条带开采下沉系数经验公式的适应性分析

列举出5个计算条带开采下沉系数的经验公式。分析了采深、采厚、采出率、采宽/留宽的变化对条带开采下沉系数的影响,以及5个条带开采下沉系数经验公式的表达特征。对比分析表明,地质采矿条件的多样性、实测资料的有限性、统计分析方法的局限性,使得5个公式均存在一定的不足,发现了具有普适性的经验公式。对条带开采下沉系数计算公式的选择应十分谨慎,根据地质采矿条件分析因素在地表变形中的作用,选择合理的计算公式。     

基于PCA-GA-SVM模型的地表下沉系数预测

为解决地表下沉系数难以精准预测的问题,提出了基于主成分分析(PCA)的遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型。利用主成分分析法对45个矿区的7个地表移动参数影响因子进行降维,提取出新的主成分,同时通过遗传算法获取能够优化支持向量机的最优惩罚参数和最优核函数参数,将主成分输入优化后的支持向量机,对比地表下沉系数的预测值与真实值之间的差距,计算平均相对误差,并与SVM,PCA-SVM,GA-SVM 3种模型的平均相对误差对比。结果表明：PCA-GA-SVM模型的平均相对误差可以达到7.01%,精度更高,更能准确地预测地表下沉系数。     

基于GA和LS-WSVM矿区地表下沉系数预测

 针对传统方法中预计地表下沉系数存在的缺陷。以我国典型的地表移动观测站数据为例,采用启发式算法遗传算法进行参数寻优,提出将小波理论与最小二乘支持向量机结合而成的最小二乘小波支持向量机的方法对地表下沉系数进行预测。实验结果表明,与改进的BP神经网络和PSO-SVM两种方法相比,基于GA和LS-WSVM矿区地表下沉系数预测方法收敛速度更快,精确度更高。     

利用关键层控制宽条带开采地表下沉的实践人

本文根据岱庄生建煤矿具体的地质采矿条件对关键层在减缓宽条带开采地表下沉中的作用进行了研究。实践表明，在特定的覆岩结构条件下，可以利用关键岩层来控制地表下沉，实现宽条带安全，高产，高效开采。     

含水层下条带式开采参数的计算

坪湖矿东翼B4煤层上有含水层,采用条带开采上覆岩体变形较小,可解决顶板突水问题。介绍了条带开采参数的计算。     

基于GA-GRNN的地表下沉系数预测方法研究

将遗传算法(GA)和广义回归神经网络(GRNN)方法进行融合,采用GA算法搜寻最优的GRNN光滑因子,简要分析了地表下沉系数的影响因素,建立了基于GA-GRNN的地表下沉系数预测模型。以我国典型观测站的数据资料作为学习和测试样本,将预测结果与实测值进行比较。结果表明:采用GA-GRNN模型预测地表下沉系数能够综合考虑诸多的地质采矿因素,预测结果与实测值得最大相对误差仅为5.44%,完全满足现场工程的需要,为今后预测地表下沉系数提出了一种新的方法。     

开采沉陷地区下沉系数分析

地表沉陷值的大小取决于开采矿层上覆岩层中各控制层的破坏形式。根据岩石力学理论，研究了岩梁极限跨度的计算方法，分析了地表下沉的基本模式，并且给出了计算下沉系数的实用公式。     

条带开采具有托板情况的最大下沉值的预计方法

该文介绍了条带开采时 ,在煤层上覆岩层中具有托板长期稳定存在的情况下 ,地表最大下沉值的预计方法 ,并与采用常规的概率积分方法所确定的预计值进行了比较     

基于正交实验法的地表下沉系数主因素分析

以山东省南部某煤矿地质条件为原型,运用正交实验法以及FLAC3D数值模拟软件,确定了条带开采中影响下沉系数的主次因素。实验结果表明,在采高,采宽和煤柱留设宽度诸多影响因素中,采高对地表下沉系数影响最为显著。地表下沉系数与这3个因素主次关系的确立,对条带开采方案设计具有理论指导意义。     

基于支持向量机模型的地表下沉系数计算参数寻优

为准确快速地对地表下沉系数进行预测分析,提出基于支持向量机(SVM)的地表下沉系数的SVM预测模型,结合我国典型的地表移动观测站实际案例,分别采用网格参数寻优算法、遗产算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM模型进行参数寻优,并采用考虑交叉概率的改进GA算法对地表下沉系数进行预测.结果表明,改进的GA算法预测回归系数可达到0.95271,适合地表下沉系数预测分析,预测准确率最高.     

江西盘古山钨矿区开采沉陷预计的GA-SVA算法

传统矿山开采沉陷监测方法存在耗时较多且精度不高等不足,且难以对矿区开采沉陷发展趋势进行准确预计。以江西盘古山钨矿区为例,将遗传算法(Genetic algorithm,GA)与支持向量机(Support vector machine,SVM)算法相结合,提出了一种基于GA-SVM算法的开采沉陷预计方法。首先利用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)进行选择、变异和交叉,生成精度符合要求的数据集群;然后采用GA-SVM算法对概率积分法开采沉陷预计参数进行了训练,对矿区开采沉陷进行了预计。研究表明:基于GA-SVA算法的开采沉陷预计值与实测值的误差小于5%,基于该算法的预计值构建的矿区数字高程模型(Digital elevation model,DEM)与基于实测数据构建的数字高程模型(DEM)具有高度的一致性,表明利用所提算法预计矿山开采沉陷具有较高的精度。     

小工作面开采地表下沉系数探讨

生产实践中,受采煤技术、地质条件等因素的影响,所开采的工作面往往是煤层走向或倾向不能同时达到充分采动,因此面临的问题是如何将小工作面开采条件下的概率积分法计算参数换算为充分采动或接近充分采动条件下的计算参数,对于下沉系数的修正又是小工作面概率积分法计算参数的关键所在。通过对比某矿地质条件相似的不同工作面下的计算参数后,表明现有的下沉系数修正规律适用于某矿区。     

基于概率积分法的非充分采动地表沉陷预计

根据邯郸矿区某矿工业广场下2103工作面非充分采动的技术条件,由工作面的宽深比对预计参数进行修正,采用修正后的参数按照概率积分法进行地表沉陷预计。由已推进部分造成的地面建筑物倾斜观测值的比较可以看出,参数选取合理。从地表变形规律可以看出,非充分采动的各种变形值都比充分采动要小,而煤层倾角则造成了下沉盆地向下山方向偏移,致使下山方向拐点处的建筑物损坏严重。     

基于SVM的采区地表沉陷预测与分析

针对现有地表沉陷预测方法在处理岩体运移过程中的非线性与不连续性时的不足,考虑地下开采引起的地表沉陷的众多影响因素,基于支持向量机对地表沉陷的最大值进行了预测,以地表最大沉陷值为因变量,以采厚、煤层倾角、采深、开采长度、开采宽度和覆岩特性等为自变量,得出了地表最大沉陷值的预测模型。并采用平均影响值（MIV）方法对各影响因素的重要度进行了排序。结果表明：校正模型的相关系数R2＝0.99166,校正误差均方根MSE＝0.00188,模型的预测精度满足实际工作所需;MIV法分析结果表明,采厚、倾角、覆岩岩性三者的影响作用最为明显。     

基于SBAS-InSAR的大采深条带开采地表沉降监测与特征分析

矿区地下开采造成地表不同程度的沉降,引发安全隐患,InSAR技术是地表变形监测 的重要手段之一。项目利用31景Sentinel-1A影像,基于SBAS-InSAR技术,通过去除地形误差、轨 道误差及大气延迟误差等,获得下沉盆地年平均沉降速率达到61 mm/a,最大沉降127 mm,整体呈 现下沉趋势,不均匀沉降较为明显,局部区域沉降量持续增大。统计下沉盆地沉降面积发现,沉 降量大于100 mm的沉降面积达到0.32 km2,累计沉降面积达到4.33 km2,沉降面积呈现逐渐增加 的趋势;将SBAS-InSAR结果与水准数据对比分析,均误差为2.9 mm,两者结果基本吻合。从SBAS 结果提取研究区下沉盆地的剖面时序沉降信息并做高斯曲线拟合,曲线形态与开采沉陷概率积分 法特征一致。研究表明：基于SBAS-InSAR在大采深条带开采矿区地表变形监测中是可行的,受条 带工作面开采的影响,引发相邻老采空区持续发生沉降,地表变形较小,地表移动范围大, SBAS-InSAR可以有效得到全盆地、全要素地表变形信息,为类似矿区开采沉陷高精度监测提供参 考。     

条带开采与固体充填开采地表沉陷规律研究

目前,建筑物下采煤通常采用条带开采和充填开采,为了研究这2种建筑物下采煤方法的地表移动变形规律,结合花园煤矿条带开采和固体充填开采实测数据,分别进行了地表静态、动态移动变形规律分析。研究得出：条带开采走向边界角56°,固体充填开采走向边界角57°、上山边界角62°、下山边界角53°;两者的地表移动盆地特征基本符合传统垮落法开采地表沉陷规律,但两者动态移动变形规律与其相比有一定的差异,在工作面回采过程中两者地表点下沉速度较小,出现多处峰值现象,基本不存在传统垮落法开采地表急剧下沉的活跃阶段。最后反演出地表预计概率积分法模型各参数。上述研究将为类似矿区地表沉陷预计以及开采方案设计提供一定的参考和指导。     

矿区开采沉陷预计的Geomagic法

利用三维激光扫描技术监测矿区开采沉陷,效率较高,但观测点云数量大、处理困难,目前缺乏成熟的软件进行矿区点云数据分析。为有效处理沉陷区的点云数据并实现沉陷区3D比较、剖面分析和开采沉陷预计参数求取,提出了一种矿区开采沉陷预计的Geomagic法。以某矿为例,首先利用Geomagic Studio软件建立了矿区数字地面模型(Digital terrain model,DTM);其次研究了开采沉陷发生前后的矿区数字地面模型3D对比方法,利用Geomagic Qualify软件分析得到沉陷区地表下沉三维视图;然后对地表下沉三维视图进行了剖面分析,提取走向方向与倾向方向的剖面点下沉值;最后利用剖面点下沉值求取了开采沉陷预计参数,并计算了剖面点的下沉预计值,将下沉预计值与提取的下沉值进行了对比分析,可知下沉拟合准确度达到92%,表明计算出的开采沉陷预计参数具有较高的精度,对于进一步推动三维激光扫描技术在矿区开采沉陷监测预计方面的应用有一定的参考价值。     

深部开采的地表沉陷预测研究

我国煤炭资源的开采已向深部延伸,深部开采将带来新技术上的难题,地表沉陷预测就是技术难题之一,浅部开采和深部开采引起的地表沉陷特点是不同的．结合实例以及力学分析,对深部开采引起的地表沉陷问题进行了研究,论述了深部开采的地表沉陷规律及特点,深部开采工作面的覆岩破坏,具有均匀、整体压缩、移动、变形的特点,地表移动变形连续、缓慢、周期长;提出参数修正的概率积分预测模型,来预测深部开采的地表沉陷,以指导我国的深部“三下”压煤的开粟．     

基于SVM的厚松散层矿区开采下沉系数预测模型

针对厚松散层薄基岩矿区开采沉陷变形预计中存在的下沉系数偏大问题,以23个开采工作面的地质采矿条件及其下沉系数为学习和测试样本,将文化-随机粒子群算法(CA-rPSO)和支持向量机(SVM)相结合,利用CA-rPSO的快速并行寻优功能优化SVM参数,建立了厚松散层薄基岩开采条件下下沉系数的SVM预测模型。通过实例验证SVM的预计结果与实际符合较好。     

开采沉陷预计可视化系统开发及应用

基于MATLAB语言,利用其丰富和稳定的矩阵计算和绘图功能,开发了开采沉陷预计可视化系统,预计系统不仅实现了单个工作面、多个工作面的动态和稳态开采沉陷预计,而且实现了预计结果的二维、三维以及动态可视化,为今后地下开采引起的损害分析提供了更加科学的依据。