开采沉陷动态预计中的流变模型及应用

解决开采沉陷动态预计的规律性问题，必须把地质实测经验资料和采场覆岩移动变形力学机制有机地结合起来。用流变力学原理推导地表动态移动下沉值与时间的函数关系式，结合现场实测资料对相关系数进行估算，可以有效地对开采地表变形进行预计，有助于确定地表受采动的影响程度。     

煤矿开采动态地表下沉预计算法

针对煤矿地下开采造成岩层及地表移动随时空变化、开采时间与空间的变化对地表移动变形影响等问题,为准确预测开采过程中的地表移动变形,对开采沉陷的影响函数预计方法进行了理论分析与应用研究.应用数值积分方法,通过数学建模实现了开采沉陷预计系统.明确了开采沉陷动态移动变形模型的具体算法,提出了通过倾向微元化达到顾及主要影响半径随采深变化的方法,使得缓倾斜煤层的使用Knothe模型得以实现.应用VB开发了开采沉陷地表动态移动变形系统,并通过现场实测数据验证了动态预计算法的正确性.     

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。     

牛心台煤矿采煤沉陷区土地复垦工程分析

为解决采煤沉陷对可正常利用土地的破坏及其引发的环境问题,利用Matlab中的非线性最小二乘拟合函数求取了采煤沉陷区地表移动变形预计参数,采用概率积分法对井工开采煤矿损毁土地进行预测.在采煤沉陷区土地复垦研究基础上进行工程实践应用及分析,对在现有的技术和资金支持下积极开展针对各矿区采煤沉陷区的土地复垦研究及工程实施具有一定的参考价值和工程实践意义.     

煤矿井下高浓度胶结充填开采地表沉陷预计

为对煤矿井下高浓度胶结充填开采地表沉陷进行预计,运用"等价采高"的概念,建立了充填开采等价采高模型,得出了充填开采地表沉陷最大值计算公式;采用FLAC3D数值模拟软件对充填开采地表沉陷情况进行模拟,应用数学回归分析数值计算结果探究了充填开采地表下沉系数和等价采高的关系,最终确定高浓度胶结充填开采地表下沉系数与等价采高近似成数学常数的指数函数关系;结合现场工程实践,计算得出在特定条件下新阳矿充填开采地表下沉系数为0.11,地表沉陷预计最大值为72.6 mm,与其他采用充填开采技术工作面的地表沉陷实测结果基本一致.     

开采沉陷的预计方法及发展

本文简要介绍目前几种常用的开采沉陷预计方法（概率积分法、典型曲线法和剖面函数法）的原理、特点及应用情况。并总结了近些年来新生的开采沉陷的预计方法的原理、特点及其应用情况。并简述了今后一段时间内开采沉陷预计的主导方法,给开采沉陷的预计带来一定的指导意义。     

煤矿井下高浓度胶结充填开采地表沉陷预计

为对煤矿井下高浓度胶结充填开采地表沉陷进行预计,运用"等价采高"的概念,建立充填开采等价采高模型,得出了充填开采地表沉陷最大值计算公式;采用FLAC3D数值模拟软件对充填开采地表沉陷情况进行模拟,应用数学回归分析数值计算结果探究了充填开采地表下沉系数和等价采高的关系,最终确定高浓度胶结充填开采地表下沉系数与等价采高近似成数学常数e的指数函数关系;结合现场工程实践,计算得出在特定条件下新阳矿充填开采地表下沉系数为0.11,地表沉陷预计最大值为72.6 mm,与其他采用充填开采技术工作面的地表沉陷实测结果基本一致.     

概率积分法在山区浅埋煤层地表移动预计中的应用

概率积分法是目前煤矿开采中应用最多的地表移动预计方法。对于山区浅埋煤层开采而言,由于地表地形和地层分布等因素的影响,地表的下沉、倾斜、曲率、水平移动等特性与平原地区有很大不同。文中对概率积分法预计公式做了适当修改,并编制了MATLAB拟合程序,实现了多参数表达式的非线性曲线拟合。实测数据拟合结果表明,修改后的预计公式应用效果良好。通过拟合所得的表达式,反求取了山区浅埋煤层地表移动的主要参数,由此求得的地表移动参数符合实际,可靠性高。     

曲面拟合技术在开采沉陷预计中的应用

在以前的开采沉陷预计软件中,往往采用等倾角或分段等倾角来预计工作面回采后地表的沉陷情况,这不符合煤层实际的赋存情况,因此,也带来理论上预计的误差。采用曲面拟合技术可以消除这种理论上的预计误差。利用地理信系统采集煤层底板等高线的基础数据,再拟合出工作面煤层的曲面方程,根据曲面方程可以求出工作面煤层的倾角、倾向;求出开采微单元的各种变形值的偏移方向和偏移值,按照概率积分法叠加原理最终求出预计区域内的地表沉陷的各种变形值。通过工程实例验证曲面拟合方法下沉预计值标准方差为:411.4,水平移动标准方差为:268.39;采用等倾角或分段等倾角预计下沉值标准方差为:5329.1,水平移动标准方差为986.6.曲面拟合法优于分段等倾角法。     

开采沉陷动态预计流变模型及应用

通过对采场覆岩移动变形规律进行研究，从流变力学角度，给出地表下沉时间位移函数，并结合实测资料对有关参数进行回归分析，运用推导公式与实测资料进行了结果对比，总结出符合大同矿区地表动态下沉经验公式。提出地表下沉推迟时间tr的概念，可作为划分开采沉陷剧烈程度的量化指标。     

顾及矿区地貌特征的开采沉陷三维可视化实现方法

针对已有开采沉陷三维可视化方法中不能考虑矿区地貌特征的不足,通过在开采沉陷预计程序中增加高程修正计算功能,对矿区地表高程进行下沉修正计算,并借助Surfer实现了顾及矿区地貌特征的开采沉陷三维可视化。该方法操作和实现简单,实现了对矿区地表塌陷后真实状况的三维可视化预计。实例应用表明,相比已有开采沉陷三维可视化方法,利用该方法生成的三维表面,更能够形象直观地表现矿区地表塌陷后的移动和变形状况,为方便进行开采沉陷防灾减灾工程的设计提供了依据。     

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。     

动态地表移动和变形预计方法

针对目前地下开采引起地表移动变形致使地表建筑物、构筑物及农田等遭受严重破坏的问题,以Knothe模型的函数为基础,探讨了时间影响系数的确定方法,建立了地下开采引起地表移动动态过程的计算模型,并采用阳泉二矿3201东工作面的实测岩移资料进行了验证.研究结果表明:该方法能够反映地表移动的动态特征,解释某些采动现象,对指导"三下"开采设计和选择地面建筑物保护措施具有较大的实用价值.     

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.     

基于GIS和人工神经网络技术的开采沉陷预计建模方法

探讨了GIS支持下利用人工神经网络技术进行开采沉陷定量预测的方法和思路，完成了影响因素的选取、数据处理、开采沉陷初始预计模型的建立及验证。数据处理由GIS软件完成，采用BP神经网络训练方法对开采沉陷系统进行建模；进而结合验证结果，对误差进行了定性分析。研究结果表明，利用GIS支持下的神经网络模型对复杂的开采沉陷系统进行模拟预测，具有理论上的可行性和现实意义。说明GIS和人工神经网络技术在开采沉陷预计领域中具有广阔应用前景。     

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。     

顾及地表沉陷的矿区地貌可视化实现方法

在矿区开采沉陷预计结果的可视化过程中,由于矿区原始地貌离散高程数据与开采沉陷预计格网数据这两种空间数据不一致,数据融合很复杂,很难将矿区受开采沉陷影响后的地貌详实的显示出来.为此,基于CASS软件有效地融合了这两种空间数据,并成功的实现了顾及地表沉陷的矿区地貌可视化.该方法形象真实的反映矿区开采地表沉陷后的地貌特征,为分析和评价开采沉陷损害程度以及沉陷区治理提供了依据.     

Subsurface subsidence prediction model and its potential applications for longwall mining operations

This paper summarizes the development of an enhanced influence function method to predict longwall mining induced subsurface subsidence.This model takes the stratifications of the overburden,particularly the massive hard rock (i.e.,limestone and sandstone) layers,into consideration.A new deformation term,total strain or void intensity,has been introduced and can be determined from the predicted subsurface movements.This term reflects the volumetric expansion of overburden rock under the influence of mine subsidence.A case study has demonstrated the applicability of the enhanced subsurface subsidence prediction model.     

基于无人机激光雷达技术的开采沉陷监测方法与参数反演

矿区开采沉陷监测与预测对于煤炭安全生产来说至关重要,目前煤矿地表沉陷监测的主流手段均有一定的局限性,存在精度与效率不能兼得的问题。利用无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle lidar, UAV LiDAR)技术可以实现矿区地表三维点云的快速获取,建立多期数字高程模型(digital elevation model, DEM),两期DEM相减即可得到沉陷盆地,具有高效高精的特点。对无人机激光雷达地表沉陷监测的原理流程和概率积分预计参数动态反演方法进行了分析讨论,以内蒙古唐家会煤矿为例,设计了无人机激光雷达飞行方案,采集了两期激光点云数据,并对实测数据进行了组合解算、融合、滤波,建立两期DEM,求取了观测时间段内的地表下沉盆地,并进行了全盆地动态反演,得到测区概率积分预计参数。结果表明：DEM精度分别为34 mm和37 mm;下沉盆地精度为50 mm,结果对于煤矿开采沉陷监测与预测来说是相对可靠的,为无人机激光雷达应用于地表监测提供了案例。     

基于粒子群算法最优化Verhulst模型的开采残余下沉预测

矿区开采引起的残余下沉稳定时间长、潜在危害大,有必要准确地预测矿区地表的残余下沉。鉴于传统的残余下沉Verhulst模型建模误差大、适用性弱,在建模过程中以数据序列的首个数据保持不变导致预测效果差的缺陷,以直接离散Verhulst模型为基础,引入粒子群算法寻求模型迭代初始值的最优解,建立基于粒子群算法优化的矿区开采残余下沉直接离散Verhulst模型,并以山西阳泉和山东兖州矿区两个时间尺度的地表残余下沉监测数据集进行实例验证,最后利用Matlab App Designer工具实现模型算法的可视化。结果表明：基于粒子群算法优化的直接离散Verhulst模型的矿区开采残余下沉预测精度和稳定性增益明显,所开发的计算工具具有正确性和有效性。