开采沉陷动态下沉模型及其参数研究

针对Knothe时间函数在描述动态下沉过程中下沉速度的不足,采用改进的双参数Knothe时间函数建立动态下沉模型,其中的覆岩岩性决定系数c及幂指数k值采用最小二乘法求解,最大下沉值W0通过地表移动观测站实测资料确定。采用拟合决定系数R2评定精度,以淮南某矿1242（1）工作面地表移动观测站实测资料进行模型精度验证,最大下沉点MS29和ML44在各个观测时期的拟合决定系数分别为0.983 6和0.975 7,工作面推进过半时（328 d）倾向和走向观测线上各监测点观测值与预计值的拟合决定系数分别0.995 3和0.958 2,计算结果表明双参数Knothe时间函数模型动态预计1242（1）工作面开采沉陷全过程精度可靠。     

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。     

厚松散含水层失水沉降相似模拟实验研究

目前缺乏对厚松散含水层地质采矿条件下覆岩破断及变形规律的深入研究。以淮南矿区潘四东煤矿11111工作面为工程背景,构建相似材料模型,采用数字摄影测量提取位移法记录模型开挖过程中覆岩破断过程及覆岩变形情况。分析了含水层失水沉降原因:覆岩在W型剪切应力拱作用下形成2条纵向的主导水裂隙带,导水裂隙带的进一步发育引起含水层失水固结,在厚松散层重力作用下进一步压实,随着覆岩破断运动的加剧,在弯曲带和覆岩共同挤压下形成О型剪切应力拱,压缩薄层空间,导致地表下沉量增大。分析了失水状态下覆岩损伤情况:工作面开采工作完成且覆岩达到稳态后,前垮落角为57°,后垮落角为62°,导水裂隙带高度为63 m,开切眼及终采线上方覆岩在应力集中作用下断裂,产生纵向裂隙,开切眼及终采线上方垮落带区域内覆岩产生横向离层裂隙,纵向裂隙和横向离层裂隙加剧了覆岩与含水层间的水力联系。给出了失水状态下覆岩动态运动规律:随着开采工作面的推进,各观测线覆岩下沉量逐渐增大,接近开采工作面的观测线覆岩下沉量最大,工作面上方覆岩的观测线下沉量曲线走势基本类似且跳变一致,含水层上方的观测线下沉量曲线走势基本吻合且跳变同步,工作面上方与含水层上方的观测线下沉量跳变异步,表明含水层对覆岩移动变形具有重要作用。