煤矿预测地面沉陷与实际沉陷的对比分析——以章村矿2404工作面为例

地下煤炭开采后,地面按一定规律形成下沉移动盆地,在该盆地范围内的不同位置将产生大小不同的移动与变形。概率积分法在地面移动变形预计中具有参数容易确定、实用性强等优点。利用概率积分法对章村矿2404工作面进行地面沉陷预测,将预测数据与实际监测数据进行对比分析,得出概率积分法在煤矿地面沉陷预测中具有可行性。     

概率积分法沉陷预计的边缘修正模型

针对概率积分法沉降变形预计曲线边缘收敛过快的问题,以2个不同主要影响半径的单元下沉盆地按一定比例的组合表示边缘修正模型的单元下沉盆地,按照叠加原理建立了地表移动盆地内任意点的沉降、变形预计模型,并根据多个观测站实测数据反演概率积分法及其边缘修正模型参数,建立了修正模型参数与概率积分法参数之间的统计关系。实例分析结果表明,边缘修正模型的预计结果更接近于现场实际,具有较高的实用价值。     

基于改进概率积分法的倾斜条带状工作面开采沉陷预计研究

常规概率积分法适用于水平和近水平煤层开采沉陷预计,对倾斜煤层的开采沉陷预计存在较大误差,为此,借鉴变步长数值积分的思想,提出倾斜条带状工作面开采沉陷预计的改进概率积分法,设计了新的计算模型;具体做法是：将工作面在埋深方向用二分法划分为多个子工作面,从而将倾斜工作面的开采沉陷预计转化为多个水平子工作面的开采沉陷预计;对细分级数f ,进行 f轮计算;对第i(i=1,2,...,f-1) 轮计算,工作面被等分为2ⁱ 个子工作面,进行 2ⁱ次迭代计算;第 i轮迭代计算后,再将每个子工作面在深度方向进行二分,继而进行下轮迭代计算,重复进行,直到前后两轮计算结果差值的均值和方差均在目标范围内。证明了该算法的收敛性;算法分析表及应用实例明,该方法消除了倾角和平均深度对倾斜煤层开采沉陷的误差,计算模型更加科学,计算结果更可信,适用于任意倾斜条带状煤层和非煤地下矿较规整采场开采沉陷预计,以及自然崩落法矿岩接触面模拟。     

地表沉陷预测参数可靠性分析及取值优化研究

分析了用概率积分法进行开采沉陷预测过程中参数的可靠性,针对预测参数为具有一定分布规律的随机变量在计算时仅取固定值的问题,首次提出了采用随机变量来动态确定预测参数,并用随机模拟计算开采沉陷预计的参数变量。采用该方法对潞安司马矿1101工作面进行了预测,预测结果与实测值具有很好的吻合性。为地表沉陷预测提供了可靠的理论依据。     

基于GIS的矿山地面沉陷分析与灾害评估

本文论述了矿山开采引起的地面沉陷分析方法,依照地表移动盆地的特征和对土地利用类型的影响,按照不同的等深度间距把沉陷区划分为积水区、压缩区、拉仲区、建筑物受影响区;利用地理信息系统基于·TIN模型的表面分析,生成等值线并面域化,与土地利用相叠加,计算出开采沉陷区不同沉陷深度影响面积,然后利用ArcGIS软件统计功能对不同沉陷深度的土地利用类型进行统计,对矿山开采引起的工程灾害进行预测评估。     

张集煤矿11418(W)工作面开采地面沉陷演化规律

依据张集煤矿11418(W)工作面地表移动变形观测站实测数据,运用概率积分法和拟合曲线法求取下沉系数、水平移动、拐点偏移距等地表移动变形参数,获得张集煤矿8煤层开采地质采矿条件下的下沉量大、速度快、稳定快且具有突变性等地表移动变形演化规律及新特征,为地表沉陷范围和影响程度的确定提供可靠依据.     

基于概率积分法和ARMA模型的开采沉陷算法

工程地质条件复杂的采空区,采用概率积分法预测地表沉陷量时会出现较大偏差,因而提出概率积分法和ARMA模型相结合的采空区地表沉陷预测模型。模型将采空区地表沉陷分为两部分：受采空区影响的趋势项沉陷和受工程地质条件影响的突变项沉陷,利用平动法分离这两项沉陷量,然后分别采用概率积分法和ARMA模型对趋势项和突变项进行沉陷分析预测,两项之和为采空区最终沉陷预测结果。采用该模型对湖南省冷水江宝大兴矿区采空区地表沉陷预测,预测结果较好地反映出复杂工程地质条件作用下采空区地表沉陷的变化发展趋势,通过对监测值、概率积分法预测值和新模型预测值进行对比,新模型预测精度较高,与监测值相吻合,在相似的复杂条件下具有较高的可行性。     

概率积分法在煤矿采空区地表变形动态评价中的应用

开采沉陷是由于煤矿地下煤层的开采导致的一种主要的地质灾害类型，对土地的破坏非常严重。由于目前我国土地资源的日益紧张，在开采沉陷区修建建筑物成为发展方向，所以研究开采沉陷造成的地表变形，并对其稳定性进行评价，具有非常重要的意义。本论文应用概率积分法对肥城曹庄煤矿造成的地表变形稳定性进行了评价，取得了良好的效果。     

一种高精度的概率积分法参数预计方法

为使概率积分法参数预计具备更高的精度,在充分分析概率积分法参数与地质采矿条件间关系的前提下,整合遗传算法和BP神经网络的功能特性构建了一种新的网络模型,即NA(new approach)模型。该模型利用遗传算法的寻优能力获得网络最优输入自变量组合,并优化模型的权值和阈值。以中国45个典型的地表移动观测站数据作为训练和测试集,分别建立NA、BP网络和SVM模型,并将模型预测结果与实测数据做了对比分析。结果表明:对不同的概率积分法参数预计时,NA模型的预测精度都优于BP网络和SVM模型;且误差波动范围小、稳定性高。随预计参数的不同,BP网络和SVM模型预测精度各占优势,但两者预测效果相差甚微。     

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.     

基于VTK的地下矿开采沉陷预计研究与实现

为对地表沉陷进行方便准确的预计,以大型可视化工具包VTK为开发平台,对VTK过滤器进行扩展,将开采沉陷预计算法写入VTK过滤器,实现地下矿开采沉陷预计及三维可视化.首先设计vtk Conforming Delaunay2D类,实现相容Delaunay三角化,得到高质量的地表模型;再根据沉陷预计模型,设计开采沉陷预计过滤器vtk Subsidence Filter,实现沉陷计算;然后基于VTK实现属性提取和后处理,进而实现沉陷地表的动态更新;最后建立VTK流水管线,将结果三维可视化.该方法突破了以往VTK主要用于三维可视化的局限,通过扩展VTK过滤器,拓宽了其专业应用.研究成果可用于地下煤矿与金属矿开采沉陷预计、开采沉陷的土地资源管理与复垦以及自然崩落法放矿的矿岩接触面模拟.     

概率积分法预计下沉量的改进

根据实践经验，概率积分法预计存在如下缺陷，无法确定岩土体中的实际下沉边界；非充分采动时预计误差较大。通过对推导单元下沉盆地表达式的过程的分析，认为没有考虑岩土体的层状结构，没有考虑不同岩土体的破碎和断裂尺寸是导致概率积分法下沉预计缺陷的根源，通过实验研究，每一层的岩土体的破碎和断裂尺寸可以用悬臂梁的断距来确定，改进的预计模型，是将整个上覆岩体根据岩土材料性质的不同将其划分为若干部分，每一部分都采用不同的r值（由岩土体的破碎和断裂尺寸确定），采用逐步传递计算的方法，由实例计算可知，采用改进后的模型能够弥补原模型的主要缺陷。     

基于概率积分法的重复采动地表变形GJ-CB预计算法

煤炭资源开采必然对地表产生影响,准确预计开采后地表变形程度是实现地表建筑物安全的重要举措.多学科多领域的结合对煤矿科学安全开采起到了很大的促进作用,以概率积分法为基础,应用距离幂次反比法对其进行改进,形成了一套完整的重复采动地表变形GJ-CB预计算法.并以GJ-CB预计算法为基础开发了《重复采动条件下地表变形叠加系统》,通过某矿的应用检验,得出将该系统和算法预计精度较高,结果可靠.     

基于多项式法的地表移动变形计算模型修正

针对基于概率积分法的地表移动变形值计算结果误差较大,评价煤层开采后上覆构筑物危险性存在安全风险的难题.依据地表下沉值与其它移动变形值之间的计算原理关系,结合煤层开采后地表移动变形计算结果和实测结果,该文提出了利用多项式法对计算模型进行修正的方法,构建基于概率积分法和多项式法相叠加的地表移动变形值计算模型.以某矿已采工作面地表下沉值实测数据为例,研究结果表明：计算模型修正后得到的地表下沉值与实测结果之间的误差范围仅为0.1～0.4 m,极大的减小了计算模型的误差范围.     

盾构掘进法开挖隧道对地表沉降影响的预估

盾构掘进法开挖隧道引起的地表沉降对地面建筑物影响在地下工程施工中越来越受到人们的关注,而这个问题的关键是要对地表沉降进行预估.总结了国内外对盾构掘进法开挖隧道引起地表沉降进行预估的常用计算方法,如Peck横向沉降槽经验公式及修正公式、数值分析法、模型试验法和智能决策理论方法.最后就目前国内外盾构掘进法施工隧道对地表沉降影响研究中存在的问题进行了探讨,并提出了一些实质性的建议.     

下沉速度法研究地表移动变形分布规律

在地质采矿条件变化不大时，从地表点的下沉速度出发，取随开采工作面一起移动的动坐标建立动坐标系，研究地表点下沉速度的分布规律，得到地表下沉速度分布曲线，并对地表点在整个下沉时间过程的速度曲线进行积分，得到动态地表主断面上的地表下沉分布公式，并在此基础上经过一系列转换，得到地表任意点下沉、倾斜、曲率、水平移动、水平变形公式。公式简单，便于应用。     

开采沉陷预计中参数误差对移动变形值的影响

针对开采沉陷预计中的概率积分法,分析了由于主要预计参数的误差而导致移动变形值的误差,并且分析了其对应的变化规律和关系。     

Kalman滤波在地表移动观测站沉降监测中的应用研究

文章根据Kalman滤波理论,结合矿区开采沉陷监测的需要,建立了对地表移动观测站沉降监测进行动态处理的标准Kalman滤波模型和预测预报模型;利用顾桥矿1117(1)首采面观测站的实测资料,对所建立的滤波模型和预测预报模型进行了检核,结果表明所建模型基本能满足开采沉陷工程治理的要求.     

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。