沉陷盆地倾向主断面下沉曲线拟合研究

倾向主断面的沉陷预计,是开采沉陷学研究的重要内容和难点.针对目前倾向主断面开采沉陷预计的剖面函数具有表达式过于复杂,坐标原点、参数在实际使用时较难确定等缺点,研究了倾向主断面地表下沉曲线的特征,用数学分析的方法提出了一种倾向主断面下沉曲线的拟合公式.这种拟合公式考虑了煤层倾向的对下沉曲线的影响,表达式简单,在实际工作中容易确定相关参数.某矿山的实测资料验证说明,提出的拟合函数与实测资料吻合程度较高.     

开采沉陷倾向主断面动态预计模型与算法

针对开采沉陷动态预计精度较低及对倾向主断面动态预计研究较少的问题,为了提高预计精度和动态预计的针对性,加强动态预计成果在矿区生产和采空区土地利用中的指导作用,基于概率积分静态预计模型,采用"优化分段Knothe时间函数",对地表倾向主断面动态沉降变形的预计方法进行了研究,主要包括:(1)讨论了倾向主断面动态开采单元的划分方法;(2)基于概率积分法和有限开采倾向等影响原理,推导了各动态单元的参数计算公式;(3)结合各单元时间函数值,根据叠加原理,建立了适应于水平和缓倾斜煤层的倾向主断面动态预计模型;(4)根据所建模型讨论了动态预计时的计算流程,设计了对应的计算机编程算法,分析了需要注意的难点问题,最后,根据模型和算法编制了动态预计程序,并将其应用到预计实践中。预计实践1表明:无论从上山或下山的任何方向开始开采,预计得到的地表动态移动变形规律都与理论揭示的移动过程相符合;并且,当给定的预计时间足够长,倾向主断面动态下沉预计结果与静态预计结果相一致,进而从理论上揭示了模型和算法的科学性,实现了开采沉陷动静态预计的一体化;预计实践2表明:通过将29401工作面的动态预计结果与实测结果的对比分析...     

基于Origin矿山开采沉陷数据拟合求参研究

为了求取开采沉陷预计参数,在分析传统求参所存在的问题和拟合求参基本原理的基础上,指出利用概率积分法沿走向和倾向主断面拟合实测数据更符合工程实际需要.基于Origin绘图和数据分析软件,针对概率积分法预计模型,采用Simpson数值积分开发了相应的应用程序,拟合算法采用Marquardt算法.通过实测数据的处理,完成了1124工作面的基于概率积分预计模型的数据拟合过程,得出了相应的预计参数.表明在松散层较厚时,下沉盆地的边缘拟合值与实测值偏差,较大,概率积分预计模型更适用于松散层较薄的地表移动和变形预计.     

优化分段Knothe时间函数求参方法

针对优化分段Knothe时间函数的参数求取问题,给出了2种求参方法:① 以本矿区,或地质、采矿条件相似矿区的地表监测资料为基础,提出了“反算时间函数对比求参法”,给出了详细的参数求取流程,该法直观、易操作,且具有通用性,可用于其他时间函数的参数求取;② 以采空区达到充分采动尺寸时的地表沉陷规律,及相应概率积分参数为基础,推导了时间参数的“直接计算法”公式,该方法参数意义明确,求参过程简便,能直接应用于编程计算。预计实践表明,采用本文方法求参,动态预测最大相对误差可控制在9%以内,随着开采时间的增加,动态预测精度将会逐渐提高,最终维持在5%左右;根据统计,地表最大下沉值预测相对误差则可维持在6%左右。应用实践证明了论文所给出的求参方法的实用性与可靠性。     

基于优化时间函数的走向主断面动态预计模型与算法

针对现有开采沉陷动态预计精度较低的问题,为了提高预计精度,使动态预计成果能够真正在指导矿区生产及采空区土地利用中发挥重要作用,笔者提出以静态预计概率积分模型为基础,采用优化后的分段Knothe时间函数,构建了走向主断面动态沉陷预计理论模型并设计了相应的计算机编程算法,该模型时间函数各参数意义明确,求取方便,不需借助其他监测数据。具体包括:研究确定了在任意给定的预计时刻各动态开采单元时间函数值的计算方法;结合各单元时间函数值,推导了不同开采速度下地表动态移动变形计算公式;给出了时间函数及地表移动的计算步骤和编程算法。采用笔者提出的模型及算法编制了预计程序,并将其应用到预计实践中。结果表明:当给定的预计时间足够长,动态下沉预计与静态预计结果相一致,并且在拐点偏移距处所对应的倾斜值达到了理论最大值,这与理论揭示完全吻合,这表明,采用该模型同样可以进行地表移动稳定后的静态预计,由于算法的差异,相比而言则需要花费更多的时间,但实现了动静态预计一体化的计算设想;另外,通过对官地煤矿29401工作面开采进行动态预计,并抽样对比、统计预计结果和实测数据,得出其走向主断面上点的动态预计相对精度在6%以内...     

Knothe时间函数参数影响分析及其求参模型研究

对Knothe时间函数参数的影响进行了分析,在Knothe时间函数未达到收敛以前,对于同一时间点而言,c值越小,Knothe时间函数值也越小,c值越大,Knothe时间函数取值也相对越大,特别是在t∈[0,0.2]时,不同的参数对Knothe时间函数值影响较大。根据开采沉陷地表移动变形的一般规律和采空区达到充分采动时的尺寸,建立了一种新的Knothe时间函数求参模型——概率积分求参法。通过对比分析平安煤矿、富力煤矿和孙村煤矿的实测c值与采用该模型的计算c值,验证了该模型的正确性;并以29401工作面上方走向观测线的多期实测下沉数据为例,对该模型进行了实例应用,通过对比分析实测数据和预测结果,进一步证实了本文所建立的Knothe时间函数求参模型的实用性和可靠性。     

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。     

实时位形上的倾斜曲率和水平变形分析

本文以非线性几何场论为基础，在开采沉陷的实时位形上分析得到了下沉主断面上的倾斜、曲年和水平变形的准确计算公式。算例表明，建立在初始位形上的传统计算方法具有不合理性，当大变形大转动时，计算结果将产生不允许的误差。文中所得的计算方式同样适用于对实际观测数据的处理。     

基于改进狼群算法的概率积分法模型参数反演方法

概率积分法是国内广泛应用的开采沉陷预计方法,如何基于实测数据,精确、快速、可靠地获得概率积分法模型参数,一直是该方法应用的难点。鉴于此,在分析WPA优缺点的基础上提出二次游走、变异行为改进策略,形成了改进狼群算法(IWPA),并将IWPA引入概率积分法模型参数反演中,构建基于改进狼群算法的概率积分法模型参数反演方法(MIWPA)。模拟试验结果表明:MIWPA反演参数相对误差、参数中误差分别不超过3.4%,4.02,且MIWPA的准确性、可靠性均优于MWPA;将MIWPA应用在淮南矿区顾桥矿1414(1)工作面的概率积分法模型参数反演中,获取的概率积分法模型参数为q=0.93,tanβ=1.98,b=0.42,θ=84.53°,S1=-12.44 m,S2=-18.80 m,S3=55.06 m,S4=33.98 m,下沉值与水平移动值拟合中误差为114.88 mm,满足工程应用要求。     

概率积分预计参数的ENN优化算法

为了提高ENN(Elman neural network)神经网络获取概率积分预计参数的准确性,以我国30个地表移动观测站的实测数据作为学习训练和测试的样本数据,采用强稳健局部加权回归法（Rlowess,RW)对30个地表移动观测站数据进行降噪处理,采用蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）对ENN神经网络的权值和阈值进行优化,构建了ACO ENN概率积分预计参数解算模型。结果表明：对比分析ACO ENN模型解算RW降噪处理前后的实测数据,发现RW降噪处理显著提高了数据质量,提高了解算模型的预测精度;利用ACO ENN模型解算下沉系数、水平移动系数、主要影响角正切及拐点偏移距的平均相对误差分别为2.41%、3.48%、6.11%和1.67%, ACO ENN模型对于概率积分预计参数的解算精度优于传统ENN算法,为精确获取概率积分预计参数提供了新思路。     

曲线拟合与自回归模型在地铁变形监测中的运用

曲线拟合与自回归是变形监测数据分析的常用方法,为此,介绍了如何建立曲线拟合与自回归模型:以及这两种模型的适应性检验,并结合武汉市某地铁竖井地表的沉降变形数据,分别建立了曲线拟合与自回归模型进行沉降预测结果的分析与检验,并用程序实现了沉降预测的自动化.通过实验比较,结果表明:这两种模型在相对平稳的变形中基本都能满足变形监测的要求,但是自回归模型的预测残差要比曲线拟合模型小.     

基于改进果蝇算法的概率积分法预计参数反演

由于概率积分法函数模型的非线性表现形式以及各参数之间的相关性,概率积分法开采沉陷预计参数反演时存在计算复杂、易发散、容易陷入局部最优解等问题。利用参数设置少、计算效率高、算法实现容易、全局寻优能力强且精度较高的果蝇算法进行基于概率积分法的开采沉陷预计参数反演,并对算法进行改进。以实测下沉值为参照,将预计结果与实测值相比较,结果表明,改进的果蝇算法对概率积分法的开采沉陷预计参数反演具有适用性,对于用概率积分法进行开采沉陷预计的精度的提高有一定的积极作用。     

开采沉陷预计中三维空间曲面拟合参数的研究

依据实测资料,方便、准确地求取概率积分预计参数,基于三维空间曲面拟合的基本理论,在分析传统参数求取过程中存在问题的基础上,提出采用曲面拟合的方法进行矩形工作面概率积分预计参数的求取,研究了水平偏移系数对半径造成的影响.结果表明,采用曲面拟合方法求参更符合工程实际需要;当开采深度小于500m时,水平偏移系数对半径造成的误差能控制在10%以内,否则,就不能用平均采深代替最大下沉点处的采深.通过对某矿S1-2工作面实测资料的非线性曲面拟合,下沉系数和拐点偏移距拟合精度提高不明显,而下山方向和上山方向的主要影响角正切拟合精度分别提高3.6,6.0%,开采影响传播角系数拟合精度显著提高,达到了13.3%,且不受工作面采动程度的限制.     

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。     

一种基于曲线拟合方法在建筑物垂直面点云孔洞修复中的应用

在使用三维激光扫描仪对建筑物进行扫描时,往往由于外界条件的干扰,形成了一些孔洞。在三维曲面重构过程中,要得到完整曲面的模型就必须对点云中的孔洞进行修复。传统的方法有多项式拟合,通过构造函数曲面最佳逼近点云求出曲面模型,然后进行内插达到孔洞拟合修复的目的。该文使用曲线拟合方法对点云在二维平面上的投影进行拟合,然后将拟合的曲线恢复到三维空间中,从而达到孔洞拟合修复的目的。通过与多项式方法对比,曲线拟合方法的效果更佳。     

光纤传感器中曲线拟合的应用及研究

从最小二乘法基本原理出发进行曲线拟合,结合实例介绍在无数学模型的情况下拟合光纤传感器系统特性函数,并用Matlab对拟合函数进行回归分析,修正拟合函数,使传感器特性拟合曲线达到理论要求。     

基于曲线拟合的双能X射线透射的金属识别研究

双能X射线透射分析技术通过识别物料种类来回收废旧金属.针对传统的识别算法存在识别结果受金属厚度影响大、可识别的金属厚度范围较小的问题,在曲线拟合方法的基础上提出了一种基于野值判断的金属识别方法.采用基于高、低能T值的拟合曲线,减少了厚度因素对拟合曲线相关度的影响,解决了较厚金属无法识别的问题;引入野值判断,提高了识别的...     

基于最小二乘法拟合风机特征曲线的可视化研究

采用最小二乘法编制了风机性能曲线,实现了风机性能曲线拟合的可视化。并通过主通风机的特征曲线监测风机的状态。为避免风机喘振提供依据。同时,根据工况点的位置判断风机的工作状态。此方法已运用实际工程,并取得良好的监测效果。     

基于分形插值的改进趋势面拟合法在地面沉降中的应用

针对区域地面沉降监测点数量有限、分布不均的情况,一般采用空间插值的手段建立表面拟合模型来解决。基于分形插值,采用随机选择迭代函数的思想对传统的趋势面拟合法作出改进,改进后拟合优度系数提高0.03,达到0.995,且改进前后的拟合结果符合显著性检验的要求。实验结果表明:改进前后趋势面拟合法拟合结果满足地面沉降监测的精度要求,改进后方法的拟合优度更高,对现实地面沉降量变化的描绘更加真实,可为沉降灾害评价工作提供更准确的依据。