融合概率积分模型与D-InSAR的开采沉陷预计

矿区地表植被多,开采沉陷速度快、量值大,所产生的地质灾害较一般性的地表沉陷严重,极易使得2景SAR影像失去相干性,造成解缠错误。针对矿区SAR影像相干性较低、下沉盆地中央相位值易丢失的情况,结合合成孔径雷达干涉差分技术（Differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR）和基于遗传算法的概率积分模型,提出了一种矿区开采下沉盆地预计方法。以该方法利用矿区下沉盆地边缘一定数量的相干系数较高且下沉较明显的D-InSAR监测值和下沉盆地中央最大下沉点与拐点附近的少量观测值对某矿II3720工作面进行试验,首先利用概率积分模型反演概率积分法预计参数并采用遗传算法进行多次优化,然后利用得到的参数对该工作面下沉盆地进行模拟预计,结果表明：通过该方法得出的下沉盆地参数及下沉值与实测值较接近,有助于弥补由于矿区SAR影像干涉效果不佳而导致的预计精度不高的不足,通过少量的观测数据可较为有效地预计矿区下沉盆地,对于提高矿山开采沉陷监测与预计的精度有一定的参考价值。     

高压线铁塔下放顶煤开采及其安全性研究

为了开采高压线铁塔下压煤,并保护铁塔的安全,采用地表移动变形预计与现场实测相结合的方法,从采动引起的铁塔基础不均匀沉降量、高压线铁塔的倾斜、转角、根开以及铁塔下沉速度等方面分析研究了放顶煤开采影响下高压输电线路铁塔的安全性.研究结果表明:高压线塔基础不均匀沉降量、铁塔的倾斜值均超过一般建筑物的Ⅳ级损害标准,高压线铁塔抵...     

免像控无人机摄影测量开采沉陷监测方法研究

针对常规全站仪等传统监测方法在矿区沉陷监测中存在的监测周期长、劳动强度大等问题,以山西 某矿区为例,利用免像控无人机摄影测量技术在短期内采集研究区 5 期影像数据,通过对内业数据处理成果密集 匹配点云进行滤波和插值处理得到每期的 DEM 数据,将两时段的 DEM 相减得到矿区地表沉陷盆地,并利用实测数 据对其进行验证。首先分析了监测期间动态沉陷盆地的发展过程,将全站仪实测与无人机沉陷 DEM 提取的下沉 曲线进行对比,计算均方根误差;其次分析了无人机监测的误差来源以及减小误差的方法;最后提取工作面主断面 数据进行多项式拟合,验证拟合后曲线最大下沉值的精度,讨论了开采工作面主断面方向的累计沉降特征,总结了 工作面开采沉陷规律。研究表明：时序无人机摄影测量沉陷数据与同时期的全站仪实测数据对比,平均均方根误 差为 150 mm,拟合曲线的最大下沉监测精度最优值与实测值相差仅 20 mm;随着工作面的推进,地表累计沉降值增 加,矿区沉降总体趋势体现出下沉盆地特征,并且沉陷盆地的发展过程符合开采沉陷规律;免像控无人机摄影测量 技术可以有效监测矿区开采地表沉陷,为无人机摄影测量在矿区开采沉陷监测中的推广应用提供了技术支撑。     

基于Weibull时间序列函数与负指数法的动态沉陷预计

为了探讨采矿过程中受时间和空间影响的地表移动变形的发生发展机理,提出了一种基于Weibull时间序列函数与负指数法的动态沉陷预计方法。该方法以研究描述地表沉陷区观测点下沉变化过程的Weibull时间序列函数为基础,认为Weibull时间序列函数在描述地表观测点沉陷的动态过程时,不仅能较好地拟合下沉-时间（w-t）曲线,而且由此推出的速度-时间（v-t）曲线和加速度-时间（a-t）曲线也能够很好地符合地表沉陷随时间变化的物理过程。基于实测资料确定的负指数法在描述地表移动盆地时具有实践应用性强、预计精度高等特点,给出了走向主断面半无限开采负指数法的下沉预计公式及参数求取方法。根据主断面动态沉陷模型的一般形式,将Weibull时间序列函数与负指数预计函数相结合,建立了充分采动条件下沉陷盆地走向主断面的动态地表下沉、倾斜、曲率、水平移动和水平变形模型,并对某煤矿的地表动态沉陷进行了预计,结果表明,预计结果与实测结果具有很好的一致性,可为实现矿区地表动态沉陷预计提供参考。     

利用果蝇算法反演概率积分法开采沉陷预计参数

针对概率积分法开采沉陷预计参数反演时存在算法复杂、计算量大等问题,将具有算法简单、计算量小、精度高等特点的果蝇算法引入到概率积分法开采沉陷预计参数反演中,研究了利用果蝇算法反演概率积分法开采沉陷预计参数的基本原理,构造了下沉拟合值与实测值均方差最小的适应度函数模型。结合安徽省某煤矿的实测数据,分别采用果蝇算法、遗传算法以及粒子群算法反演概率积分法开采沉陷预计参数,并以下沉拟合值与实测值的均方差为各算法反演精度的评价标准进行对比分析,结果表明：利用果蝇算法反演出的下沉拟合值与实测值的均方差（33.7 mm）以及相对中误差（1.4%）均小于同类条件下遗传算法、粒子群算法的反演结果,说明果蝇算法适用于反演概率积分法开采沉陷预计参数,对于提高概率积分法开采沉陷预计的精度有一定的参考价值。     

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。     

预计参数对开采沉陷的影响研究

随着煤炭资源的开采,开采沉陷所引发的环境破坏问题日益严峻。如何建立准确的开采沉陷预计模型至关重要。基于MATLAB平台开发了开采沉陷动态预计系统,结合工程实例分析了下沉系数、主要影响半径、开采速度这3个预计参数对预计结果的影响。研究表明:下沉系数增大,地表下沉盆地陡峭,水平移动距离与曲率也随着增大;主要影响半径增大,地表下沉范围增大,下沉曲线的拐点不变,而主要影响半径减少会使开切眼与终采处地表倾斜值和曲率值在小范围内急速增大,对地表扰动影响较大;加快开采速度,利于减少地表的移动变形量,从而减少采动对地表的影响。     

急倾斜煤层开采沉陷预计研究

由于沉陷预计常用的方法对于急倾斜煤层开采的沉陷预计具有一定的局限性,预测结果与实测数据相差较大,难以符合实际生产要求。因此,通过比较实测下沉曲线与等效煤层的概率积分法预计曲线,推导出一套适合概率积分法预计的急倾斜煤层开采下沉预计参数,为急倾斜煤层下沉预计工作的简化提供了基础。     

大埋深煤层开采地表最大下沉值计算方法

为研究大埋深煤层开采的地表沉陷规律,基于关键层理论和弹性薄板小挠度弯曲理论,建立了大埋深煤层开采地表最大下沉值的力学计算模型,提出了一种计算地表最大下沉值的方法,认为大埋深煤层开采覆岩、地表沉陷特性与浅部开采有所差异,其地表最大下沉值应为弯曲下沉带下部岩层(即覆岩主关键层以下岩层)的最大挠度值与其下部垮落带、裂隙带的压缩沉降值之和。工程实例计算结果表明:该方法的计算结果与实测值相近,对于预计大埋深煤层开采引起的地表最大下沉值有一定的参考价值。     

基于SBAS-DInSAR的大宁矿区多工作面开采地表沉陷规律研究

针对常规DInSAR监测方法对多工作面开采沉陷预计难度较大的问题,以大宁矿区为例,利用小基线集技术对研究区9景PALSAR数据进行时序处理,去除轨道误差、残余数字高程模型误差和大气延迟误差,得到研究区沉降速率图、时序累计沉降图,并利用实测数据对SBAS-DInSAR的反演结果进行验证。首先分析了2007年1月—2008年7月的矿区地表沉降速率;其次选择了沉降范围较大的研究区东部P101、P102、P103工作面作为研究对象,分析正在开采的工作面对已采工作面的影响;最后讨论了开采工作面走向和倾向方向观测点的累计沉降特征,总结了矿区多工作面开采沉陷规律。研究表明:矿区开采工作面上方地表发生的沉降范围广、速率快,在多工作面开采作业条件下,相邻工作面的开采会使已采工作面上方的地表移动衰退期延长,且随着时间的推移,地表累计沉降值增加,矿区沉降总体趋势体现出下沉盆地特征;SBAS-DInSAR技术可以有效监测矿区多工作面开采地表沉陷,可为类似矿区开采沉陷高精度监测提供参考。     

矿区塌陷区遥感影像改进自适应维纳滤波算法

遥感影像为矿区开采沉陷研究提供了大量可靠的数据,对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度具有重要作用,但由于遥感影像的获取受到矿区成像环境、成像器件固有的缺陷等因素的影响,易混入不同程度的随机噪声,降低了遥感影像的成像质量,导致难以高精度提取矿区塌陷区域的相关数据。为此,提出了一种针对矿区塌陷区遥感影像的滤波算法。该算法首先对自适应维纳滤波算法添加了噪声图像块检测环节,对其进行了适当改进,将改进后的自适应维纳滤波算法用于对遥感影像进行去噪;然后针对去噪后遥感影像对比度不高的问题,采用动态均值算法进行增强处理,即通过设定某一阈值,将遥感影像像素点灰度值划分为亮度异常和亮度正常2个部分,采用亮度正常的像素点灰度值修正亮度异常的像素点灰度值,实现对遥感影像对比度的动态调整。采用一幅某矿区塌陷区的遥感影像分别对新算法、自适应维纳滤波、中值滤波、非局部均值滤波等算法进行试验,结果表明：新算法对于矿区塌陷区遥感影像的滤波效果相对于其余算法而言有一定的优势,对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度有一定的帮助。     

特厚急倾斜煤层水平分层开采地表移动预计方法

特厚急倾斜煤层水平分层开采具有重复开采、沉陷影响累积的特点,其岩层移动模式和地表移动形态需要建立新的预测模型来描述。在实测分析和相似模型试验的基础上,根据急倾斜煤层开采覆岩与地表的移动的变形机理和传播方向变化特征,建立了基于开采影响传播角变化的特厚煤层水平分层开采地表移动的预计模型,提出了分层充分与非充分开采条件下沉系数与煤厚、采深、煤层倾角的波兹曼拟合关系式,提出了预计参数的确定方法。通过实例验证分析表明,预测模型能较好地反映实际规律,预计参数物理意义明确,易于确定。     

基于SBAS-InSAR的矿区全盆地开采沉陷求参方法研究

传统测量手段监测矿区开采沉陷时所需的成本较高,且无法全面反映地表移动盆地的沉降情况。为了使矿区地表沉陷监测更全面高效,从而获得更高精度的概率积分预计参数,以内蒙古某矿区为例,先采用SBAS-InSAR技术处理27景Sentinel-1A卫星数据,获得2017年9月至2018年7月间的全矿区地表时序形变情况,再结合改进步长的果蝇优化算法实现地表全盆地3 723个点的共同求参。结果显示,工作面开采导致的地表最大沉降量为201 mm,与实测数据相比,其绝对误差的平均值为3.00 mm,相对误差的平均值为9%。研究结果表明:SBAS-InSAR技术与传统手段相比,对于监测矿区工作面开采引起的地表全盆地沉陷具有较大优势;此外,采用改进步长的果蝇优化算法能将全盆地开采沉陷结果用于概率积分预计参数的求取,得到一组效果良好的参数;获得的研究区域最优概率积分预计参数为:下沉系数q=0.33,主要影响角正切tan β=1.83,拐点偏移距s=0.045H(H为采深),开采影响传播角θ0=89°。研究成果为今后矿区地表的开采沉陷监测与概率积分预计参数确定提供了科学依据。     

综合GPS技术与灰色模型的西郝庄铁矿开采沉陷预计

矿区开采产生的空区易引发地表沉陷、塌陷等一系列地质灾害问题,严重威胁矿区及周边生态环境。以西郝庄铁矿为例,在分析矿区地质特征的基础上,基于GPS监测技术原理,构建了西郝庄铁矿地表沉陷监测网;然后采用该GPS沉陷监测网获取的监测数据,基于灰色理论构建了G（1,1）沉陷预计模型,给出了监测点的沉陷预计公式;最后通过Matlab软件构建了矿区数字高程模型,并对矿区地表沉陷较严重的部位进行了预计。研究表明：①矿区大部分区域的累计沉陷值基本小于40 mm,发生地面塌陷的可能性较小,CD3#、CD4#、CD5#、CD6#点附近沉陷值较大,约60 mm;②G（1,1）模型的预计值与实测值的误差分别为1.38%（CD3#点）、0.56%（CD9#点）,预计值和实测值构建的矿区数字高程模型基本一致,表明G（1,1）模型对于矿区开采沉陷的预计有一定的精度。     

琅琊山铜矿地下采矿对复杂地表环境安全影响研究#br#

为分析琅琊山铜矿地下采矿对矿区地表复杂的建（构）筑物造成的影响，建立了地表地形和地下开采模型，采用数值模拟方法对矿山地下采矿造成的地表沉降变形进行模拟，得出地表最大沉降值为48.4 mm，且各个沉降区域分布扩展较为均匀，倾斜变形、曲率及水平变形最大值均小于允许指标。采取模拟监测的方法，通过布置主监测线和辅助监测线来获得监测数据，对沉降变形进行修正。主监测线最大沉降值为45.99 mm，辅助监测线监测结果与主监测线监测结果相近。研究结果表明，沉降最大区域附近属于均匀变形，开采对地表建(构)筑物安全影响较小，同时也为矿山开展地质灾害防治工作提供了理论依据。     

基于D-InSAR技术和灰色Verhulst模型的矿区沉降监测与预计

针对在地形复杂的矿区沉降观测资料不易获取的问题,将合成孔径雷达差分干涉技术（D-InSAR）与灰色Verhulst模型相结合,提出了一种矿山开采沉陷监测和预计方法。该方法首先对覆盖大柳塔煤矿某工作面的12景TerraSAR-X雷达数据进行D-InSAR处理,获取观测站沉降值;然后根据沉降量与时间的关系建立了基于灰色Verhulst模型的预测函数,对开采沉陷发展规律进行分析。试验结果表明：3个测试点D-InSAR监测数据的绝对和相对误差分别为2.8~15 mm,0.9%~6%;结合灰色Verhulst模型预测的绝对和相对误差分别为3.4~18.8 mm,1.2%~5.7%。上述研究结果进一步表明,所提出的方法可有效弥补矿区沉降实测数据的不足,为实现矿区开采沉陷监测和预计的一体化软件设计提供参考。     

基于D-InSAR技术和改进GM（1，1）模型的矿区沉降监测与预计

针对矿区地下资源大规模开采引发的地表沉陷，以淮北矿业集团袁二煤矿为试验区，联合合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）技术与灰色模型（GM（1，1）），建立了描述下沉量与时间关系的改进灰色模型，实现了地表沉降监测和预计的一体化。首先，基于哨兵一号A卫星（Sentinel-1A）影像，采用D-InSAR技术监测地面动态沉降过程，获得了2017年11月16日—2018年1月27日期间的时间序列沉降形变图；然后，依据所获取的各时间序列沉降量，建立了改进GM（1，1）的补偿最小二乘法估计半参数模型（BGM（1，1））和赋相对权重的补偿最小二乘法估计半参数模型（WGM（1，1））方程，实现了沉降值的拟合与预计。试验表明：D-InSAR技术在矿区地面沉降动态监测中具有明显优势，且其监测精度达毫米级；BGM（1，1）和WGM（1，1）预计模型均可弥补经典GM（1，1）模型的不足，结合WGM（1，1）预测的4个试验点的相对误差为1.99%~26.64%，可为矿区地面沉陷动态监测以及后续治理提供理论依据，具有一定的预警作用和借鉴意义。