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与概率积分法的开采沉陷监测与预计

为掌握采动区附近高等级公路的变形趋势,针对传统开采沉陷监测方法存在诸多缺陷的问题,将合成孔径雷达技术(D-InSAR)与概率积分法相结合,提出了一种矿山开采沉陷监测与预计方法。该方法首先利用D-InSAR技术对兖州某矿9308工作面进行了监测和分析,并将监测结果与路面水准测量数据进行了对比,然后基于D-InSAR的监测值,求取了9308工作面非充分采动下的概率积分法预计参数,再根据三下采煤规程对参数进行修正得到工作面全采时的预计参数,最后利用修正后的参数预计出工作面全采对附近高等级公路的影响程度。结果表明D-InSAR技术高精度的优势可以为开采沉陷预计提供可靠的监测数据,该方法可以为实现矿山开采沉陷监测与预计一体化提供有力支持。     

基于D-InSAR和概率积分法的矿区沉降预计

提出利用D-In SAR技术确定主要影响半径,结合GPS实测值,求取了概率积分法预计参数,预计值与实测值误差在0.25 m之内,实验证明该方法可更好地用于矿区地表形变的沉降预计。     

D-InSAR在矿区开采沉陷监测中应用的探析

介绍了D-InSAR技术是微波遥感的一个重要应用,通过与差分干涉技术相结合,可提供厘米级或更微小的地球表面形变监测,分析其全天候、高分辨率和连续空间覆盖特征的特点,提供矿区短周期内空间连续曲面的形变信息,可满足沉陷监测要求,弥补地面传统测量离散点的不足。简述了该测量技术的基本原理,介绍了国内外对D-InSAR技术在开采沉陷中应用的研究。     

基于D-InSAR技术的煤矿沉陷监测

以D-InSAR技术为研究对象,着眼于煤矿沉陷监测作业。从D-InSAR技术基本工作原理分析、D-InSAR技术在煤矿沉陷监测中的数据获取与处理分析、以及D-InSAR技术在煤矿沉陷监测中的相关问题分析这3个方面入手,围绕基于D-InSAR技术的煤矿沉陷监测这一中心问题展开了较为详细的分析与阐述,并据此论证了D-InSAR技术的引入与应用在进一步提高煤矿沉陷监测工作质量与工作效率的过程中所起到的重要作用与意义。     

灰色GM(0,N)模型在矿区地表沉降监测中的应用

在地表沉降监测中,监测点由于下沉导致被地表水淹没,从而无法对该监测点进行沉降观测。为了明确该监测点随着地下采动的地表标高,本文依据灰色GM(0,N)模型,将该监测点与其周围监测点建立多点沉降模型,通过其周围监测点地表标高预计出该监测点的地表标高。     

基于GM(1,1)模型的矿区地表下沉值的预计

在煤层开采过程中,实时动态的对矿区地表下沉值进行观测与预计对煤矿安全生产及矿区人们的生活有重要的作用。所以尝试着用灰色系统GM（1,1）模型对矿区地表的下沉值进行了预计,得到比较好的效果。     

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。     

基于GM(1，1)模型的岩层移动预测

地下开采引起的岩层和地表移动对周围环境造成了严重的破坏,地裂缝、房屋破坏、塌陷坑等,了解岩层和地表移动规律对于保护环境和控制房屋损害有着重要的意义。以某岩层移动监测站的实测数据为原型,对其监测数据进行了分析研究,利用MATLAB软件进行了GM(1,1)模型的建立和预测。研究结果表明,就岩层内部观测站而言,工作面正上方的监测点,由于其下沉单调递增规律,模型预计结果较好,相对误差小于10%;对于工作面外侧的监测点,由于其具有下沉、上升变化的波动性特征,不能进行GM（1,1）模型拟合预测。     

融合D-InSAR技术与ArcGIS软件 的矿区开采沉陷监测

合成孔径雷达差分干涉测量技术（D-InSAR）存在卫星重访周期较长的不足,导致矿区开采沉陷监测精度不高,难以适应矿区开采沉陷动态监测的要求。为此,以双鸭山某矿区为例,将D-InSAR技术与ArcGIS软件进行有机结合进行开采沉陷监测分析。首先选择该矿区2014年10-11月3景C波段TerraSAR影像作为干涉影像数据,构成了3个干涉影像对;然后针对In-SAR干涉影像存在的基线误差、大气误差、地形误差以及时间失相关等,以GAMMA软件为平台,通过精细二轨D-InSAR模式,进行干涉影像对配准、基线估计、相位解缠处理,提高D-InSAR干涉影像精度;最后将D-InSAR差分干涉影像与开采平面、开采计划以及水准测量数据进行叠加,分析矿区开采沉陷区域的空间动态分布位置,并将D-InSAR差分干涉影像导入ArcGIS软件对矿区开采沉陷进行定量分析。研究表明：干涉影像对1、2、3的时间间隔分别为11,22,33 d,期间矿区的最大沉陷量分别为40,41,45 mm,平均沉陷量为0.86 mm/d,区内同期水准测量获得的沉陷量平均为0.92 mm/d,可见,融合D-InSAR技术与ArcGIS软件的开采沉陷监测方法有一定的精度。     

矿区非线性沉降的GM(1,1)预计残差改进模型及应用

矿区地表移动变形关系到矿区安全生产和地面建(构)筑物的安全,对矿区地表进行定期监测并预测具有重要现实意义。矿区地表沉降由于持续时间长,观测数据具有长时序且表现为非线性变化的特征,因此存在建模数据区间难以选取、GM(1,1)模型预测精度不高的问题。针对以上问题,本文建立了基于残差加权改正的GM(1,1)改进模型,提出了先阶段后截尾的建模数据区间选取方法、预测流程和模型精度评定标准。经过实例应用验证,GM(1,1)预计残差改进模型预测精度优于GM(1,1)模型,且先阶段后截尾的建模数据区间选取方法能够提高预测精度。     

GM（1，1）模型改进及其在矿区变形分析中的应用

矿山开采引起地表和建筑物变形,对矿区的安全生产产生不利影响,需要对矿区的地表沉降监测和预测。为提高预测模型的质量,文中在分析GM(1,1)模型的基础上,对GM(1,1)模型的参数估计方法进行了改进,用普通最小一乘法和折扣最小一乘法代替了原来的最小二乘法,并以煤矿的主井沉降监测为例,进行了分析、预测,验证了该改进方法的有效性,取得了满意的效果。     

基于D-InSAR技术的煤矿区沉陷监测

煤炭开采引起的地表移动变形时间集中、形变量大,使得基于D-In SAR技术的煤矿区沉陷监测受到了诸多的限制,很难获取准确的地表沉陷信息。为使D-In SAR技术能够更好地应用于煤矿区沉陷监测,采用"两轨法"差分干涉技术处理了多景Radar Sat-2影像数据,通过实验分析了植被因素对影像相干性的影响,探究了监测量级对地表沉陷信息解译结果的影响,并以峰峰矿区的九龙矿为试验区对D-In SAR技术的监测精度进行了分析。结果表明:地表植被覆盖率是影响影像间相干性的决定性因素,在地表植被稀疏的冬季相比植被茂盛的夏季更适合使用DIn SAR技术进行地表形变监测;由于地质采矿条件复杂,导致地表下沉速度超过卫星可监测范围,通常只能准确监测到盆地边缘的形变;当沉降量不超过监测量级时,D-In SAR技术的监测结果与常规水准测量的结果大致吻合;随着相关理论研究的不断深入与处理软件的日趋成熟,D-In SAR技术在煤矿区沉陷监测中的应用前景将更为广阔。     

GM（1，1）模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM（1,1）方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM（1,1）与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明：该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.     

基于D-InSAR技术分析的煤矿开采、沉降与环境灾害

D-InSAR(星载雷达差分干涉测量技术)是对地面沉降进行有效检测的一种重要的技术手段,国土环境、煤矿开采、沉降及灾害通常会由于地面微小形变而发生变化。采用煤矿沉降监测所得出的试验结果,探索出一种通过D-InSAR技术监测煤矿开采、沉降及环境灾害有效分析和应用系统方案。地理信息系统的应用为预防煤矿次生灾害、开采控制及监测国土环境变化等提供了切实可行的技术方式。     

GM（1,1）等维新息模型在软土路基沉降预测中的应用

运用灰色理论中的GM（1,1）等维新息模型对软土路基的沉降进行预测,取沉降观测点沉降量为原始数据,采用Bspline三次插值法将原始数据转化为等时空距数据,再将其作1次累加生成1次累加序列,根据GM（1,1）等维新息模型建立灰色微分方程,其参数由最小二乘法得出,解决微分方程可得方程的时间响应序列,也就是所预测的随时间而变化的沉降值.并采用后验差法对模型的可靠性进行校验,通过某高速公路某段软土路基实测沉降数据的分析以及对等维新息模型维数区的探讨,结果表明,GM（1,1）等维新息模型应用于预测软土路基的沉降量与实际沉降量更加接近.     

双轨D-InSAR技术在矿区地表沉陷监测与分析

为了能够精确监测矿区地表沉陷,验证D-InSAR技术在矿区地表沉陷监测应用中的可行性,采用D-InSAR技术提取工作面推进93、153、443、809 m时SAR影像沉陷信息,结合现场实地监测试验对宁夏枣泉矿区采动过程中地表沉陷展开了详细分析。结果表明：卫星监测期间,枣泉矿区出现了4个明显沉陷区域,且地表沉陷中心都滞后于工作面一定距离;D-InSAR技术监测结果与实际监测结果基本一致,说明D-InSAR技术能够有效地监测矿区沉降情况。研究成果验证了D-InSAR技术作为面向矿区的地表沉降监测方法的可行性,为矿区的安全开采和绿色发展提供了技术支撑。     

矿区高压线塔基础沉降动态预计与监测

为确保开采沉陷区高压线路正常运行,研究了某矿区高压线塔基础沉降预计和监测方法。首先基于概率积分法地表下沉动态预计原理,设计了高压线塔基础沉降动态预计方法,预计了不同时段输电线塔基础中心点的下沉值和倾斜值,并根据高压线路运行的相关规范,分析了高压线塔的安全等级;然后采用GPS-RTK技术对研究区高压线塔基础点进行了位移监测,并提出了一种基于平面拟合原理的高压线塔基础倾斜值计算方法;最后将高压线塔基础中心点的实测值（下沉值、倾斜值）与预计值（下沉值、倾斜值）进行对比,进一步分析了预计方法的可行性。试验结果表明：受GPS-RTK技术观测精度的影响,在下沉盆地中心附近高压线塔基础中心点的预计值（下沉值、倾斜值）与实测值（下沉值、倾斜值）较接近,而在下沉盆地边缘附近高压线塔基础中心点的预计值（下沉值、倾斜值）与实测值（下沉值、倾斜值）偏差较大,表明开采沉陷区高压线塔基础变形动态预计与监测方法切实可行,但在条件允许的情况下,建议采用精度优于RTK技术的方法对下沉盆地边缘附近的高压线塔进行变形监测。     

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。     

基于变权PB组合预计模型的开采沉陷预计参数反演方法

为了进一步提高求取开采沉陷预计参数的精度,开展了基于变权PB组合预计模型的开采沉陷预计参数反演方法研究。系统地阐述了概率积分模型和Boltzmann函数预计模型预计原理,然后基于变权组合理论,构建了变权PB组合预计模型,该模型属于高度非线性模型,耦合烟花算法,提出了基于变权PB组合预计模型的开采沉陷预计参数反演方法。模拟试验结果表明,反演全部参数的平均相对误差约为4.0%,参数中误差约为3.9,拟合下沉和水平移动效果较好,构建方法能够精确可靠地反演开采沉陷预计参数。将本文构建方法、基于概率积分模型的求参方法和基于Boltzmann函数预计模型的求参方法应用到淮南顾桥矿某工作面的开采沉陷预计参数反演中,本文构建方法拟合程度远优于其他两种求参方法,3种方法拟合下沉和水平移动中误差分别约为82,107,100 mm,本文构建方法求参结果为:q=0.99,tanβ=1.90,b=0.42,θ=87.03°,S1=6.29 m,S2=-29.52 m,S3=49.78 m,S4=32.56 m。