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。     

大采深综放开采地表移动变形规律

为研究在大采深综放工作面开采条件下地表移动变形规律,以陈家沟煤矿八采区8512,8513综放工作面地表移动观测数据为基础,分析在大采深综放工作面条件下开采一个工作面与开采两个工作面后的地表移动变形规律。另外,运用概率积分法建立模型,根据观测数据进行反演模拟修正预计参数,得出在该条件下的概率积分预计参数,并总结充分采动条件下地表移动变形规律。结果表明:在大采深综放开采条件下,开采一个工作面时,地表属于极不充分采动,大采深极不充分采动地表移动变形一般较小,地表损害一般在Ⅰ级以内,开采后地表建筑物能够安全使用;开采两个工作面后,地表属非充分采动,地表水平移动范围较常规开采条件下范围要大,且水平移动范围一般比下沉范围大;预计在第四个工作面开采后地表达到充分采动。非充分采动条件下,下沉盆地呈非对称分布,最大下沉点不在采空区中心上方;在达到充分采动条件时,最大下沉值处于采空区中心上方,从盆地中心至边缘下沉值逐渐减小趋于0;拐点处的水平变形值与曲率值均为0.反演得出大采深综放工作面地表移动预计参数及地表移动角量参数,预计地表达到稳态时,地表最大下沉量为5 003 mm.此成果能够为该矿"三下开采"评价提供理论依据。     

相邻工作面开采后地表沉陷监测

本文利用常用的概率积分法来求取地表移动预计参数,首先根据实测资料按经验确定概率积分法的初始参数值,然后按初始参数值根据观测站与开采工作面的相对位置关系,计算地表观测线的下沉值。然后将预计值与实测值进行比较,比较后再调整预计参数,以逐渐趋近的方法．最后求取概率积分法的移动变形预计参数。     

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。     

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。     

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.     

采场上覆岩层移动变形值计算

在下部采动煤层的顶板岩层内布置巷道 ,其位置选择与采场上覆岩层移动状况密切相关 .依据煤矿地表移动计算公式和采场上覆岩层活动规律 ,建立采场上覆岩层移动变形概率积分法预计计算模型 .根据最大下沉量、主要影响半径、拐点移动距等移动参数与埋深的关系 ,利用参考坐标系确定采场上覆岩层移动下沉计算公式 .并结合实例进行岩层移动变形预计计算 ,计算结果与实际观测数据十分接近 .图 1,表 1,参 5     

煤层开采地表沉陷相似材料研究

为研究煤层开采地表沉陷的移动变形规律,采用相似材料模拟实验。本文通过对模型的设计及观测,得到模型的观测成果。分别用概率积分法和皮尔森Ⅲ型函数法对急倾斜煤层开采地表的下沉进行预计,其预计结果和模型观测结果对比分析,定性的得出尔森Ⅲ型公式法适合预计500煤层的地表静态下沉。     

基于概率积分法的地面沉陷灾害预测

为了解决采矿引起的地表沉降与塌陷的破坏程度以及对地表用地的影响问题,结合采煤引起的开采沉陷研究理论,应用概率积分法,建立基本数学模型,选取合理的计算参数,模拟出了2006—2014年地面沉降变形曲线。结果表明:由于概率积分法是通过随机介质理论,从统计观点出发,把整个开采区域分解为无限个微小单元的开采,因此概率积分法能够准确的计算出地下采矿与地面沉降之间的相互关系,对于未来进行灾害预测具有重要的意义。实践表明这种算法具有很好的使用价值。     

深部复杂金矿体充填开采对地表建筑物稳定性影响

为研究深部复杂矿体开采对地表建筑物稳定性的影响，借助概率积分法计算安全开采深度;采用3D Mine-Rhinoceros-FLAC^3D耦合构建矿区三维模型，进行地表安全性及变形规律研究.结果表明:①采用充填法进行深部矿体开采，地表产生均匀沉降变形，最大主应力随回采步骤增加呈多项式增长趋势，最小主应力呈线性增长趋势，扰动高度沿矿体走向呈正态分布趋势;②矿体的开采使其正上方产生“盆地式变形”，并依据安全性参数进行地表扰动边界圈定;③当下沉变形值小于10mm、变化率大于0.5时和下沉变形值大于10mm而小于20mm、变化率大于1.5时，地表均为整体下沉现象，稳定性不受影响.     

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。     

Dynamic prediction of building subsidence deformation with data-based mechanistic self-memory model

This paper describes a building subsidence deformation prediction model with the self-memorization principle.According to the non-linear specificity and monotonic growth characteristics of the time series of building subsidence deformation,a data-based mechanistic self-memory model considering randomness and dynamic features of building subsidence deformation is established based on the dynamic data retrieved method and the self-memorization equation.This model first deduces the differential equation of the building subsidence deformation system using the dynamic retrieved method,which treats the monitored time series data as particular solutions of the nonlinear dynamic system.Then,the differential equation is evolved into a difference-integral equation by the self-memory function to establish the self-memory model of dynamic system for predicting nonlinear building subsidence deformation.As the memory coefficients of the proposed model are calculated with historical data,which contain useful information for the prediction and overcome the shortcomings of the average prediction,the model can predict extreme values of a system and provide higher fitting precision and prediction accuracy than deterministic or random statistical prediction methods.The model was applied to subsidence deformation prediction of a building in Xi’an.It was shown that the model is valid and feasible in predicting building subsidence deformation with good accuracy.     

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。     

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.     

采动过程中地表位移变形预计方法

本文通过采动过程中地表位移变形的动态分析，建立了下沉盆地形成过程的动态位移变形预计数学模型，分析了它们的变化规律和特点及各参数对地表变形的影响，给出了动态位移变形理论参数的确定方法。实践证明，该方法是“三下”开采预计评价地面保护建筑设施破坏程度的一种有效方法。图４，表１，参３。     

粗集与支持向量机联合建模及在开采沉陷预计中的应用

地表沉陷与地质采矿因素之间存在复杂的非线性关系,人们通常采用概率积分法、神经网络等研究沉陷的规律性,但预计效果往往不够理想。本文采用粗集及支持向量机技术对其进行研究,首先应用粗集理论进行了岩移影响因素分析,给出了各影响因素的支持度,然后运用支持向量机预测技术构建了支持向量机预测模型。最后用实例进行了预测分析并与传统方法进行了对比,结论表明,本文建立的模型具有网络运行稳定、精度更高的优点。     

基于多时相InSAR技术的大渡河瀑布沟水电站形变监测与预测

形变监测与预测是对水电站异常情况进行预警和及时采取补救措施的关键。提出了一种长短期记忆(LSTM, long short-term memory)神经网络方法来预测大渡河流域瀑布沟水电站干涉合成孔径雷达(InSAR, interferometric synthetic aperture radar)的时间序列形变。该方法首先利用多时相干涉合成孔径雷达(MT-InSAR, multi-temporal interferometric synthetic aperture radar)技术对2018—2020年瀑布沟水电站的哨兵一号(Sentinel-1)图像进行时间序列形变监测,然后基于时间序列InSAR形变数据采用LSTM神经网络建立了形变预测模型,最终获取瀑布沟水电站的形变速率结果和时序形变的预测结果。结果表明,瀑布沟水电站最大沉降速率达到-34 mm/a, LSTM预测模型训练和测试过程中点尺度的均方根误差(root mean squared error, RMSE)和绝对误差平均值(mean absolute error, MAE)最小值分别为2.343 mm和2.010 mm,...     

上海浅层土的沉降分析

本文根据上海市区浅层土在近二十年来抽、灌水作用下的变形规律,采用优化方法分析了上海浅层土的变形模型并确定其计算参数;利用已有的上海地面沉降问题的弹性解答.采用推广的李氏比拟法,结合选定的横型,推导出了土体为粘弹性假设下的土层变形量的解答;把各年的流变参数作为一组随机变量,得到流变参数的统计规律,进而采用蒙特卡罗方法得出劳动公园及汽车二场两个标点浅层土变形量的统计规律;并将该统计规律应用于沉降预测,通过计算分析提出了减小地面沉降的措施.