厚松散层下开采预计的概率积分法修正模型

由于厚松散层下开采具有明显不同于一般地质条件下的沉陷特性,结果导致在用传统的概率积分法对其预计时,预计结果与实际往往偏差较大.基于厚松散层土体与基岩岩性不同,根据岩层移动分层传递的观点,结合厚松散层下开采地表移动特征,建立了厚松散层下开采地表移动预计的概率积分法修正模型,对厚松散层下开采地表移动预计及建筑物保护有一定指导意义.     

厚松散层放顶煤开采条件下地表移动参数研究

用概率积分法预计地表移动与变形,其准确度关键在于地表移动参数的选取精度.而厚松散层条件下开采地表移动参数,有其明显的自身特点和规律.在鹤壁矿区实测资料的基础上,用数学方法分析了厚松散层放顶煤开采条件下地表移动参数的特点,并得出地表移动参数与地质采矿条件之间的函数关系式,对厚松散层下厚煤层"三下"开采及地表移动预计有一定指导意义.     

厚松散层放顶煤开采条件下地表移动参数研究

用概率积分法预计地表移动与变形,其准确度关键在于地表移动参数的选取精度.而厚松散层条件下开采地表移动参数,有其明显的自身特点和规律.在鹤壁矿区实测资料的基础上,用数学方法分析了厚松散层放顶煤开采条件下地表移动参数的特点,并得出地表移动参数与地质采矿条件之间的函数关系式,对厚松散层下厚煤层"三下"开采及地表移动预计有一定指导意义.     

巨厚松散层下条带开采地表移动规律分析

巨厚松散层下条带开采引起的地表移动规律及地表移动参数有明显的特点 ,采用概率积分法预计地表移动变形结果的精确与否 ,关键在于地表移动参数 .针对焦作矿区内巨厚松散层的地层条件 ,以条带开采地表移动实测资料为基础 ,用数学方法分析了巨厚松散层下条带开采地表移动规律及地表移动参数 ,并得出地表移动参数与地质采矿条件之间的函数式     

开滦矿区厚松散层地表岩移参数规律研究

为了揭示厚松散层、岩层与地表移动的内在机理和规律,丰富和发展开采沉陷理论,应用数理统计原理整理和分析了大量的实测资料,采用概率积分法和最小二乘原理进行拟合求参,分析总结了相应的角量参数、概率积分法预计参数规律以及中采深厚松散层的特点.利用多元回归分析,得出了同一矿区虽然采厚变化不大,但松散层厚度对边界角、移动角的影响较为显著,且边界角和移动角相差很大,甚至可达20,°最后总结了目前控制和减轻地表沉陷的主要技术途径.这对研究开滦矿区厚松散层条件下地表岩移规律和开采沉陷问题具有重要指导意义和应用价值.     

巨厚松散层下条带开采地表移动规律分析

巨厚松散层下条带开采引起的地表移动规律及地表移动参数有明显的特点,采用概率积分法预计地表移动变形结果的精确与否,关键在于地表移动参数．针对焦作矿区内巨厚松散层的地层条件,以条带开采地表移动实测资料为基础,用数学方法分析了巨厚松散层下条带开采地表移动规律及地表移动参数,并得出地表移动参数与地质采矿条件之间的函数式．     

赵固二矿岩移参数反演拟合及工作面开采方案优化

针对赵固二矿在厚松散层大采深条件下缺乏准确的地表岩移参数问题开展研究,首先,通过建立地表移动变形观测站获取实测数据,采用自主开发的移动变形破坏程度预计的综合评价计算程序对实测数据进行反演分析,得到该地质条件下的岩移参数;然后,利用概率积分法预计出14030工作面各开采方案的地表移动变形值;最后,根据预测结果划定出地表村庄的损害等级影响范围,确定最优开采方案。结果表明,厚松散层大采深条件下开采地表反映强烈,影响范围远,下沉系数达到1,松散层移动角为46°,基岩移动角为68°,拐点偏移距偏小,呈负值,为-33 m,采深时间岩性系数为2.85,受松散层失水固结沉降影响,水平移动系数为0.4。研究结果用于指导生产实践取得了良好效果,且对赵固二矿合理留设村庄保护煤柱有重要参考价值。     

村庄下条带开采对地表建筑的影响预测及评价

为实现在村庄建筑物不搬迁的情况下安全采煤、提高资源采出率、缓解矿井生产接替紧张的矛盾,结合矿区具体的地质采矿条件及地表村庄建筑物的现状,给出了条带开采设计方案．根据万年矿已有的地表移动观测资料,该矿区地表沉陷规律基本符合概率积分法．通过理论分析计算,确定了概率积分法的预计参数,并对地表移动和变形进行了预计,根据预计结果对村庄建筑物损害程度进行了分析和评价．研究结果表明,万年矿村庄下压煤采用条带法开采技术上可行,经济上合理．     

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％。     

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．