一种适用于开采沉陷的InSAR最大可检测形变梯度函数模型

由于时空失相干、大气延迟等因素的影响,InSAR技术的检测能力受限,无法保证任意矿区监测结果的有效性。若检测能力未知,使用InSAR技术将极易造成人力、物力资源的浪费。为有效判断InSAR技术是否适用于矿区地表形变区域探测,提出了一种适用于开采沉陷的InSAR最大可检测形变梯度(Maximum Detectable Deformation Gradient,MDDG)函数模型。首先通过分析地质采矿因素对开采沉陷的影响,选取矿区开采深厚比和下沉系数两个参数作为模型参数;然后基于不同分辨率、不同波长和不同入射角的SAR影像数据,采用数值模拟和回归分析方法,建立了水平煤层开采条件下的InSAR最大可检测形变梯度函数模型。为验证模型的可靠性,采用陕西大柳塔矿区2012年11月21日—2013年4月2日的13景TerraSAR卫星数据进行模型验证试验。研究表明:InSAR在该矿区的最大可检测梯度为0.008 56,相邻控制点间能够检测的形变量不超过0.171 2 m,采用地表观测站GPS数据作为参考形变值验证了上述结论;与现有模型对比,该模型检测精度更高,细化检测性能更为突出,且无需提前获取SAR影像,可为促进InSAR技术应用于矿区开采沉陷监测提供参考。     

高等级公路采动破坏特征及治理措施

针对开采沉陷引起的高等级公路不同程度破坏的现状,分析了开采沉陷5个变形指标对高等级公路的影响,得出了高等级公路采动破坏特征。在此基础上,考虑到高等级公路采动变形发展的时空过程,根据不同开采时期的高等级采动破坏程度,提出了不同开采时期高等级公路治理措施和保护对策。     

浅析用叠色密度值来监测印刷过程的产品质量

<正> 由于版面尺寸的限制,很多印件的拖捎位置只剩下3mm左右的裁切位,放不下测示条、信号条。因此,测量实地密度值、计算网点扩大率、反差,并用这些数据来监测印件的产品质量就变得比较困难。 在实际工作中,我们采用反射密度仅测量叠色密度的方法对印刷过程的产品质量进行监测,效果不错。     

穿越老采空区的高速公路路基变形损害评价指标研究

针对目前老采空区上方高速公路损害变形评价指标研究不足的问题,运用开采沉陷理论、力学原理和数学方法及相关的道路规范,对老采空区上方路基损害变形评价指标进行了研究。研究结果表明:不同的道路线形、速度等条件下,应以不同的评价标准进行判定;与以往采用的损害变形评价指标相比,有较大不同,允许的倾斜变形值较大,曲率、水平变形值较小;最终将理论结果应用于实际,得到较好的验证。     

基于D-InSAR技术的公路采空区变形监测

利用某高速采空区的ALOS卫星6景PALSAR数据,采用二轨差分干涉处理的数学模型,在完成图像的配准、重采样、去除地形相位、滤波和相位解缠之后,获取了高速公路采空区D-InSAR条带变形时间序列,并与实测数据进行了比较,将InSAR数据进行改正,结果显示D-InSAR用于公路采空区变形监测是可行的,具有广泛的应用前景。     

基于 SBAS-InSAR 技术的关闭矿井地表多维形变时空监测与分析方法

矿井关闭后,煤岩体在应力、地下水等多种因素的作用下发生风化劣化、强度降低,将改变废弃采空区 内破裂岩体的应力和承载能力,可能导致采空区地表发生二次形变或多次形变。 为探明矿井关闭后的地表形变规 律,以徐州东部矿区为例,基于 SBAS-InSAR 技术,提出了关闭矿井地表形变时空监测与分析方法。 利用 2015 年 7 月 6 日—2021 年 11 月 19 日的 171 景 Sentinel-1A SAR 数据,监测并分析了徐州东部矿区闭矿后 6 a 内的地表多维变形时 空演化规律。 研究表明:关闭矿区内地表最大沉降速率为-33 mm / a,累计最大沉降量为-219 mm;最大抬升速率为 36 mm / a,累计最大抬升量为 233 mm。 同时发现地表最大倾斜与曲率值分别达到 3. 6 mm / m 和-0. 19 mm / m2,已经超过 了建筑物允许变形值,需要对其进行加固和保持持续监测;此外还发现权台矿地表以抬升为主,抬升面积 6 a 内增加 了 9. 81 km2,旗山矿在闭矿后出现先下沉后抬升的过程,整体表现为抬升,面积由 8. 44 km2 上升至 15. 27 km2,其余 4 个矿区以沉降为主。     

基于D-InSAR技术和SVR算法的开采沉陷监测与预计

针对传统开采沉陷监测和预计方法存在诸多缺陷且两者无法实现集成化的问题,提出了利用合成孔径雷达差分干涉测量技术(D-InSAR)进行开采沉陷监测,并将监测结果与支持向量回归算法(SVR)相结合进行开采沉陷动态预计,最终实现开采沉陷监测与动态预计的一体化.首先利用D-InSAR技术获取开采沉陷的影响范围与发展趋势;然后将监测结果作为SVR算法的训练与学习样本建立预计函数;最后在已建立预计函数的基础上采用滚动预测方法进行开采沉陷动态预计.以陕西省大柳塔矿某工作面为例,采用所提出的方法,使用13景TerraSAR-X雷达影像进行实验研究与分析.结果表明:D-InSAR监测结果能够很好地反映开采沉陷的影响范围与发展趋势,其开采沉陷的最大绝对和相对预计误差分别为19mm,5.4%.实验结果证明了该方法的可行性.     

基于全极化数据的D-InSAR技术在矿区沉陷监测中的应用

利用D-InSAR技术获取地表形变量,已经成为现在研究的热点.但是传统干涉SAR系统,只能反映所有散射体的平均高度,而无法反映某一特定散射中心的实际高度,从而导致对地形高度的估计存在偏差,针对此问题,文中综合运用干涉差分和极化干涉理论,提出将差分和极化干涉相结合来提高进行变形监测的精度.以兖州矿区全极化数据为例,极化干...     

不同智能优化算法反演概率积分法参数的对比研究

传统的概率积分法求参方法虽能较为精确地反演参数,但存在对工作面的类型以及测站的布设要求高、计算工作量大、效率低等不足,智能算法为精确确定概率积分模型最优参数提供了新方法。为探究不同智能优化算法在概率积分法求参过程中的性能,采用Matlab编程语言编写了模矢法、遗传算法、文化-粒子群算法、粒子群算法、果蝇算法和蚁群算法的运算程序,通过模拟试验,分别从算法的反演准确性、稳定性、抗误差干扰能力、全局寻优能力以及运行效率等方面进行了对比与分析。结果表明：当参数初值接近真值时,模矢法的反演准确性和效率最高;当参数初值与真值相差较大时,模矢法会陷入局部最优解,此时遗传算法的反演准确性和稳定性最强。从参数反演准确性和效率综合考虑,当参数范围已知时,最优算法为模矢法;当参数范围未知时,最优算法的选择依次为文化-粒子群算法、遗传算法、果蝇算法、粒子群算法、蚁群算法和模矢法。     

基于D-InSAR和概率积分法的矿区大变形地表沉降提取方法(英文)

针对差分合成孔径雷达干涉测量(D-InSAR)技术无法正确获取矿区地表大沉降量的问题,提出D-InSAR及概率积分法联合获取矿区沉降量的新方法。具体过程为:由D-InSAR技术得到下沉盆地,选取盆地边缘相干系数较大而下沉量较小的点,再加入最大下沉点和拐点附近的少量实测点作为解算控制点;然后采用遗传算法对概率积分法参数不断进行优化;最后,由解算的最优参数反算地表下沉盆地。实例表明,该方法能够在减少地面监测点数量的情况下获取较为准确的地表沉降场,最大下沉的相对误差为8.3%,优于D-InSAR的监测结果(相对误差约68.0%)。