矿区开采沉陷预计的Geomagic法

利用三维激光扫描技术监测矿区开采沉陷,效率较高,但观测点云数量大、处理困难,目前缺乏成熟的软件进行矿区点云数据分析。为有效处理沉陷区的点云数据并实现沉陷区3D比较、剖面分析和开采沉陷预计参数求取,提出了一种矿区开采沉陷预计的Geomagic法。以某矿为例,首先利用Geomagic Studio软件建立了矿区数字地面模型(Digital terrain model,DTM);其次研究了开采沉陷发生前后的矿区数字地面模型3D对比方法,利用Geomagic Qualify软件分析得到沉陷区地表下沉三维视图;然后对地表下沉三维视图进行了剖面分析,提取走向方向与倾向方向的剖面点下沉值;最后利用剖面点下沉值求取了开采沉陷预计参数,并计算了剖面点的下沉预计值,将下沉预计值与提取的下沉值进行了对比分析,可知下沉拟合准确度达到92%,表明计算出的开采沉陷预计参数具有较高的精度,对于进一步推动三维激光扫描技术在矿区开采沉陷监测预计方面的应用有一定的参考价值。     

用三维激光扫描技术监测矿山开采沉陷

经典地表沉陷监测方法具有工作量大、监测点保护困难、监测时间长、监测成本高等缺点,难以适应实时化矿山开采沉陷监测的需要。为此,以某矿山为例,结合三维激光扫描技术,提出了一种矿山开采沉陷高精度监测方法。在分析三维激光扫描技术工作原理的基础上,首先对矿区生产概况、监测方案、地表移动监测站设置方案进行了分析;然后结合MATLAB软件,利用分离非地面点和地面点、去除孤立点、拼接点云数据等方法处理经三维激光扫描得到的沉陷数据,并基于矿区2014年10月、2016年10月两期三维激光扫描数据,利用Kriging算法分别建立了矿区地表下沉盆地数字高程模型(Digital elevation model,DEM),对矿区地表沉陷进行分析;最后选取了矿区若干有代表性的监测点的开采沉陷监测值与对应的水准测量结果进行了对比分析。研究表明:监测结果与实测值的误差达到毫米级,反应出利用三维激光扫描技术不仅可快速获取矿区开采沉陷监测数据,而且可对开采沉陷进行高精度监测,对于进一步研究矿区开采沉陷规律、提高矿区开采沉陷监测效率有一定的参考价值。     

三维激光扫描技术在开采沉陷监测中的应用

文中介绍了三维激光扫描系统的工作原理及在沉陷监测中的数据处理方法。针对三维激光扫描技术在沉陷监测中应用的精度问题,运用三维激光扫描技术对沉陷区进行监测,并将提取的下沉值与同期部分水准测量数据作比较分析。结果表明:三维激光监测所得到的沉陷情况与实地情况基本相符,能反映开采沉陷量及矿区沉陷趋势。文中还分析讨论了三维激光扫描技术在沉陷监测中技术优势和存在问题,对三维激光扫描技术在沉陷区监测中的实际应用具有参考辅助作用。     

三维激光扫描用于开采沉陷监测研究

三维激光扫描是一种新型测量技术,具有高效、实时、高密度等优点。将三维激光扫描用于开采沉陷监测,提出了获取下沉盆地的数据处理方法,并对其精度进行了讨论。通过实例应用,得到了沉陷区的下沉盆地DEM,直观全面地反映了开采沉陷盆地的形态。     

基于机载LiDAR点云C2C算法的矿山沉陷监测研究

针对地表移动观测站和InSAR技术手段在矿山开采沉陷监测的局限性，利用机载激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)采集沉陷区三维点云数据，通过多时相点云构建地表数字沉陷模型(沉陷DEM),获取地表的移动变形特征。然而构建的沉陷DEM包含多种来源复杂且难以去除的噪声，限制了该技术在矿山开采沉陷监测的应用。提出将机载LiDAR点云直接比较的算法(Cloud to Cloud, C2C)进行矿山开采沉陷监测，以榆神矿区某工作面为研究区，将同期水准观测数据作为参考数据，并与三种主流点云插值算法构建的沉陷DEM进行对比，验证该算法的可行性和精度。结果表明，C2C算法能够快速获取高精度的沉陷值，其沉陷精度明显优于通过点云插值算法获取的计算结果，下沉曲线符合矿山开采沉陷的一般规律。该算法可以达到厘米级的精度，为矿山地表移动变形监测和生态环境修复提供了新的参考方案。     

三维激光扫描监测开采沉陷的精度分析

为了克服传统地表沉陷观测时间长、工作量大、观测费用高、测点难以保护等缺点,采用三维激光扫描现代化测绘新技术,对高强度长壁综采放顶煤开采引起的地表沉陷盆地进行了现场三维激光扫描观测。通过对三维激光扫描观测数据的处理,并与传统地表移动观测站的结果进行对比分析,建立了高强度开采地表下沉陷盆地的三维数字高程模型。结果表明:三维激光扫描技术能够快速高效地获取整个下沉盆地的沉陷数据,所测的中误差为0.012 7 m,应用于煤矿地表沉陷的观测是可行的。同时在开采沉陷数据采集效率、速度等方面具有明显的优势,具有较好的推广应用前景。     

基于激光点云的沉陷区水平位移求取方法研究

三维激光扫描技术可用于监测沉陷地表或地物的垂直方向沉降,但由于缺少同名点信息,很难利用激光点云数据监测沉陷区的水平移动。通过构造水平移动的虚拟监测点,提出了一种水平移动的求取方法。首先,以房屋的移动量代替地表的移动量,将房屋点云的重心作为虚拟监测点;然后,以房屋特征点为参照对开采前后房屋点云数据进行人工粗配准,再使用ICP配准算法进行精确配准;最后,求取配准前后虚拟监测点的空间位置差值,从而求出水平移动量。通过实测点云数据对该方法进行应用研究,证明了该方法的有效性。     

基于沉陷对称特征的近水平煤层开采InSAR三维位移反演模型

利用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术进行煤矿开采沉陷监测时,所获得的雷达视线方向(LOS)位移是地表点垂直向、南北向、东西向三维位移的矢量叠加。将LOS向位移分解为地表下沉及沿工作面走向和倾向水平位移,是研究开采沉陷规律和获取地表移动参数的基础。目前,基于 InSAR LOS位移反演开采沉陷三维位移的主要方法有:利用不同轨道卫星的三幅SAR影像建立LOS位移方程组来求解三维位移分量;根据开采沉陷预计模型将地表水平位移视为下沉的关联函数,由单幅SAR影像来解算下沉及水平位移;或者直接忽略水平位移的影响,将 LOS向位移投影为下沉分量。本文在分析上述方法局限性的基础上,根据近水平煤层开采地表下沉和水平位移关于移动盆地主断面对称的基本特征,建立地表移动盆地对称点上多期InSAR LOS向叠加位移的几何方程组,并对该方程组进行叠加和差分处理,导出LOS向位移反演开采沉陷三维位移的函数模型。在工作面推进过程中,由于地表移动具有滞后性,使得动态沉陷盆地中心偏向开切眼一侧,本文依据移动盆地中央地表下沉达到最大且水平位移趋近为零的特征,基于相邻像元LOS向位移进行叠加和差分,自动搜索出地表移动盆地的动态中心位置,从而实现工作面推进过程中地表动态三维位移的分解。基于Matlab平台对上述三维位移反演模型进行了算法实现,并利用多期InSAR 实测数据进行了模型验证,其下沉和水平位移反演结果与实测资料较为一致,明显优于忽略水平位移而直接分解地表下沉的方法。上述模型能够用于近水平煤层开采地表移动稳定后和动态移动过程中InSAR监测的三维位移分解,具有较好的普适性。     

喀斯特山区重复采动下地表沉陷预测研究

为保护矿区地表生态环境,提高喀斯特山区重复采动下地表沉陷变形的预测精度,首先理论分析了煤层采出后上覆岩层运移碎胀特征以及地表滑移机理,确定煤层采动引起山区地表移动变形的影响因素;在原有平地重复采动地表最大下沉值预测模型的基础上,考虑地表滑移对地表最大下沉值的叠加影响,构建了山区重复采动下地表最大下沉值预测模型,并结合数值模拟的方法,研究不同地面坡度下煤层采动对地表沉陷变形的影响;最后分别利用平地、山区重复采动下地表最大下沉值预测模型对采空区地表沉陷变形进行概率积分法预测,将预测结果与实测值进行对比分析.研究结果表明:基于山区重复采动下地表最大下沉值预测模型对采空区地表下沉值的预测精度较原有预测模型提高了1.4个百分点,水平移动值的测精度提高了4.3个百点分,表明山区重复采动下地表最大下沉值预测模型具有实用性,可为类似矿区的地表沉陷研究提供参考.     

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。     

煤层开采地表移动过程的FLAC3D模拟研究

为减少现场布置大量测点来观测煤层开采地表移动全过程,采用FLAC3D软件模拟分析了煤层地下开采引起的地表移动过程,认为采用沿煤层走向方向每开挖2 m长度计算50步的方式可实现煤层的走向长壁开采,并对某一煤层进行了模拟开采,在模型的上表面经过开采中心点沿走向和倾向剖面线上共布置了36个下沉量和位移速度测点;得出主断面最大下沉量为94 mm,各监测点下沉量及位移速度与计算步数之间的关系曲线符合改进的地表移动Knothe时间函数曲线。     

基于三维激光扫描技术的地表沉降实时监测与预警

普朗铜矿自然崩落法开采会引发顶板崩落及地表沉降,地表均匀稳定的沉降尤为关键,因此实时掌握地表沉降规律是非常重要的。本文利用三维激光扫描技术,对普朗铜矿地表沉降的动态变化情况进行实时监测。通过实时监测,得出了重点监测区域的平均沉降速度,为底部结构放矿参数的优化提供了依据。三维激光扫描技术在该矿实时监测地表沉降规律中得到了很好的应用,具有较好的推广应用价值。     

InSAR测量技术在矿区地表沉降监测中的应用

为了探讨InSAR测量技术在矿区进行地表沉降监测的可行性,首先采用传统的GPS测量矿区的地表沉降情况,并获得GPS地表沉降监测数据,然后采用瑞士的GAMMA软件处理矿区的主辅两景InSAR影像,通过相位解缠等操作最终得到矿区地表的沉降图。以淮北某矿区一个工作面的地面观测数据为例,通过仿射变换进行坐标转换把地面上GPS观测点转换到对应的InSAR栅格数据阵列中,对比分析二者的观测数据,可以发现InSAR监测结果与GPS观测结果具有一致性,能够满足矿区地表沉降监测的精度要求。     

基于三维激光扫描技术的矿区建筑物变形监测方法

传统变形监测方法存在工作量大、监测点难以保护、监测时间长等不足,与传统监测方法相比,三维激光扫描技术具有非接触、高密度、高精度、信息量大、快速获取物体表面三维空间坐标等优点。结合相似材料模型试验,提出了基于三维激光扫描技术的矿区建筑物变形监测思路。首先采用全站式三维激光扫描仪分别对二维相似材料模型在5个不同开采时段进行整体扫描,将扫描数据通过点云数据后处理软件进行预处理,从中提取模型上黑白靶标即变形监测点的三维坐标;然后结合MATLAB语言编程,实现监测点由假定坐标到目标坐标的自动化转换,提高点云数据处理效率;最后根据试验得出的变形监测思路,对某矿区水塔进行了变形监测,并与全站仪的监测数据进行了对比分析。研究表明:采用三维激光扫描技术获取的水塔变形监测数据与全站仪获取的监测数据的最大误差仅为1.8 mm,远小于沉降变形监测10 mm的精度要求,可见对矿区建筑物采用三维激光扫描技术进行变形监测具有可行性。     

残缺观测站的求参和立体变形计算

残缺不全观测站，用“任意点法”分析，不仅半条观测线可以求出参数，就连仅有最大下沉点及边缘点的观测线也能求得应有参数，并能进行二、三维变形计算，发掘了残缺中的精华。进而发现观测站测点可适当减少。     

Mining subsidence monitoring using the method of combining InSAR and GPS technology

Attempted to conduct a dynamic monitoring research on coal mining subsidence in western mining areas by using the method of combining D-InSAR and GPS technology. The observation points were installed on the main section and the three-dimensional coordinates of the points were measured by using the method of dynamic differential GPS. Meanwhile, the radar images of this subsidence area were processed by using the method of interferometry with daris software, and the interferogram of the subsidence area was obtained. Through this study, the GPS monitoring data and the InSAR deformation data were integrated and the dynamic subsidence contours of the experimental area were obtained. GPS/InSAR fusion technology provides a new technological means for large-scale dynamic monitoring of coal mining subsidence in western mountainous mining areas and shows good application prospects in coal mining subsidence monitoring and disaster warning.