矿山开采沉陷动态参数预计方法的探讨

开采沉陷动态参数预计是矿山开采沉陷学科的核心内容,它对开采沉陷的理论研究和生产实践都有重要意义。本文简要介绍开采沉陷动态参数预计的几种方法,采用编程语言Visual Basic 6.0进行开发,编制了概率积分法求取动态预计参数经验公式的程序。通过实例,取得了较满意的预计参数,对于矿区的开采有一定的指导意义。     

利用IDL开发矿山开采沉陷预计系统的方法与应用

开采沉陷是一种严重影响生态环境的地质灾害现象,为了减少或者预防开采沉陷造成的不必要的经济、环境和人员的损害,需要高效地开发出相应的预计系统。针对IDL语言的特点和功能以及矿山开采沉陷预计系统开发的需求,设计实现了矿山开采沉陷预计系统的关键功能,从矩阵运算、图形系统和3维可视化3个应用案例探讨分析了利用IDL开发开采沉陷预计系统的适用性及优缺点。通过试验系统开发表明,IDL编程可以提高计算效率,减轻编程工作量,提高可视化性能,是开发矿山开采沉陷预计系统的有效工具。     

利用面向对象技术开发矿山开采沉陷处理软件

简要介绍了利秀ＭＦＣ程序框架组合,设计自己系统的新方法,其中包括ＯＤＢＣ、ＯＬＥ自动化等内容,并列出了一些重要函数的实现过程。     

基于ArcGIS Engine的开采沉陷预计系统

开采沉陷是一种复杂的三维动态过程,涉及的资料信息复杂繁多,使得信息处理和空间综合分析十分复杂。研究基于ArcGIS Engine的开采沉陷预计的模型能够实现矿区数据信息的地理空间可视化和沉陷预计分析显示,及时掌握开采沉陷预计的规律和发展趋势,从各评价指标的细节层次和总体两方面评价此矿区的开采状况,为煤矿各相关部门和领导制定更好的发展决策提供支持。     

概率积分法开采沉陷预计的GIS实现

以概率积分法为预计模型,对研究区可能的沉陷趋势进行预计,然后与GIS耦合,利用新一代的ArcGIS数据存储格式——Geodatabase建库,以整合目标区地形图、矿区图以及户籍信息等,为沉陷预计和信息管理做准备,然后利用预计模型求得的下沉参数实现沉陷范围和趋势的可视化,以方便信息的综合管理和其他决策。     

矿山开采沉陷数据采集软件的设计与实现

在矿山开采沉陷变形观测中,空间数据采集量大、数据精度要求高、观测条件复杂问题,一直是影响其观测效率和成本的主要因素。为了实现提高变形观测数据质量、减少人工观测时间、降低项目成本,对矿山开采沉陷数据采集软件进行了设计与实现。算例以安徽省淮南市潘北矿区为实验对象进行了软件测试与分析。结果表明,软件在满足变形观测所需精度的前提下,能够适用在复杂天气、地形环境进行测量。     

基于模糊聚类的开采沉陷参数预计模型

针对由于岩移观测数据资料缺失或不准确而导致开采沉陷预计参数求取不精确的问题,本文提出一种基于模糊聚类的开采沉陷参数预计模型。首先,根据相似第三定理对地矿特征进行了分析简化;其次,利用方程分析法、量纲分析法进行特征提取,得到特征方程;然后,对原有模糊聚类方法进行改进,得到基于竞争合并策略的IWFCM_CCS算法的模糊聚类方法;最后,对岩移观测数据进行模糊聚类分析,得出观测站数据的隶属度矩阵和聚类中心,建立了基于隶属度权重的回归模型。通过与矿区实测数据和模型预计结果的对比分析,验证了所提参数预计模型的准确性和可行性。该模型减小了观测数据导致的预计参数求取误差,可为以后的预计参数求取提供参考。     

地表沉陷预计参数精度分析

针对开采沉陷预计参数的误差造成预计结果偏差的问题,该文提出一种研究开采沉陷预计参数精度的方法。在真值基础上,将预计参数按照0.5%的步距增大和减小后分别预计地表下沉值,分析得出预计参数的误差会对预计结果造成的偏差;通过反分析得出测量误差对预计参数产生的影响。实验结果表明:预计参数每变化0.5%,下沉值中误差占最大下沉值的0.8%,且倾向方向的下沉值中误差是走向方向下沉值中误差的两倍;下沉值测量中误差与预计参数误差之间成线性关系。研究结果为测量时的精度控制提供了依据,从而为预测计算提供可靠的预计参数。     

开采沉陷动态预计程序及其应用

在概率积分法预计模型的基础上,提出了开采沉陷动态预计的实用算法,给出了下沉速度系数C的计算公式。编制的程序通用性好、实用。     

开采沉陷时序预测技术

叙述了时间序列分析的基本理论，分析了矿山开采沉陷观测数据的特点，提出了基于时间序列分析的开采沉陷预计技术，建立了开采沉陷的时序预计模型。用该模型可以对采动地表移动变形进行预测，预测结果分析表明用时间序列分析的方法能够很好的解决开采沉陷的动态预测问题。地表移动变形的相对预测误差在5％左右，与传统的预测方法相比，预测精度可以提高5％－15％，最后还提出了这一预测方法所存在的问题和今后的解决办法。     

基于GIS的矿山开采沉陷时空变化分析

首先详细阐述了建立矿山开采沉陷DEM的方法,提出了利用GIS的空间分析功能进行开采沉陷时空变化分析的技术方案.以鲁西煤矿为例,利用基于CORS的网络RTK进行矿山开采沉陷外业数据采集,通过后两期生成的DEM与首期生成的DEM进行叠加,生成后两期累计沉陷值DEM,利用ArcGIS的空间分析工具对累计沉陷值DEM进行空间分析,生成了沉陷等值线和沉陷面积统计报表.利用上述方法可以经济、有效地反映矿区地表沉陷的时空变化及对周围环境的影响程度和范围,为矿区生产设计和环境评价提供决策依据.     

空间决策支持系统在矿山沉陷防治中的应用

空间决策支持系统(SDSS)是近年来随着计算机技术、人工智能、运筹学等学科的发展而兴起的一门新兴学科,它与GIS及ES的结合在空间分析中的应用体现了其解决结构性差类问题的优越性.本文根据矿山沉陷防治的具体特点,探讨了这一技术在矿山沉陷防治中的应用 ,并对其与GIS、ES等的结合进行了思考.     

建筑工程沉降监测方法及问题分析

介绍了目前建筑物沉降观测中的主要方法,在监测方法选择上应考虑监测精度、场地条件和工程类别等因素,从而有效提高其测量效率。沉降观测中的问题主要有监测精度问题、数据处理问题、监测周期问题以及监测人员素质问题,在沉降观测中应采取有效措施提高测量精度,将影响降至最低,为工程的顺利进行提供保障。     

基于AR（p）的卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用

由于AR（p）模型结构比较简单且计算比较方便,在变形分析中,目前常采用此模型建立变形模型。然而单纯的AR模型把模型参数作为定值,变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大。介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型,利用观测数据建立AR模型,即建立观测方程;以AR模型的参数为状态向量建立状态方程。从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型,动态计算出AR模型的参数以便预测。此方法快速、实时,且占有较少内存,充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点。     

空间分析中几种插值方法的比较研究

针对常用的空间插值方法在精度分析方面比较的不足,从地质统计学、数学函数和几何方法方面分别选取普通克里金插值法、三次样条函数法和距离权重倒数法进行插值精度的比较与分析。文章分析了各个方法的优缺点和局限性,选取疏密差异较大的均匀和不均匀离散点数据进行实验,利用三次趋势面模型和MATLAB,ArcGIS,GS＋Version等相关软件进行分析与处理,得到三种方法在局部插值误差方面的变化规律,同时为使用插值方法的用户提供一个最优的选择方案。     

浅谈沉降监测中范围预测的方法

在仅有沉降监测成果的情况下,提取不同时期的沉降范围,并根据沉降范围的形状特征选点进行范围预测。该方法适用于精度要求不高、需要趋势性分析的情况。在较高精度范围预测分析中,本文方法可作为研究基础。     

京沪高铁天津地区地表沉降空间插值方法研究

京沪高速铁路天津、沧州地区存在不同程度的地表沉降。以京沪高速铁路天津地区沿线的水准观测数据为研究对象,采用反距离加权法、径向基函数法与泛克里格插值法对研究对象进行了空间插值分析,通过精度评定与结果检验发现泛克里格方法能够较好地反映地表趋势面,可以作为研究该区域地表沉降的一种方法。