抽水地面沉降预计的随机介质模型

本文视抽水引起的地面沉降为一随机过程,应用随机介质理论和土力学基本原理,建立了随机介质模型,对抽水地面沉降及变形分布进行了分析预测,计算实例表明,该模型是有铲的。     

基于混沌神经网络理论的城市地面沉降量预测模型

通过分析城市地面沉降量时间序列的非线性动力学系统,认为该时间序列具有混沌特性。在此基础上,通过相空间重构的方法建立了用于城市地面沉降量预测的混沌神经网络模型;并利用此模型对高桥地面沉降量进行了预测,并和实际监测沉降量进行了比较,最大绝对预测误差为1. 7,预测的平均误差为0. 0833,研究结果表明,应用混沌神经网络模型进行城市沉降预测是可行、精确的。     

苏锡常地区地面沉降地质结构三维可视化模型虚拟现实系统研究

从苏锡常地区地面沉降研究实际需要出发,介绍了利用虚拟现实技术构建地面沉降地质结构三维可视化模型虚拟现实系统的设计思路、开发模式、实现方法和功能特点。该系统真实表达了研究区三维地层结构特征,逼真再现了地面沉降模型所预测的地下水流场、地面沉降发展变化过程,并虚拟表现出地面沉降可能造成的后果,为苏锡常地区地面沉降机理及预测研究提供了一个全新的三维可视化平台。     

地铁施工引发地面沉降的BP神经网络预测分析

针对沈阳地铁一号线重工街站至启工街站区间隧道开挖引发地面沉降变形的问题,利用现场实测的地表沉降变形数据建立BP神经网络模型,并进行网络训练与预测。预测结果表明,时间序列神经网络模型能够很好地表达地面沉降监测数据序列间的非线性关系。利用BP神经网络建立的预测模型,所得预测值与实测值拟合很好,是预测地铁施工引发地面沉降变形的一种有效方法,能为沈阳地铁隧道的设计及施工提供科学合理的依据。     

常州地面沉降的灰色Verhulst预测

文章首先指出了土体的固结沉降过程具有“S”型曲线特征,这与Verhulst模型（Logistic生长模型）具有相似性.然后比较系统地给出了Logistic生长模型、模型的参数估计、模型的精度检验及适用条件,并将模型用于常州市清凉小学地面沉降过程的模拟,进行了初步预测.研究表明,灰色Verhulst模型在预测地面沉降方面是十分有效的,特别是发生在主采层及顶、底板土层中的变形,该模型给出地面沉降预测值时间序列与实测值序列是相当接近的.     

基于SBAS-InSAR和改进BP神经网络的城市地面沉降预测

针对现有城市地面沉降预测方法过度依赖沉降数据、模型单一等问题,以云南省昆明市主城区为研究对象,从多时序多因子角度提出一种改进BP神经网络在城市地面沉降中的预测方法。首先,利用SBAS-InSAR技术获取主城区地面沉降监测值,然后通过SPSSAU软件中的灰色关联分析和因子分析选取主城区地面沉降的影响因子,并将其与获取的沉降监测值从多因子多时序角度构建GA-BP和PSO-BP预测模型,最后,得出最优的预测模型并进行预测性能验证。实验结果表明：利用SBAS-InSAR能有效监测城市地面沉降;GA-BP算法相比PSO-BP算法在城市地面沉降预测中性能更好、精度更高;该方法可对长时间、大范围城市地面沉降预测和对某一沉降点多期沉降趋势进行预测。该方法可作为城市地面沉降预测的有效手段,为政府部门决策提供了一种高效快速的方法。     

基于随机介质理论的抽水地表变形时空耦合预测模型

抽取地下水引起的地表变形对地面建(构)筑物的正常使用和结构安全构成了严重威胁。深入研究抽水地表变形预测理论对于沉降灾害防治具有重要意义。由于土体模型选择和土工参数测定上的困难,基于比奥固结理论的数值求解方法在计算抽水地表变形上尚未取得理想效果。文章将随机介质理论与一维固结理论结合,建立了新的抽水地表变形时空预测模型。首先,利用一维固结微分方程,建立反映地面沉降时间效应的半经验计算模型;其次,在分析抽水地面沉降空间分布规律的基础上,利用随机介质理论研究抽水地面沉降空间分布特征;再次,综合考虑抽水地面沉降的时间效应和空间分布形态,建立抽水地面沉降的时空耦合预测模型及抽水地表倾斜、水平移动、水平变形、曲率的时空计算模型。利用这些模型计算地表变形共需5个计算参数,介绍了参数求解方法。最后,利用上述时空耦合计算模型预测某地单井抽水引起地表变形的时空规律。研究表明,所建立的抽水地表变形预测模型能准确地反映抽水地表变形的时空规律,能方便、快捷地预测地下水开采引起的地表变形。     

采用神经网络模型对天津滨海新区地面沉降预测的研究

在分析天津市滨海新区地面沉降原因的基础上 ,建立了人工神经网络预测模型。模型的训练和检验结果说明 ,该模型的结构合理、精度高 ,可以用于对该区地面沉降趋势的分析预测。预测结果表明 ,在保持现状开采量的情况下 ,塘沽、汉沽和大港 3个区的地面沉降量均有减缓趋势。其中 ,地下水开采量塘沽区应控制在 0 .1 9亿 m3/a;汉沽区则应压缩至 0 .2 8亿 m3/a;大港区即使减少到 0 .2 2亿 m3/a也难以满足 2 0 1 0年规划值 ,因此还应采取综合治理措施     

基于Stacking模型融合的深基坑地面沉降预测

为了提高机器学习对深基坑地面沉降的预测能力,本文提出了一种基于Stacking集成学习方式的多模型融合的地面沉降预测方法,并以深圳某深基坑为例,采用斯皮尔曼相关性系数对基坑地面沉降的影响因子进行筛选;运用筛选后的8个影响因子建立Stacking深基坑地面沉降预测模型,以验证该方法的适用性。结果表明：Stacking预测模型的平均绝对误差为0.34、平均绝对误差百分比为2.22%,均方根误差为0.13,相较于传统基模型（随机森林、支持向量机和人工神经网络）,Stacking预测模型的平均绝对误差、平均绝对误差百分比和均方根误差值皆为最小。     

地面沉降预测的灰色-马尔柯夫模型

天津滨海新区地处京津和环渤海两大城市带的交汇点,与日本、韩国隔海相望,是我国对外开放的重要通道。滨海新区广泛分布有软弱土层,属于欠固结地层,不仅会自然压密,而且在荷载的长期作用下容易产生次固结变形;长期以来,由于地表水资源短缺,大幅超采地下水的形势严峻。自然因素与人为活动的综合作用,使得滨海新区地面沉降现象普遍发生,形势不容忽视。应用一定的理论与方法,预测地面沉降可能的发展趋势,以寻求有效的防治措施,是天津滨海新区地面沉降研究的最紧迫任务之一。地面沉降是一种渐变性地质灾害,可以预测其发展趋势。文章结合灰色系统理论预测模型及马尔柯夫预测模型特点,提出了地面沉降预测的灰色-马尔柯夫模型,并应用实例演示灰色-马尔柯夫模型预测过程。为便于大量监测点的预测,采用C＋＋编程对天津滨海新区170个监测点进行预测,结果证明灰色-马尔柯夫模型对天津滨海新区地面沉降趋势预测具有实际意义,表明此模型对随机性强,波动性大的时间数列预测具有较好的精度。在实际应用中,灰色-马尔柯夫模型一般需要较多的原始数据,原始数据越多,预测精度越高。     

考虑滞后作用的地面沉降阿尔蒙分布预测模型

地面沉降相对于地下水水位变化具有滞后性。本文尝试建立了考虑滞后作用的地面沉降阿尔蒙分布滞后模型,并对收集到的沧州地区某时段内的地面沉降量进行了模拟预测,预测结果与灰色GM(1,1,)预测模型和神经网络预测模型的预测精度进行了对比。结果表明,阿尔蒙分布滞后模型的预测结果优良,预测精度相比较另两种方法均有提高,可以应用到地面沉降的预测问题中。     

考虑流变特性的流固耦合地面沉降计算模型

本文根据流固耦合力学的理论与方法,研究地面沉降问题,即将地面沉降过程视为一个动态耦合作用过程,通过建立渗流－变形－沉降耦合模型,同时对渗流、变形和沉降过程进行仿真模拟,从而对地面沉降进行计算和预测。由于软粘土的流变变形量在地面沉降中占有明显的份量,因此本文在模型中充分考虑软粘土的流变特性,建立了包括主固结又考虑次固结的计算模型,特别适用于采、灌过程中不同受力阶段的流变特性。其特点：三维渗流与三维固     

灰色线性回归组合模型在北京地面沉降分层预测中的应用

灰色系统理论GM(1,1)模型,应用于地面沉降模拟和预测中只能分析数据的指数变化规律。对于地面沉降发展过程中,存在的线性关系不能有效地反映。本文利用灰色组合模型中的第一类灰色组合模型即GM(1,1)与线性回归模型相融合。选取北京东部某地面沉降监测站2004～2012年的分层监测数据建立模型,计算出各监测层位沉降的数学模型,并以此预测各监测层位地面沉降量。结果表明：利用灰色线性回归组合模型在对地面沉降进行分层模拟和预测是可行的。在已有数据的基础上,利用数学模型进行沉降模拟时,两种模型的精度均很高,但通过模型预测未来一年沉降量时,灰色线性回归组合模型的精度,要远高于普通均值GM(1,1)模型。     

江苏省徐州市睢宁县城区地面沉降稳定性分析与评价

根据江苏省徐州市睢宁县城区内可压缩土层的类型、空间分布特点及压缩变形等特征,建立了本区地面沉降计算地质模型。利用该模型计算出城区2013年累计地面沉降量3.08~380.60 mm,平均为162.41 mm,最大沉降量发生在城区西北部,该区域可压缩土层、黏性土的累计厚度大,地下水水位下降幅度较大。根据预测2030年地下水位埋深条件,采用地面沉降地质模型计算得出城区累计地面沉降量,在此基础上对区内地面沉降危险性进行分区,从而为地下水开采总量的控制及地面沉降监测控制提供相关建议措施,以避免城区2030年后地面沉降地质灾害逐步发展为特大型地质灾害。     

上海市地面沉降泊松旋回长期预测

本文在上海地面沉降长期预测研究的实际经验基础上,对泊松旋回模型进行了一定的改进,建立了地面沉降泊松旋回预测的数学模型,提出了应用于预测的技术处理方法,适宜于进行地面沉降长期预测。预测的上海部分标点１９９５￣２０５０年地面沉降量１０￣３７ｃｍ,并对这一预测成果进行了一定评估,认为,在现有研究水平上是可信的。把衰减系数引入泊松旋回模型中是本方法的特色之一。     

改进欧拉算法的GM(1,1)模型预测滑坡变形

在传统的GM(1,1)模型建模的基础上,采用改进欧拉算法简化GM(1,1)模型中参数的求解过程,进行滑坡变形动态预测。本文根据某高速公路滑坡治理过程中的变形监测数据,应用改进的模型进行滑坡变形动态预测,通过预测结果和实际监测数据进行对比分析,结果表明:改进欧拉算法的GM(1,1)模型参数计算简单,且预测精度为一级;不仅适用于滑坡变形等时距监测数据的低增长序列预测,也适用于高增长序列预测,证明该改进欧拉算法的有效性。     

抽水地面沉降数学模型的研究现状与展望

在综合已有文献的基础上，分析了最近几十年来用于模拟抽取地下水引起地面沉降的数学模型，按照水流模型和土体变形模型的结合方法将地面沉降模型归纳为三种类型，即由水流模型获得各土层的水头变化、再根据水头变化计算土层变形的两步模型；仅考虑垂直方向变形与孔隙水压力变化的相互作用，而水平方向只考虑渗流、不考虑变形的部分耦合模型；考虑孔隙水压力变化和土体变形的相互影响和作用的完全耦合模型。论述了每种类型模型的主要特点、代表性模型及其不足之处，并指出三维渗流和变形的耦合分析是地面沉降模型进一步研究的方向，同时作为检验模型合理性和适用性的手段，还应加强地面沉降的室内模型试验。     

基于灰色理论的时间序列分析在地面沉降预测中的应用

地面沉降的准确预测对减灾防灾和指导地区工程规划和建设意义重大。使用地区地面沉降观测数据,将灰色理论模型与时间序列分析相结合,构建组合模型。该组合模型既反映地面沉降与其影响因素之间的灰色关系,又考虑地面沉降观测数据的随机性,有利于对地区地面沉降做出科学合理的预测。     

人为因素导致的地面沉降

天然气、石油、地下水、地热热水和卤水等流体运移出地下储存地层时,地层耗尽了流体而产生压缩变形,这些变形传递到地表表面就形成了人为的地面沉降。在本文中:(1)列举了世界上主要的地面沉降区域;(2)论述了引发地面沉降的力学机制,这些可以量测的地面沉降发生在地下含水层体系、天然气气田和石油油田之上;(3)描述了目前可以用于地面沉降测量和岩石变形原位测试的技术手段;(4)简要介绍了几个地面沉降预测的数值模型;(5)说明了用于控制地面沉降发展和减轻相关环境影响的几种防治措施。     

我国地面沉降若干问题研究

摘要：地面沉降主要有（1）主要由过量开采地下水引起的和（2）在新构造活动构造沉降的基础上，由开采地下水、油气、地下热水形成的地面沉降两种类型。不仅不同的土层有不同的变形特点，在不同地点的同一层土也有不同的变形特点。同一地点同一层土在不同时期的变形特点也不尽相同。建立数学模型时要根据土层实际变形特点分别建立相应的模型，才能模拟出真实的地面沉降情况。解决耦合问题和垂向、水平向尺度不同带来的困难也是正确模拟必不可少的。