人工神经网络在煤矿开采沉陷预计中的应用研究

提出了利用人工神经网络技术进行开采沉陷定量预测的新方法 .研究了影响因素的选取、开采沉陷预计模型的建立以及模型的应用等问题 .采用 BP神经网络算法对开采沉陷量进行了建模和预测 .结果表明 ,用神经网络模型对复杂的开采沉陷系统进行模拟预测 ,具有理论上的可行性和现实意义 ,说明人工神经网络技术在开采沉陷预计领域中具有实用价值     

广义时间函数参数求取方法研究

基于区间估计算法求取Knothe时间函数参数的原理,结合由开采引起地表沉陷的一般事实规律提出了采用区间估算法求取广义时间函数参数的构想,并建立了相应的数学模型,给出了地表移动动态预计的基本原理.结合实例,将采用该模型求得的参数进行地表动态沉陷预计的结果与实测资料进行对比分析.结果表明,该模型对矿区地表下沉动态预计能够达到较好的效果,说明该模型具有一定的实用价值.     

时序分析在开采沉陷动态参数预计中的应用

应用时间序列分析法,对开采沉陷动态过程的概率积分法预计参数进行分析,建立动态预计模型。用该模型可对参数的未来值进行预计,然后利用预计结果进一步预计地表的移动变形,解决了开采沉陷的动态预计问题。应用此法,地表下沉的相对预计误差一般为４％左右,与传统方法相比,预计精度可提高５％～１５％。     

基于D-InSAR技术的煤矿区开采沉陷监测

基于煤矿区地表沉陷的基本特征,论述了合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术的基本原理,阐述了利用该技术提取煤矿区地表沉陷数据的过程及处理方法;分析应用中存在的失相关等问题,提出解决方法并对获取的矿区地表沉陷变形值做进一步的分析,以期得到地表变形值在不同方向上分量值;最后得出结论:D-InSAR作为一种新的沉陷监测技术,在开采沉陷方面有着常规监测手段无法替代的优势,应用前景广阔.     

开采沉陷预计分析系统研究

介绍了在MapInfo 6.0平台上用MapBasic和Visual C++ 6.0语言进行二次开发设计出的开采沉陷预计分析系统.主要介绍了系统的开发平台、运行环境、系统的结构及其功能,以及开发系统所涉及的关键技术.Visual C++ 6.0中的ODBC技术提供的Access数据库将其与MapInfo 6.0有机结合起来,对开采沉陷预计的相关数据进行操作和分析,从而预计出地表移动变形的范围、程度和趋势等,实现了开采沉陷预计分析的可视化.     

开采沉陷动态参数预计的三次指数平滑法

在我国,概率积分法是应用最多的一种开采沉陷预计方法.该方法中的预计参数在不同采动程度下是变化的.能否准确获知动态参数的变化规律将决定着开采沉陷的预计精度.为较好地解决这一问题,引入了一种动态参数预计的新方法,即三次指数平滑法.应用此方法对实测资料进行了预计和比较,结果表明,各预计参数的平均相对误差都小于4%.由此可见,该方法对开采沉陷的预测具有一定的应用价值.     

融合D-InSAR和Offset-tracking技术的矿区沉降信息提取

矿区开采沉陷具有沉降速度快、量值大的特点,针对使用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术很难正确获取煤炭开采引起的地表下沉全盆地信息的问题,提出融合D-InSAR和Offset-tracking技术提取矿区沉降信息的方法。试验以陕西某矿52304工作面为例,分别采用D-InSAR和Offset_tracking技术提取了下沉盆地微小及大梯度形变信息,分析了D-InSAR中失相干问题和Offset_tracking的监测优势,最后将两者得到的结果进行融合,获取了工作面上方的时序形变图,实例中最大下沉处的相对误差为0.5%~7.3%。结果表明,Offset-tracking可以有效解决D-InSAR无法监测矿区大梯度沉降的问题,该方法可为矿区开采沉陷监测提供新的技术手段。     

开采沉陷预计分析系统研究

介绍了在MapInfo 6.0平台上用MapBasic和Visual C++ 6.0语言进行二次开发设计出的开采沉陷预计分析系统。主要介绍了系统的开发平台、运行环境、系统的结构及其功能,以及开发系统所涉及的关键技术。Visual C++ 6.0中的ODBC技术提供的Access数据库将其与MapInfo 6.0有机结合起来,对开采沉陷预计的相关数据进行操作和分析,从而预计出地表移动变形的范围、程度和趋势等,实现了开采沉陷预计分析的可视化。     

D-InSAR时序开采沉陷观测的干涉策略选优

为了更好地提取开采沉陷形变的动态演化规律,针对开采沉陷D-InSAR时序差分干涉测量,对比分析了二通加外部DEM和三通差分干涉测量4种模式的优缺点．结果表明,对于D-InSAR地表形变信息提取和时序分析,二通加外部DEM的InSAR干涉策略有致命缺陷,三通法差分较优;得出的采用“累积式”和“相邻重访周期式”相结合的干涉策略,可以提高可靠性,结果可以相互验证,是最优干涉策略．     

用OpenGL开发开采沉陷预计软件的图形功能

针对DOS下开发的矿山开采沉陷预计软件界面不友好、不易使用和掌握等问题,提出了利用VC 和OpenGL的混合编程技术研制和开发开采沉陷预计软件后处理图形功能的实现思路,并结合相关实例对常用方法作了具体的阐述,从而大大改善了软件的用户界面,增强了软件的易用性.     

用OpenGL开发开采沉陷预计软件的图形功能

针对DOS下开发的矿山开采沉陷预计软件界面不友好、不易使用和掌握等问题,提出了利用VC和OpenGL的混合编程技术研制和开发开采沉陷预计软件后处理图形功能的实现思路,并结合相关实例对常用方法作了具体的阐述,从而大大改善了软件的用户界面,增强了软件的易用性.     

密实充填采煤的岩层移动理论研究

综合机械化固体充填采煤技术能实现密实充填,其岩层移动和地表沉陷规律与垮落式采煤显著不同.在较系统分析充填采煤岩层移动的等价采高理论基础上,建立了密实充填采煤岩层移动的结构力学模型,并进行了连续介质力学分析,给出了相应的岩层移动和地表沉陷计算公式.通过实例分析,提出了在密实充填后,如还采用概率积分法预计地表沉陷,则应对传统的地表下沉预计参数加以修正.可为密实充填采煤覆岩移动和地表沉陷分析提供相关思路以及理论和方法.     

开采沉陷动态参数预计的三次指数平滑法

在我国,概率积分法是应用最多的一种开采沉陷预计方法．该方法中的预计参数在不同采动程度下是变化的．能否准确获知动态参数的变化规律将决定着开采沉陷的预计精度．为较好地解决这一问题,引入了一种动态参数预计的新方法,即三次指数平滑法．应用此方法对实测资料进行了预计和比较,结果表明,各预计参数的平均相对误差都小于4％．由此可见,该方法对开采沉陷的预测具有一定的应用价值．     

联合DInSAR和PIM技术的沉陷特征模拟和时序分析

高强度煤炭开采(大采高、薄基岩、快速采煤)可形成巨大的地表形变场,过大的形变相位梯度导致干涉测量失败,单独采用合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)及其衍生技术都无法获得开采沉陷主值.为此,提出了联合多时相DInSAR时序分析及概率积分法(PIM),整合理论计算与卫星观测结果,实现开采沉陷特征的动态模拟和模型重构.以2012年1月—2013年6月共18期高分辨率雷达数据(RADARSAT-2,5m精细波束模式(MF5))为数据源,利用连续重访周期的DInSAR技术获得17期时间序列开采沉陷相位变化图,监测得到神东矿区布尔台矿22201-1/2工作面地表形变从产生、发展到衰退的演化规律;联合DInSAR获得的沉陷盆地边缘信息与PIM技术对矿区大变形下沉信息进行预计,两种数据整合形成混合数据集;采用Gauss函数对混合数据集进行拟合,重构矿区时序开采下沉特征曲线.研究表明:PIM技术可以弥补DInSAR技术在大形变提取上的不足,利用混合数据集建立的Gauss模型,对于有限开采(非充分采动)或充分采动的主断面下沉值具有极高的拟合度,其拟合度R2均大于0.976.     

条带开采沉陷预计误差的实测纠偏方法

根据近水平煤层条带开采覆岩移动变形机制和下沉盆地的对称性,提出了近水平煤层条带开采沉陷预计误差的实测纠偏方法,编制了条带开采沉陷预计误差实测纠偏方法的计算机软件.利用前岭煤矿条带开采的地表下沉实测数据验证了该方法的可靠性,基于415工作面和413工作面采后的下沉曲线,应用实测纠偏方法预计的411工作面采后下沉曲线与实测曲线的误差小于±16mm.     

基于DInSAR沉陷区超前影响角计算修正方法

基于澳大利亚West Cilff煤矿开采期间获取的差分干涉合成孔径雷达(DInSAR)数据,以动态开采过程中超前影响角为例,研究对比实际超前影响距与DInSAR实测超前影响距的偏差,提出采用距离影响系数修正沉陷区DInSAR超前影响角的计算方法,实现直接利用DInSAR获取数据,研究沉陷区变形规律.     

概率积分法预计参数选取的神经网络模型

在综合分析概率积分法参数与地质采矿条件之间关系的基础上,采用人工神经网络方法建立了概率积分法参数选取的模型．模型采用改进的BP优化算法,运用我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和测试样本。对网络模型的计算结果与实测值进行了对比分析．分析结果表明：用人工神经网络方法求算概率积分法参数结果更接近于实际．对提高开采沉陷预计精度具有积极意义．     

开采沉陷反分析的神经网络方法研究

建立了沉陷反分析的神经网络模型,并用基于正交试验获得的训练样本网络进行不习,以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数与开采沉陷之间的关系,利用反演结果,建立拉格朗日快速计算（FLAC）模型,对地表沉陷进行预测,其预测结果令人满意的。     

基于Origin的深部开采条件下地表移动预测研究

随着我国煤炭资源逐渐转向深部开采的发展趋势,开采沉陷带来了深部岩体变形问题和地表沉陷预测等技术难题.为了能更好地预测地表沉陷与深部岩石力学性质变化的关系,采用Origin曲线拟合函数中的非线性最小平方拟合来获得预测函数概率积分法参数,然后利用拟合出来的参数去分析和探讨深部开采地表沉陷规律,同时回归分析了所选预测函数模型及其效果.     

基于GIS的开采沉陷土地资源损害评价系统研究

将开采沉陷土地资源损害评价理论与GIS技术相结合,着重分析了GIS支持下的土地资源损害评价数据需求和功能需求,建立了基于GIS技术的开采沉陷土地资源损害评价模型和评价标准体系,开发了“开采沉陷土地资源损害可视化评价系统”.结合鲍店煤矿十采区的实例,实现了开采沉陷区土地资源损害科学、高效、客观的可视化评价.