模糊数学模型在金属矿山开采沉陷安全评估的应用

金属矿山开采所带来的地面沉陷灾害,对周围人们的生活以及矿区环境有很大的影响和破坏作用,有效地对开采沉陷进行灾害等级预测评估便于选取最优化的防治措施.针对这一问题,本文运用模糊数学理论建立一种新型金属矿山开采沉陷危险性综合评估模型,将金属矿山开采沉陷的影响因子进行综合评估预测,确定金属矿山开采沉陷的危险级别.将模型应用于金属矿山开采沉陷,取得了与实际情况较为吻舍的预测效果.     

模糊数学模型在金属矿山开采沉陷安全评估中的应用

运用模糊数学理论建立了金属矿山开采沉陷危险性综合评估模型, 对金属矿山开采沉陷的影响因子进行了综合评估预测, 以确定金属矿山开采沉陷的危险级别。结合具体金属矿山实例, 对模型进行了应用检验, 结果表明, 模型与实际情况基本一致。     

无底柱分段崩落法开采沉陷预测研究

针对无底柱分段崩落法的采矿特点，把概率积分法引入金属矿山开采沉陷预测中，并通过模型修正提高预测精度。利用GIS强大的图形表现力和空间分析能力实现开采沉陷预测的可视化，能够直观掌握开采沉陷对周围环境的影响程度及范围。通过将预测结果与地表观测数据及实际情况的对比分析，验证了此预测方法的适用性。     

环境污染评判模型在金属矿山中的应用

金属矿山开采所产生的噪声、有毒气体、重金属污染等,对矿区环境有很大的影响和破坏作用,有效地对这些污染进行预测评估才能便于选取最优化的防治措施,针对这一问题,运用关联度确定影响污染之间的关系,并采用多层次综合模糊评判模型对金属矿山开采所带来的环境进行综合评估预测,以此来确定影响危险级别,将模型应用于实际金属矿山环境污染,取得了与实际情况较为吻合的预测效果。     

基于GIS的信息系统在金属矿区塌陷监测中的应用研究

结合金属矿区开采沉陷研究工作的特点,分析了GIS在金属矿山塌陷监测领域应用的关键技术问题。通过GIS建模全面反映矿区的三维地理、地质信息及其内在属性,利用GIS的空间分析和图形显示功能对理论预计结果和现场监测结果进行综合分析,从而直观反映出开采沉陷对周围环境的影响程度及范围,希望能更好地为矿区经济建设、金属矿山企业安全、生产、经营、管理及可持续和谐发展服务。     

金属矿地下开采地表沉陷预测及监测安全技术探讨

针对金属矿地下开采可能引起的地表沉陷灾害,一般采取地表沉陷预测及监测等安全技术来进行研究和应对。通过对国内外研究现状的归纳,探讨了地下金属矿开采地表沉陷预测及监测技术的发展。     

金属矿深部开采岩爆危险预测的GA-ELM模型研究

为对金属矿山深部开采时岩爆的危险性进行预测,在总结深部开采岩爆发生机理的基础上,综合选取影响岩爆发生的3个重要因素作为岩爆预测的判别因子。搜集国内外金属矿深部开采岩爆的实例作为训练样本,引入极限学习机算法(ELM),针对该算法的不足,采用遗传算法(GA)对其相关参数进行优化,建立了岩爆预测的GA-ELM模型,并与单一ELM模型进行对比。利用该岩爆预测模型对一典型金属矿深部开采进行岩爆预测,结果与实际情况相吻合。研究结果表明,岩爆预测的GA-ELM模型训练效果及泛化能力均优于单一ELM模型、SVM模型及传统的BP模型,且该模型能够对金属矿深部开采的岩爆进行准确有效地预测,具有一定的工程应用价值。     

基于残差灰色预测模型的大红山铁矿地表沉降位移预测研究

随着地下金属矿山采深的逐渐增加,开采沉陷问题越来越突出。为预测大红山铁矿地表沉降位移,根据1 125 m台阶监测点所收集的地表沉降位移数据,建立了残差灰色预测模型。并采用方差比和小概率误差检验方式对预测结果与实际值进行了分析。结果表明,所得到预测结果与实测结果吻合良好,验证了该预测方法的工程适用性。为金属矿山地下开采诱发的地表变形和岩体移动预测提供了借鉴。     

基于残差灰色预测模型的大红山铁矿地表沉降位移预测研究

随着地下金属矿山采深的逐渐增加,开采沉陷问题越来越突出。为预测大红山铁矿地表沉降位移,根据大红山铁矿1 125 m台阶监测点所收集的地表沉降位移数据,建立了残差灰色预测模型,并采用方差比和小概率误差检验方式对预测结果与实际值进行了分析。所得到预测结果与实测结果吻合良好,验证了该预测方法的工程适用性,为金属矿山地下开采诱发的地表变形和岩体移动预测提供了借鉴。     

近水平煤层开采地表沉陷预测系统研究

针对煤矿近水平煤层开采沉陷特点,采用随机介质理论进行预测研究,综合考虑矿区开采地质及采矿技术影响因素,合理取舍预测参数值,结合开采实例,编制了近水平煤层开采地表沉陷研究预测系统。该系统实现了沉陷研究的一系列功能模块,采用该系统能够准确直观地预测近水平煤层开采沉陷区的发展变化情况,预测结果实用,利于地表移动变形的整体分析研究。     

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     

基于三角形剖分算法的开采沉陷预计系统设计

矿区沉陷预计是开采沉陷研究的重要内容,现有的开采沉陷预计软件多以矩形剖分为基础,存在对凹多边形工作面适应性差、预计结果准确性低等问题。为此,首先采用VB编程语言,基于三角形剖分模型,以改正后的角点坐标为基础,将开采工作面划分为多个独立的三角形;然后运用概率积分法,采用二重变步长辛卜生算法计算每个三角形区域开采引起的移动变形值;最后将三角形单元预计结果进行叠加,实现多个开采工作面地表沉陷的高精度预计及预计结果的可视化输出。试验结果表明：①基于三角形剖分算法的开采沉陷预计克服了矩形剖分预计中的工作面处理难度大、等效剖分等缺点,在满足工程需要的同时,简化了数据处理流程,预计结果的准确性及可靠性得到了进一步提高。②基于三角形分割模型开发的开采沉陷预计反演一体化系统具有良好的稳定性及实用性,可为“三下”采煤方案优化设计、矿区生态环境保护、矿区土地复垦等提供科学依据,为更好地实现绿色开采服务。     

大佛寺矿沉陷区变形预计及危险性分区

以大佛寺煤矿30201工作面为例,首先分析了矿区地形地貌、工程地质条件及开采情况,结合矿区实际调查结果总结出地层岩性、地形坡度、断层构造、降雨作用、人类工程活动等5类矿山开采沉陷影响因子,并对各因子的影响能力进行了定量化分级;然后利用逻辑回归分析软件SPSS对矿区样本数据进行反演,构建了矿山开采沉陷危险性系数计算模型;最后结合Arc GIS软件构建了物元模型,对矿区沉陷区变形进行了预计,在此基础上以5个开采沉陷影响因子为变量,以10 m×10 m正方形网格为最小评价单元,分别得出各影响因子危险性分布情况作为基础图件,结合概率分析法计算出各模型的关联度与重要性程度,将矿区开采沉陷危险区划分为高危区、中危区、低危区和极低区4类。研究表明:大佛寺煤矿30201工作面地表沉陷范围由北部向东南部倾斜,沉陷预计值为300~650 mm,预计误差为1.7%~7.8%,表明该矿区开采沉陷预计及危险性分区结果基本符合矿区地表沉陷变形规律,对于该矿区安全开采及沉陷区治理有一定的参考价值。     

利用随机森林回归模型预计水平移动系数

水平移动系数b是开采沉陷预计的重要参数之一,对于精确确定开采沉陷地表影响范围具有决定性作用。为精确有效地计算b值,进而提高开采沉陷的预计精度,首先详细分析了R语言特点及随机森林(Random forest,RF)算法的基本原理及实现流程;然后,详细探讨了影响b值的地质采矿因素,并确定了5个基本变量,即开采厚度、煤层倾角、开采深度、工作面斜长、覆岩评价系数;最后,结合R语言构建了一种RF回归模型并用于预计b值。用于训练和测试RF回归模型的样本来源于我国一些主要矿区的典型地表移动观测站实测资料,试验结果表明:利用基于R语言编程的RF回归模型预计的b值与实测值的最大相对误差仅为4.559%;相对于BP神经网络、支持向量机(Support vector machine,SVM),RF回归模型在预计精度和模型稳定性等方面优势较明显,且该模型具有较强的泛化能力,可基本满足实际工程需要,为高精度预计b值提供了一种有效方法。     

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。     

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。     

开采沉陷预计参数的广适应性BP神经网络反演方法（增刊）

基于实测资料的概率积分法下沉预计能够准确描述开采引起的地表下沉变化,广泛应用于全国各大采区。为了获取准确可靠的开采沉陷概率积分法预计参数,本文以概率积分法沉陷预计为基础,利用BP人工神经网络反演求取预计参数。BP人工神经网络具良好的鲁棒性和非线性映射能力,在参数选取过程中能快速准确的确定预计参数与观测站点实测下沉量之间的映射关系,能准确反演得到实测下沉预计参数。根据地表实测数据,将概率积分法下沉预计与BP人工神经网络相结合,建立了适用于多种地质采矿条件的沉陷预计参数反演模型,并对阳泉某矿进行参数反演,得到结果与实测数据基本吻合,表明应用广适应性BP神经网络方法反演开采沉陷预计参数是可行的。     

开采沉陷动态预测模型

为了准确预测地下开采引起的地表沉陷,针对Knothe时间函数模型的不足,借鉴岩石流变力学中非定常流变模型的建模思路,假定Knothe时间函数中的时间影响系数不是固定不变的常量,而是与时间有关的变量,从而对Knothe时间函数模型进行了改进。在此基础上,提出了一种新的地表下沉盆地模型,并将该模型与改进的Knothe时间函数模型相结合,建立了一种新的开采沉陷动态预测模型。利用实测资料对模型的合理性进行了验证,结果表明：该模型能够描述开采沉陷随时间的动态发育过程,且预测曲线和实测数据吻合良好,说明模型具有一定的适用性。     

西部厚黄土层矿区开采沉陷预计模型

将西部黄土覆盖区地表沉陷分解为黄土层荷载作用下的基岩采煤沉陷以及基岩面不均匀沉降导致的黄土层沉陷,建立了黄土覆盖矿区开采沉陷的双层介质模型。利用FLAC3D软件分析了黄土层自重对基岩开采沉陷的荷载效应,确定了黄土层荷载与开采宽度之间的量化关系。利用随机介质理论建立了基岩面下沉预计公式,将基岩面不均匀沉降视为“不等厚开采”,导出地表沉陷的双重概率积分预计模型。实例应用表明,所建立的预计模型考虑了黄土层自重对基岩开采沉陷的荷载作用以及土层与基岩中预计参数的差异,适用于西部厚黄土层矿区的开采沉陷预计。     

基于GIS的开采沉陷预测系统构架研究

为了提高开采沉陷预测精度及其可视化程度，对基于GIS的开采沉陷预测系统构架进行了研究。通过对常用开采沉陷预测模型及集成方式的对比研究，选用基于碎块体理论的威布尔分布法的标准形式作为预测模型，利用基于组件对象模型技术的集成方式进行系统构架。给出了开采沉陷预测系统整体构架框图，并利用栅格技术，通过对地表网格点的计算实现了GIS环境下的开采沉陷预测。通过GIS强大的空间迭加分析功能对预测结果进行深入的分析，为研究开采沉陷规律以及对周围环境的影响提供科学依据。