矿区开采沉陷时空信息动态模拟研究

开采沉陷所涉及的信息具有多维性、复杂性和动态变化的特点,为实现其动态模拟,首先在研究开采沉陷地理空间实体的时空动态过程特征的基础上,结合地理信息系统、虚拟现实、多媒体及动画等技术,反演矿山开采沉陷这一时空地学现象和过程,进行可视化表达与动态模拟。模拟的结果有助于研究地表、岩层等地理实体以及生态环境,因为煤层的开采所造成的移动变形和破坏的规律,以便采用更好的控制模式,减少经济损失和开采损害。     

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。     

工程开挖引起的地表移动与变形模型及监测技术研究

对于包括大部分煤矿和部分其他矿山在内的自重应力型矿山,采用随机介质理论进行开采地表移动和变形预计,其处理工程问题的准确性和可靠性已成为不争的事实.然而,对于大多数金属矿山及部分其他矿山,由于其成矿条件总是与腚残余构造应力相联系,当矿区的残余构造应力显著时,构造应力影响会改变地表沉陷盆地的形态,并使沉陷盆地的范围急剧扩大,其开采引起的地表移动与变形表现为下沉系数减小,移动范围增大的特征,用随机介质理论进行研究时,往往需与其构造应力相联系,加以改进;而其中采用崩落法开采所导致的地表塌陷坑的变形与原有应力场之间,同样存在其特定的规律.     

矿山开采沉陷专题信息表达新模式

针对矿山开采沉陷所引发的地表形变信息表达和准确制图问题,该文结合遥感影像与地形图等数据,基于矿区开采沉陷变形预计结果和三维可视化方法,对矿山开采沉陷专题信息表达及其GIS制图新模式进行了探究。实现了矿区地表下沉、水平移动、水平变形、倾斜和曲率的形变信息应用分析与可视化,以及下沉盆地水淹范围模拟图、三维地表变形影像图、特定区域变形分析图、采动损坏等级分布图等制图功能。     

条带开采地表沉陷预计参数的确定

概率积分法是条带开采地表移动和变形预计常用的方法,而概率积分法预计的精度取决于其预计参数的确定。以国内大量的条带开采实测资料为基础,应用相似理论对条带开采地表沉陷的相似现象进行了模糊聚类分析,计算出了条带开采地表沉陷预计参数。根据所得条带开采地表沉陷相似现象的分类及其地表沉陷预计参数,应用模式识别对待求条带开采地表沉陷预计参数进行了求取。工程实例表明,用模糊优化确定的预计参数进行条带开采地表移动和变形预计,其预计结果更加可靠、准确。     

GM(1,1)模型在矿山开采沉陷预计中的应用

矿山开采沉陷预计对预防开采沉陷对地表构筑物的损害及保护地面设施,减少开采沉陷造成的经济损失具有重要意义。矿山开采沉陷受到多方面因素的影响,其过程可视为一个灰色系统。本文将观测时间间隔视为灰色系统的一部分,直接建立等间隔GM(1,1)模型,通过对计算值的改正,最终得到预测值。由后验方差检验结果和预测分析说明该模型应用于矿山开采沉陷量预测中具有可靠性。大量计算证明,在矿山开采前期阶段用该模型预测的矿山开采沉陷量与实际沉降量符合较好,可以用来预测矿山开采沉陷对地表建筑物的损害程度。     

一种顾及矿区地形特征的开采沉陷三维可视化实现方法

针对已有开采沉陷三维可视化方法中不能考虑矿区三维地形特征的不足,本文通过计算机语言编制开采沉陷预计程序对矿区地表点进行三维坐标变形预计计算与坐标融合计算,并基于数据传输的方式与ArcGIS进行结合,实现了顾及矿区三维地形特征的开采沉陷三维可视化。利用该方法生成的三维表面,克服了已有开采沉陷三维可视化方法中不能表现矿区地表塌陷后移动和变形状况的不足,而且能充分利用ArcGIS强大的空间分析与空间数据查询功能,实现了GIS在开采沉陷领域中的良好应用。     

基于GIS的开采沉陷损害信息管理与分析系统设计

矿山开采会导致地表沉陷,严重破坏了生态结构与生态环境。因此科学有效地分析与管理沉陷数据进而控制煤炭的开采损害是十分重要的。本文基于GIS开发了开采沉陷损害信息管理与分析系统,对开采沉陷的防治和治理以及矿山生产提供了决策依据。     

基于GM(1,1)模型的矿山开采沉陷预测

矿山开采沉陷的因素具有复杂性,但可以利用预测理论加以预测。在分析矿山开采沉陷系统灰色因素的基础之上,提出了将开采沉陷下沉量作为矿山开采沉陷系统的特征量处理,运用灰色理论对开采沉陷下沉量进行预测。灰色理论运用预测对象自身的时间序列,而与预测对象相关联的其他因素没有参与运算和建模,因此运用起来比较简单使用,不用考虑其他复杂的要素。灰色理论在矿山开采沉陷预测中发挥了重要的作用。     

非等间隔GM(1,1)模型在矿山开采沉陷中的应用

矿山开采沉陷直接影响地面建筑物的安全性评价。以预测矿山开采沉陷量为目的,并结合矿山开采沉陷监测非等时间间隔的特点,以相邻监测时间间隔为权,建立灰色系统非等间隔GM（1,1）模型,并将该模型应用于矿山开采沉陷量预测中。由后验差检验结果和预测分析说明该模型应用于矿山开采沉陷量预测中具有可靠性。实践证明,在矿山开采前期阶段用该模型预测的矿山开采沉陷量与实际沉降量符合较好,能较好地预测矿山开采沉陷对地表建筑物的损害程度,减少开采沉陷造成的经济损失。     

基于空间变异修正普通克里金的矿区复杂地形高精度建模

普通克里金法是构建矿区三维地形模型并揭示地表沉陷形变场动态变化规律的有效方法。但普通克里金法存在平滑效应的问题,导致估计值的空间变异程度小于实际,无法真实反映矿区复杂地表形态的空间变化特征。本文结合矿区实际地形采样数据,提出了一种空间变异修正的普通克里金法,并将其应用于矿区复杂地形的高精度建模,并与已有方法在建模精度和空间变异性复现方面进行了对比分析。研究结果表明,空间变异修正的普通克里金法能够很好地处理平滑效应对建模的影响,具有更高的建模精度和空间变异性复现能力,在矿区复杂地形高精度建模应用中具有较强的适用性,可以作为一种可靠的建模工具用于矿区复杂地形沉陷形变场动态变化规律分析。     

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。     

利用DS-InSAR技术监测沛北矿区地表形变

针对采空区地表散射特性不稳定、高相干点目标少且分布不均匀的特点,本文基于相干矩阵特征值分解（T-EVD）的DS-InSAR技术,利用Sentinel-1A数据获取并分析了徐州沛北矿区2017年1月-2018年12月的地表沉降特征。与常规时序InSAR监测对比表明,融合分布式目标的DS-InSAR技术监测点数量显著增加且空间分布更加均匀,能够更好地反映矿区地表沉降的时空分布特征,为煤炭枯竭型矿区地表沉降规律分析和机理研究提供了先进的技术支撑,在采空区地表沉降监测方面具有良好的应用前景。     

东滩煤矿3305工作面地表移动变形规律研究

在东滩煤矿3305工作面地表岩移观测的基础上,分析得出了该工作面的地表变形特征,详尽地分析了东滩煤矿3305工作面地表移动基本规律及移动参数,并完成对相邻建筑物的损害等级评估。通过概率积分法对3305工作面地表移动变形进行变形预计,并运用数值模拟法准确还原了工作面推进对地表移动变形的影响,深入研究了该工作面的地表移动变形规律与开采沉陷变形机理。     

Sentinel-1和SBAS-InSAR分析钻井水溶岩盐矿山时序沉降

利用小基线集(SBAS)InSAR技术对钻井水溶岩盐矿山地表沉降开展时空分析。实验选取湖南常德某典型钻井水溶岩盐矿区为测试区,时间跨度为2016年2月—2017年2月的21景Sentinel-1影像数据,获取了测区的时序沉降序列。实验结果显示,矿区地表大量级沉降在2016年9月才开始呈现,沉降漏斗横向出现多峰值,矿区沉降整体空间分布上出现西南部整体片状、中部偏北离散带状沉降。这些沉降特征均与钻井水溶法开采特征保持一致。将实地水准测量形变数据和DInSAR形变结果与本文结果进行对比以评估结果可靠性。结果表明,SBAS技术获取结果与水准结果表现出较高一致性,从而为钻井水溶岩盐矿山地表沉降提供了一种更为有效的监测手段,也可为此类矿山地表形变时空演化规律分析提供参考。     

基于单视线向D-InSAR技术的倾斜煤层开采地表沉陷监测方法

基于合成孔径雷达差分干涉测量（differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR）技术的开采沉陷监测理论和方法是矿山变形监测领域研究的热点,当前已有学者融合单视线向D-InSAR技术和开采沉陷规律成功构建了开采沉陷三维监测模型,然而由于该模型仅融合了水平煤层开采地表沉陷规律,其并不适用于倾斜煤层开采地表沉陷监测。针对上述问题,根据D-InSAR监测的视线向变形与三维变形的关系,融合倾斜煤层开采地表沉陷规律,提出了基于单视线向D-InSAR技术的倾斜煤层开采地表沉陷监测方法。模拟实验表明,所提出的方法下沉监测相对误差绝对值小于9.53%,平均为1.31%,南北方向和东西方向水平移动监测相对误差绝对值小于9.78%,平均为3.71%,满足开采沉陷监测精度要求。并利用该方法成功监测了中国山东省兖州矿区南屯煤矿9310工作面在2012-01-27—2012-02-07期间开采引起的地表移动与变形。     

利用优化的组合核相关向量机算法构建地表下沉预测模型

为了提高地下开采地表下沉预测结果的精度及可靠性,提出了基于混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm,HIOA）与组合核相关向量机（multi-kernel relevance vector machine,MK-RVM）的地下开采地表下沉预测方法。首先,分别构建HIOA与MK-RVM算法,并利用HIOA优化MK-RVM的参数。然后,采用优化后的MK-RVM构建地表下沉几何参数预测模型和动态下沉预测模型。最后,利用以上模型对上山移动角、下山移动角、中心移动角、地表最大下沉及动态下沉进行预测,并分析预测结果的精度及可靠性。实验结果表明,该方法的精度与可靠性较单一核函数相关向量机与支持向量机有较大改善。     

Modeling Use of Space from Social Media Data Using a Biased Random Walker

Individuals and other entities move through space as a function of local characteristics of place, their internal behavioral models, and the topological structure of the underlying space. When a collection of locations (i.e. geotagged photos or other geotagged social media information) from a large number of individuals is assembled, it becomes possible to understand the interrelationship between the individuals and the space they occupy. This research systematically considers this interrelationship through an examination of the effect of the intersection of behavioral and spatial characteristics on individuals moving on street networks. The research illustrates how social media data, in combination with a biased random walker, can be used to understand and model the interaction of spatial structure and social‐environmental factors on influencing individuals' use of their environment. The biased walker offers a flexible approach to incorporate consideration of both social‐environmental and structural factors into a model and we demonstrate this through a case study wherein we are able to use the random walker to model the characteristics of Flickr users in New York City.     

Subsidence monitoring in coal area using time-series InSAR combining persistent scatterers and distributed scatterers

In coal mining areas, ground subsidence persistently happens, which produces serious environmental issues and affects the development of cities. To monitor the ground deformation due to coal mining, a modified time-series InSAR technique combining persistent scatterers (PSs) and distributed scatterers (DSs) is presented in this paper. In particular, DSs are efficiently identified using classified information and statistical characteristics. Furthermore, a two-scale network is introduced into traditional PSI to deal with PSs and DSs in a multi-layer framework by taking the advantage of the robust of PSs and the widely distribution of DSs. The proposed method is performed to investigate the subsidence of Huainan City, Anhui province (China), during 2012–2013 using 14 scenes of Radarsat-2 images. Experimental results show that the proposed method can ease the estimation complexity and significantly increase the spatial density of measurement points, which can provide more detailed deformation information. Result shows that there are obvious subsidence areas detected in the test site with subsidence velocity larger than 5 cm/year. The proposed method brings practical applications for non-urban area deformation monitoring.     

基于GIS的采煤沉陷区地质环境数据库建设研究

文章梳理了采煤沉陷区地质环境调查基础数据类型和空间数据类型,依据我国矿山地质环境调查评价的行业标准和规范,建立了集成数据管理、服务、交换体系的综合数据库,实现了基于GIS的综合业务数据集成、管理与服务。结果表明:GIS技术可以实现采煤沉陷区环境地质调查数据库建设,为采煤沉陷区的土地治理和生态恢复提供决策支持。