采煤沉陷区数字地形图更新的一种实现方法

基于开采沉陷预计的采煤区下沉等值线图不便于直观地反映矿区地形的动态变化，其图形数据结构与数字地形图存在差异，难以直接用于规划设计和矿区GIS分析。支中针对现有开采沉陷预计模型的特点，以通用数字化成图系统为操作平台，经过简单的数据处理后，实现了矿区大比例尺数字地形图的预测更新。实例应用表明，更新后的图形数据结构与原地形图完全相同，其精度满足大比例尺地形图的要求，可作为开采沉陷区土地规划和建立矿区地理信息系统的基础图件。     

基于元胞自动机模型的开采沉陷模拟

 开采沉陷模拟对矿区的环境治理和生态恢复具有重要意义.本文将开采沉陷理论与地理元胞自动机相结合,基于GIS平台,以VS2010为开发工具,利用面向对象的方法,构建了开采沉陷元胞空间,探讨了开采沉陷元胞自动机模型的框架结构及实现方法,构建了开采沉陷模拟对象关系图,建立了开采沉陷元胞自动机演化模型.以山西某煤矿为例,开发了开采沉陷元胞自动机原型系统,根据研究区的煤层条件和开发方法,进行了模拟实验,分析未来开采沉陷的演变过程,为土地复垦和生态修复提供依据.结果表明,采用面向对象的方法能够较好地进行开采沉陷系统分析和开发,基于GIS和CA进行开采沉陷模拟,开发方便,系统兼容性好,能够展示更多的时空信息,便于数据管理.在空间划分上,CA模型能够与传统的预计方法有机融合,较为准确地预测未来的地表塌陷损毁情况,为塌陷区治理提供依据.由于开采沉陷涉及的学科较多,未来还需进一步完善演化模型,探讨三维空间下的系统演化过程,提高模拟的真实感和实用性.     

开采地面沉陷预测的神经网络方法研究

应用神经网络理论,建立了开采地面沉陷预测的BP神经网络模型,采用开采地面沉陷实测数据对网络进行了训练,以此训练好的BP神经网络模型来描述开采地面沉陷与其影响因素之间的非线性映射关系,并采用测试样本对模型进行了测试,结果表明,网络的预测性能是令人满意的.     

开采沉陷反分析的神经网络方法研究

建立了沉陷反分析的神经网络模型,并用基于正交试验获得的训练样本对网 络进行学习,以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数与开采沉陷之间的关系,利用反演结果,建立拉格朗日快速计算法(FLAC)模型,对地表沉陷进行预测,其预测结果是令人满意的。     

基于GIS的矿山开采沉陷可视化研究

讨论了基于地理信息系统实现开采沉陷有关预测数据的可视化表示,既基于编程自动实现又充分发挥了利用地理信息系统对开采沉陷进行空间表示和分析功能。作者基于ArcView结合VB的二次开发模式开发了基于GIS的矿山开采沉陷视化原型系统,其实践效果良好,生产意义重大。     

北洺河铁矿开采沉陷预计及地表变形监测与分析

根据北洺河铁矿覆岩整体性差的特点,将基于地理信息系统(GIS)和概率积分法的MSDAS-GIS系统应用于采用无底柱分段崩落法的金属矿山的开采沉陷预计.通过GIS建模全面反映矿区的三维地理、地质信息及其内在属性,利用GIS的空间分析和图形显示功能对理论预计结果和现场监测结果进行综合分析,从而直观反映出开采沉陷对周围环境的影响程度及范围.     

煤层开采地表沉陷监测及预测技术现状及发展趋势

煤矿开采地表沉陷监测及预测对于煤矿地表治理及环境保护具有重要意义。详细阐述了煤矿地表沉陷监测及预测方法,并对其监测及预测过程进行了较为详细的论述与分析。指出地表沉陷监测及预测存在的问题,针对存在的问题,提出了未来基于互联网+技术以及CCD和GPS组合传感器技术,对矿区监测数据进行实时监测并进行数据处理,对处理后的数据实时传送到数据中心,数据中心根据监测结果实时调整监测区域达到最优监测效果;未来地表沉陷预测发展应考虑开采地质条件、开采工艺、开采深度、开采厚度等因素对于地表沉陷的影响,在预测的过程中确定因素的影响程度,合理选择预测方法,提高预测精度。     

人工神经网络在煤氧化性预测方面的应用

提出利用人工神经网络技术进行煤氧化速率定量预测的新方法。根据对煤自燃的实际特点和基本规律的综合考虑，研究了影响因素的选取、煤氧化速率预测模型的建立等问题。采用BP神经网络算法对煤氧化速率进行了建模。结果表明，用神经网络模型对煤氧化速率进行模拟预测，具有理论上的可行性和现实意义，说明人工神经网络技术在煤氧化速率预计领域中具有实用价值。     

DTM在开采沉陷可视化预计中的应用

数字地面模型(DTM)具有强大的三维可视化分析和空间模拟功能，它可以代替等高线对地形表面的描述，能满足对等高线数据相同的各种需求。为了充分地利用地质、矿山等许多领域的三维原始数据，以开采沉陷预计为研究对象，首先提出了将DTM用于地表移动变形可视化预计的意义，然后对其DTM构造的思路和方法进行了研究，最后，结合实例，介绍了将DTM用于开采沉陷可视化预计可以得到的最终成果。     

利用神经网络预测开采引起地表沉陷

本文将人工智能中的神经元网络理论引入开采沉陷学领域．用以预测矿山开采引起的岩层与地表移动．利用神经网络对已知样本进行学习．初步探索出一条新的用来预测矿山开采沉陷的理论方法。     

SuperMap系统在开采沉陷预计分析中的应用

地理信息系统空间数据的获取、存储、分析、处理和显示等技术，对研究和解决有关开采沉陷的预计分析、变形监测和其防护问题是相当实用和有效的。为了充分利用现有的地理信息系统软件所具有的强大的空间分析和图形显示功能，减少开发开采沉陷预计分析系统软件的工作量和缩短其开发周期，本文首先介绍了SuperMap地理信息系统软件和将其应用到开采沉陷预计分析中的必要性和意义，然后阐述了利用SuperMap和VC 6．0进行无缝结合来实现开采沉陷预计分析系统的开发过程和方法。利用该系统实现了矿区工作面地表移动变形的动态演示、图形的绘制、空间数据的分析和损害等级的评定等。     

基于SBAS-InSAR和PSO-BP神经网络算法的矿区地表沉降监测及预测

针对传统监测技术无法进行长时间矿区地表沉降监测以及现有预测模型过度依赖沉降数据、模型单一等问题,提出一种基于小基线集合成孔径雷达干涉（Small Baseline Subsets Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR）和粒子群优化-反向传播（Particle Swarm Optimization -Back Propagation,PSO-BP）神经网络算法的矿区地表沉降监测及预测模型. 首先,利用SBAS-InSAR技术获取矿区地表沉降监测值;然后,选取矿区地表沉降的影响因子与获取的沉降监测值从多因子角度构建PSO-BP预测模型;最后,分析该方法的有效性和合理性. 实验结果表明,利用SBAS-InSAR能有效监测矿区地表长时间沉降,随着训练样本的增加,PSO-BP预测值与SBAS-InSAR沉降值残差逐渐减少,算法收敛迭代加快,均方误差降低. 与现有监测方法及预测模型的对比,证明了SBAS-InSAR在矿区地表长时间沉降监测中的优势以及PSO-BP模型在矿区地表沉降预测中的有效性和合理性,该方法可作为矿区地表长时间沉降监测和预测的有效手段.     

巨厚砾岩下开采地表沉陷预计模型的改进

为了探究巨厚砾岩下开采的地表沉陷规律,结合关键层理论,通过数值模拟从垂直应力、塑性区、垂直位移3个方面分析覆岩内部稳定性及造成地表倾向下沉曲线偏态的原因,基于概率积分法,建立改进的地表沉陷预计模型。结果表明:关键层初次破断距为291 m,周期破断距为281 m;悬力臂是造成下沉曲线偏态的主要原因;相对于经典的概率积分沉陷预计模型,改进的地表沉陷预计模型相对误差减小114%。可见在巨厚砾岩层下开采地表沉陷预计中,改进的地表沉降预计模型具有较高的准确度和适用性。     

AHP法在确定地表变形因素权重中的应用

地表沉陷变形是一个复杂的力学过程,影响地表沉陷变形的因素集是一个由相互关联相互制约的众多因素构成的复杂系统。准确地预测各因素对地表沉陷变形的影响情况对矿产资源开采研究、采动灾害的控制、矿山生态环境的改善等具有重要的意义。层次分析法最终为综合评价地表沉陷变形以及地表沉陷变形的预测提供了科学依据。文中在分析层次分析法确定指标权重不足的基础上,结合物元分析理论,将专家作为样本,以各专家判断矩阵得出的权重构造的复合物元作为因子,通过物元分析得出各专家效度,从而建立了确定影响地表沉陷变形各因素权重的物元分析模型。该方法充分考虑各专家对不同事物的认识程度,修正了层次分析法确定权重地片面性,使指标体系能全面客观地反映被评价对象。     

基于观测资料的沉陷盆地主断面曲线拟合

针对现有的开采沉陷预计的剖面函数具有表达式过于复杂,坐标原点、参数在实际使用时较难确定等缺点,研究矩形采空区上方地表沉陷观测数据的特征,提出一种新的开采沉陷预计的主断面拟合函数。这种新的拟合函数表达式简单,在实际工作中容易确定相关参数。某矿山的实测资料验证说明,提出的拟合函数与实测资料吻合程度较高。     

矿区土地复垦信息系统中时态数据组织方法

基于GIS建立矿区土地复垦信息系统，对矿区土地资源管理和土地复垦规划决策具有重要意义。沉陷地土地资源信息随着煤炭的开采而不断变化。所以，矿区土地复垦空间数据库是一个时态数据库。分析了采煤沉陷地土地资源动态变化的特点，在前人研究的基础上，综合了基于事件和基于特征时空数据模型的特点，建立了一个基于事件和特征的时空数据模型，并进一步给出其相应的数据组织方法。在此基础上，探讨了基于该模型的时空信息查询与分析方法。该模型可以较好地保持特征实体的完整性，数据冗余较少，适合于在现有的GIS软件中组织时空数据。     

复杂开采沉陷分层传递预测模型

在盐岩水溶开采沉陷新概率积分三维预测模型的基础上,对开采沉陷上覆岩层的传递规律进行研究,提出开采沉陷分层传递预测模型,该模型可以考虑不同岩层岩性对开采沉陷的影响,能够有效提高非规则采空区开采沉陷的预测精度。同时针对分层传递模型中不规则三重积分难以获得解析解的情况,给出模型的离散数值解法,可以方便的通过数值计算对开采沉陷进行预测,最后应用叠加原理给出多溶腔开采沉陷预测模型。实例证实传递预测模型较传统预测方法具有更高的预测精度。并成功应用于金坛盐矿战略油气储库地表沉陷预测。