基于狼群算法的概率积分法模型参数反演方法研究

概率积分法模型属于典型的多元复杂非线性函数,且部分参数存在相关性,使得概率积分法模型参数反演一直是开采沉陷数据处理的热点问题和难点问题。WPA(狼群算法)作为一种新群体智能算法,已在多维背包求解问题、水电站水库优化调度以及旅行商等复杂非线性最优化问题中得到成功应用,但在开采沉陷数据处理领域尚未见文献报道。鉴于此,本文首次将WPA引入概率积分法模型参数反演中,构建了基于WPA的概率积分法模型参数反演方法。研究结果表明:WPA反演概率积分法模型参数具有较高的准确度、较好的精度、良好的稳健性,且满足工程应用标准。本文研究成果对概率积分法模型参数精准反演具有重要参考价值。     

基于改进三角剖分的复杂形状工作面开采沉陷预计方法

为弥补复杂形状工作面变形预计的不足，提高开采沉陷变形预计的准确性，构建了一种基于改进三角剖分的复杂形状工作面开采沉陷预计方法。该方法引入了改进的三角剖分算法，优化了坐标系统转换、拐点偏移改正等方法，基于概率积分法原理建立了复杂形状工作面的开采沉陷预计模型。该模型首先利用改进的三角剖分算法将工作面剖分为多个三角形；然后用变步长Simpson二重积分方法在三角形单元内进行下沉预计，将各单元的预计结果求和，即可得到整个工作面开采对地表下沉的影响情况；最后根据概率积分法原理可分别得到其他移动变形预计值。采用MATLAB软件开发了所构建模型的沉陷预计程序。模拟试验结果表明：该模型预计值插入点全部分布于常规概率积分法预计下沉曲线上，表明该模型能够对形状较为复杂的不规则工作面进行开采沉陷变形预计。淮南顾桥矿1414（1）工作面实例分析表明：该模型预计的下沉曲线与实测下沉曲线的拟合度较好，预计下沉值的绝对误差为0.2~359.2 mm，相对误差为25.02%，中误差为 101.9 mm，能较好地满足工程应用需求。开采沉陷|三角剖分算法|概率积分法|Simpson二重积分|复杂形状工作面     

基于改进三角剖分的复杂形状工作面开采沉陷预计方法

为弥补复杂形状工作面变形预计的不足，提高开采沉陷变形预计的准确性，构建了一种基于改进三角剖分的复杂形状工作面开采沉陷预计方法。该方法引入了改进的三角剖分算法，优化了坐标系统转换、拐点偏移改正等方法，基于概率积分法原理建立了复杂形状工作面的开采沉陷预计模型。该模型首先利用改进的三角剖分算法将工作面剖分为多个三角形；然后用变步长Simpson二重积分方法在三角形单元内进行下沉预计，将各单元的预计结果求和，即可得到整个工作面开采对地表下沉的影响情况；最后根据概率积分法原理可分别得到其他移动变形预计值。采用MATLAB软件开发了所构建模型的沉陷预计程序。模拟试验结果表明：该模型预计值插入点全部分布于常规概率积分法预计下沉曲线上，表明该模型能够对形状较为复杂的不规则工作面进行开采沉陷变形预计。淮南顾桥矿1414（1）工作面实例分析表明：该模型预计的下沉曲线与实测下沉曲线的拟合度较好，预计下沉值的绝对误差为0.2~359.2 mm，相对误差为25.02%，中误差为 101.9 mm，能较好地满足工程应用需求。开采沉陷|三角剖分算法|概率积分法|Simpson二重积分|复杂形状工作面     

量子粒子群算法反演概率积分法参数

概率积分法预计模型反演参数过程中存在计算量大、过程复杂等问题，现有的智能优化算法可以弥补这些不足，但存在易陷入早熟收敛、粒子全局搜索效果较差、收敛速度较慢等缺陷。通过试验发现量子粒子群（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm，QPSO）算法能够在保证精度不变的基础上极大降低算法的运行时间，并降低粒子陷入早熟收敛的概率，将粒子扩大为全局唯一的解空间。将量子粒子群算法引入到开采沉陷预计参数求解中，以下沉和移动变形的实测值与预计值之差的绝对值累加和最小为求参代价函数，构建了基于QPSO算法的概率积分法参数反演模型。研究结果表明：①模拟试验中，在相同的运行环境下，QPSO算法与粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）算法的求参精度相当，QPSO算法求参稳定性略高，且求参效率大幅度提高（QPSO算法运行时间比PSO算法减少近90%），验证了基于QPSO算法的概率积分法参数反演模型的有效性与可靠性；②利用所建立的QPSO参数反演模型求解了顾桥南矿1414（1）工作面概率积分法参数，求取结果为：q=1.041 5，tanβ=1.910 8，b=0.374 2，θ=85.086 9 ，S1=55.663 5 m，S2=37.161 8 m，S3=-0.667 0 m，S4=-9.798 0 m，下沉与水平移动拟合中误差为72.04 mm，符合工程应用标准，尽管QPSO算法与PSO算法求解精度相当，但运算效率显著提高。所构建的模型对于开采沉陷预计参数精准反演具有一定的参考价值。     

基于三维激光扫描的矿区建筑物变形监测与采动损害评估

针对传统测量方法提取矿区地表形变存在获取数据是离散、低密度,不能完整有效地对建筑物损坏等级进行评价等问题。拟提出基于三维激光扫描技术(3DLS)的矿区建筑物形变监测及采动损害评估方法研究。首先介绍了基于三维激光的建筑物变形监测精度设计方法及建筑物采动损害评估方法。其次构建了基于量子粒子群(QPSO)的三维激光标靶球拟合方法,并进行了精度分析。随后对淮南某矿区地表建筑物进行了多时段实时观测,并对矿区开采沉陷盆地建筑物的特征点进行形变信息提取。最后依据《建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设现压煤开采规程》对房屋的损坏等级进行了评价。结果表明：(1)QPSO算法应用于标靶球拟合具有一定的稳定性且其结果精度较高。(2)矿区地表建筑物的损坏等级与距开切眼的距离成正比,离开切眼越近,建筑物的损坏等级越高,同时其与工作面的掘进进度有关,随着工作面开采强度的提高,地表建筑物的损坏程度也随之提高。综上,应用三维激光扫描技术监测矿区地表建筑物的采动损害对矿区安全生产及评估有着指导性的意义,研究成果对附近矿区的地质环境灾害评估与防治具有重要的参考价值。     

基于MATLAB和FLAC3D的开采沉陷仿真教学实验系统研发

矿山开采岩层移动与地表沉陷机理及规律是《矿山开采沉陷学》的核心基础理论,其相关教学内容复杂且抽象,是课程教学的重点和难点。针对常规教学方法课堂效果差,且现有开采沉陷计算机仿真教学 存在诸多不足,综合矿山开采沉陷原理与方法、现有矿山开采沉陷研究热点问题以及前沿仿真教学设计方法,利用MATLAB和FLAC3D平台研发了矿山开采沉陷仿真教学实验系统。系统主要包括两个模块：①基于MATLAB 和FLAC3D耦合的岩层移动机理仿真模块。该模块针对矿山开采岩层移动相关教学内容,通过对MATLAB数值计算与表达功能和FLAC3D数值模拟功能的互补耦合,实现了对岩层移动机理和岩层移动规律的仿真。②基于 MATLAB GUI的地表沉陷规律仿真模块。该模块针对矿山开采地表沉陷相关教学内容,基于MATLAB GUI开发了开采沉陷预计原理仿真、智能参数反演原理仿真和开采沉陷规律仿真3个地表沉陷规律仿真子模块,实现了对 地表沉陷时空演化规律的仿真。所开发的系统界面友好,操作简捷,通过人机交互界面与系统进行交流,可以让学生充分理解并掌握岩移机理和规律、开采沉陷原理,以及开展相关预计参数求解等创新性实验,从而 有效提高教学质量和效果。教学实践表明：所构建的教学实验系统可以极大地提高学生的理解能力,培养学生的创新精神和学习兴趣,可有效解决《矿山开采沉陷学》教学的瓶颈问题。     

矿区全尺度梯度地表形变监测的LEV-InSAR模型

针对合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术无法准确提取矿区大梯度地表形变信息这一问题,提出了一种融合水准数据的D-InSAR矿区全尺度梯度地表形变监测方法(Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar Method Based on Leveling Data Fusion,LEV-InSAR),并以山西省长治市霍尔辛赫矿区3501工作面作为试验区域,以9景哨兵1号影像和部分同时期水准数据作为研究数据,采用LEV-InSAR模型对该区的地表形变进行了监测。试验结果表明:LEV-InSAR模型监测结果与观测线水准实测结果基本吻合,累计下沉误差最大为41 mm,其倾向线和走向线水准观测点均方根误差分别为10.2 mm和14.9 mm,平均相对误差分别为14.4%和26.6%。LEV-InSAR模型在一定程度上恢复了研究区内大梯度形变区域的形变量,实现了矿区全尺度梯度地表形变监测,验证了该监测方法的可行性和适用性。