高充填率开采地表下沉系数研究

为解决"三下"压煤问题,本文以邯矿集团亨健煤矿2515工作面为研究对象,对现场进行实测,计算地表实测下沉系数;采用文克儿地基假设方法,对比分析了不同开采方法采空区上覆岩层破断规律.结果表明:采用全部垮落法开采,推进距离等于直接顶的极限跨距(l=25.7 m)时极限挠度约为1.057 m,随着工作面推进,直接顶出现破碎;...     

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倾斜摄影设备选型及像控点布设对高精度实景三维模型重建的影响

在高精度实景三维模型生产中,无人机平台与载荷的选择及像控点布设十分重要,对航摄效率、模型精度、效果均有影响。本文以我国北部某城镇村为研究区域,利用不同的无人机倾斜摄影测量设备分别获取同分辨率倾斜影像,并结合不同的像控点布设方案重建实景三维模型。通过同等分辨率原始影像的不同装备及像控点布设的组合方案构建对照试验组,对比验证并分析飞行效率、模型精度及模型效果,选取满足高精度实景三维模型重建要求的设备类型及经济合理的像控点布设方案,为实际的生产作业提供指导。     

数据预处理条件下的神经网络开采沉陷预计模型研究

开采沉陷预计是矿山开采研究领域的核心和难点之一,它对开采沉陷的理论研究和生产实践都有重要的意义。本文以进行沉陷预计为目的,提出建立基于各影响因素数据序列思想,其主要步骤为首先建立影响因素序列;其次利用灰色理论对建立的数据序列进行预处理;最后构建基于数据预处理条件下的BP神经网络预测模型(AGO-BP模型),以用于矿区沉陷预报。通过对几组实例本文对建立的模型进行了多次反复预测实验,预测结果证实该模型预测精度较高,在工程上具有一定的应用价值。     

基于多尺度的老采空区上方建筑物变形分析及预报

老采空区上方地表变形是一个具有复杂性、突然性和长期性等显著特点的非线性过程。在老采空区上方建设生活或服务设施时,必须对老采空区上方地基稳定性和残余变形情况进行评价和预测。基于多尺度经验模态分解（EMD）,提出了老采空区上方地表建筑物稳定性分析及预测新方法。通过实例研究,证实采用多尺度经验模态分解可获得老采空区上方地表建筑物的动态变形细部信号。对各分解尺度进行分析能更准确有效地评价原始数据所反映的建筑物变形特征和进行变形机制研究。同时,实例计算也证实,采用考虑多尺度特征的预测模型可获得比传统方法更优的变形预报精度,为更科学地评价老采空区建筑物稳定性提供理论依据。     

融合无人机DEM的SBAS-InSAR矿区沉陷监测研究——以武安某矿区为例

小基线集合成孔径雷达干涉测量技术(Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Radar, SBAS-InSAR)因其能够减弱时空失相干、大气延迟效应的影响而在矿区监测中应用广泛.然该技术仍需用到外部参考数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)来去除地形相位,故DEM的精度会直接影响其监测结果的精度,而大范围高精度DEM往往获得困难,且成本较高.为在控制成本的同时得到精度更高的监测结果,本文以武安市某矿区为例,将局部高精度无人机点云生成DEM与大范围的航天飞机雷达地形测绘任务DEM(Shuttle Radar Topography Mission DEM,SRTM DEM)相融合,结合融合结果并利用SBAS-InSAR技术和Sentinel-1 A数据进行监测和分析.结果表明：(1)使用融合DEM作为外部参考DEM所得SBAS-InSAR局部矿区监测结果较原始DEM提高了2～3 mm的监测精度;(2)在使用融合DEM所得的监测结果中,不同地物类别上的点有着不同的监测精度,其中农田土路上...     

基于经验模式分解和相空间重构的采空区地表动态变形混沌性态及时变规律研究

采空区地表动态变化过程受到诸多地质及采矿条件的影响,为研究其细部动态变形过程,结合某矿区地表变形的动态监测资料,基于经验模式分解（EMD）信息提取技术提取地表变形趋势信息能力和相空间重构技术的数据处理特点,提出了地表动态时变规律分析方法：利用EMD技术,提取出地表的时效变形;采用相空间重构技术对时效变形重构相平面,研究地表随时间的沉降演变规律。结果表明,应用该方法可以清晰地分析出地表随时间变化过程中细部动力学过程,得出地表变形的时变规律。     

高水材料充填技术在减小地表沉降中的应用

高水材料用于采空区充填有着工艺简单、凝结速度快、性能稳定等优点。采用建立地表沉降观测站方式,研究了用高水材料充填采空区后地表沉降变形规律。结果显示,充填后地表的下沉量明显减小。2009年5—12月,充填后地表最大下沉值为165.6 mm,月平均下沉20.7 mm。该方法用于减小开采引起的地表沉降,比传统的充填方法效果明显。      

基于P-SA-PSO算法的概率积分法参数反演

针对目前概率积分法参数反演存在的问题,为了更加准确稳定地解算出概率积分法参数,在经典粒子群算法的基础上,引入自适应惯性权重以及模拟退火算法中的Metropolis准则,提出了一种基于P-SA-PSO算法的概率积分模型参数反演方法。论文通过仿真实验,与遗传算法(GA)、经典粒子群算法(PSO)以及加入自适应惯性权重优化的粒子群算法(P-PSO)进行对比分析,结果表明:新算法反演各参数的精确性、稳定性和收敛速度优于其他3种算法。将新算法引入工程实例中,进一步体现了新算法在反演概率积分模型参数上的可行性。