开采沉陷中采深偏移系数的性质分析

在处理倾斜煤层的开采沉陷数据时,往往采用平均采深代替走向主断面实际开采深度,此时存在着采深偏移系数的情况,不可避免地造成了开采沉陷预测的不准确性.为了提高开采沉陷预测精度,通过理论推导,给出了采深偏移系数计算公式,分析了上覆岩层岩性、煤层倾角、松散层厚度等地质采矿条件对采深偏移系数的影响.同时,结合11个矿区的开采工作面资料,求取了以平均采深代替走向主断面实际采深时各地表移动变形值的偏差.结果表明,采深偏移系数随着覆岩强度和煤层倾角的增加而增加,随基深比的减小而减小.当煤层倾角达到20°以上时,应该考虑采深偏移系数对各移动变形值造成的影响,为矿山开采沉陷准确预测提供参考.     

基于激光点云的平面标靶中心坐标提取方法研究

平面标靶在三维激光扫描仪坐标系转换、点云拼接等过程中具有十分重要的作用,通过提取的标靶中心坐标可以衡量测量的精度。在分析目前平面标靶中心坐标提取算法的基础上,探讨了重心类及几何类标靶中心坐标提取算法的实用性。在对初始数据进行预处理后,使用重心类、几何类方法获得了平面标靶中心坐标,并分别对其精度进行了分析和比较。结果表明,重心类方法具有更好的实用性,而几何类方法目前尚无法满足相关工程精度要求。     

聚丙烯/聚偏氟乙烯共混复合材料的介电性能的研究

研究了高介电常数的聚偏氟乙烯(PVDF)共混改性聚丙烯(PP)以提高PP的介电性能.分析了PVDF含量、加入的聚丙烯接枝马来酸酐(PP-g-MAH)增容剂和拉伸等因素对PP/PVDF复合材料介电性能的影响.采用SEM和DSC等方法研究了复合材料的界面性能.结果显示,聚偏氟乙烯(PVDF)及增容剂的加入能够提高PP/PVDF的介电性能,拉伸由于能促进β相PVDF的生成,同样可以有效地提高复合材料的介电常数.     

基于PSO-RBF神经网络的主要影响角正切求取方法

主要影响角正切tanβ是采用概率积分法进行矿山开采沉陷预计的主要参数之一,决定着开采沉陷的影响范围。为了提高tanβ求取精度,在分析tanβ及其影响因素的基础上,选取tanβ的5个主要影响因素作为输入层神经元,将粒子群(PSO)快速搜索全局最优解算法与径向基(RBF)神经网络相结合,提出一种求取tanβ的PSO-RBF神经网络预测模型,获得tanβ和地质采矿条件之间的非线性映射关系。运用我国30个典型观测站的实测数据作为学习训练和测试样本,进行了PSO-RBF神经网络模型的适应度和泛化能力测试,对预测结果与实测值进行了对比分析。结果表明：应用PSO-RBF神经网络模型预测tanβ,收敛速度快,预测精度高。预测结果的最大相对误差为6.54%,最小为2.56%,所得到的tanβ精度有了一定的提高。     

倾斜煤层开采沉陷预计模型的构建

概率积分法在我国煤矿开采地表沉陷预计领域得到了广泛应用,该方法具有对称分布特征,在水平煤层开采沉陷预计时精度最好,而倾斜煤层开采后地表下沉盆地的形态往往呈现偏态性,采用该方法对其进行预计偏差较大。针对此问题,建立了工作面随体坐标系和地表直角坐标系,利用随机介质理论在工作面随体坐标系中实现单元开采沉陷影响的叠加积分运算,然后将工作面随体坐标系中地表某点的沉陷影响转换到地表直角坐标系中,最终构建地表直角坐标系下的倾斜煤层开采沉陷偏态预计模型。分析认为,倾斜煤层单元开采引起的地表下沉符合威布尔偏态分布规律,结合实例对预计模型的有效性进行了验证。该模型预计精度随煤层倾角的增加而逐渐降低,研究结果可为相似矿区的沉陷预计提供理论和技术支持。     

水平煤层开采地表下沉速度偏态预测模型的构建

为精准预测煤层采出后地表动态损伤程度,选取下沉速度作为动态指标,基于现场实测数据分析下沉速度曲线偏向于采空区一侧的偏态分布特征,采用平方根转换正态函数方法,构建下沉速度偏态预测模型,并通过实例对模型动态预测精度进行验证与分析。结果表明：该下沉速度偏态预测模型的预测结果与实测数据一致性较强,预测值与实测值拟合度均在0.95以上,相对中误差小于9%。研究结果可为矿山采动损害与防护提供理论和技术支持。