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搜索到322篇“ 开采沉陷预计“的相关文章

基于精细地质建模的开采沉陷预计算法优化与应用研究: 2025年; 针对现有开采预计软件计算模型与实际地质条件存在差异、无法预计开采块段内部厚度和起伏变化引起的不均匀沉陷的问题,提出了“先搭建骨架、后细部插值”的地质模型分级分步建模方法,并针对井下各开采微分单元煤厚、倾角等差异特点,对传统概率积分算法和公式进行了优化。在此基础上,开发了开采沉陷预计软件,并以赵楼煤矿5301工作面为工程实例,就现有算法和优化算法进行了对比,分析表明,优化后的概率积分法预计算法可以反映煤厚等差异引起的不均匀沉陷等问题,预计精度得到了提升。; 尹波彭雷祥王正超张磊尹宜辰; 关键词：开采沉陷概率积分

基于C#语言与ArcGIS Engine 的开采沉陷预计系统开发: 2024年; 为了预计煤层开采引发的地表移动变形,基于极坐标系的概率积分法,借助C#语言和ArcGIS Engine组件工具库设计开发了矿区开采沉陷预计系统。开采沉陷预计系统适用于不规则形状的开采工作面,能够对开采区域地表各点不同开采时间后的下沉、水平移动、水平变形、倾斜、曲率进行预计,并对预计结果进行后处理,绘制地表移动变形云图。以陕西省某矿308工作面开采为例,根据工作面的开采条件、地层岩性等特征选取概率积分参数并代入本系统进行地表移动变形预计,将结果与实测地表移动变形进行对比分析。结果表明:使用该系统预计的地表下沉值与实测下沉值的相对误差小于10%,且下沉盆地形态与实际基本吻合,该系统的预计结果较为可靠,对矿区的开采沉陷预计具有一定的适用性。; 赵兵朝陈迪陈攀王京滨冯杰; 关键词：开采沉陷概率积分法 C#语言

黄土丘陵沟壑区煤矿地表移动变形规律与开采沉陷预计参数研究: 2024年; 文章以山西汾西瑞泰正中煤业在采工作面为例,综合应用GNSS测量手段与概率积分方法开展地表移动变形参数研究工作,获取了黄土沟壑区某矿在采工作面地表移动变形预计参数值,通过总结分析黄土沟壑区矿区地质采矿条件下的岩层和地表移动变形规律,得出适合煤矿井田的开采沉陷变形参数,为合理开采地下煤炭资源、控制矿区地表形变以及采煤沉陷区搬迁治理工作提供基础数据。; 张文吉; 关键词：岩移观测观测站

一种矿山开采沉陷预计方法: 本申请提出一种矿山开采沉陷预计方法，包括：建立矿山开采区的动态数据库；对动态数据库进行分级处理，筛选矿山开采区开采沉陷的影响因素和预计参数；对处理后的动态数据库进行演化分析，拟合矿山开采区的三维地质模型；利用三维地质模型...; 韩科明吴作启张鹏赵立钦贾林刚曲波蓝航韩震

基于分段Knothe时间函数的开采沉陷预计模型优化及应用被引量：2: 2024年; 淮南矿区煤层埋深达800~1200 m,开采影响传播时间长,在使用原始分段Knothe时间函数模型预计该地区地表沉陷动态过程时,存在的不足为:预计的地表沉陷无启动阶段,下沉速度达到最大时对应的地表沉陷值并不等于最大下沉值的1/2,时间因素影响系数(c)以及地面点最大下沉速度对应的时刻(τ)无法实现自适应取值。通过理论研究以及资料分析,应用地表沉陷启动时间t_(0)以及修正模型对Knothe时间函数模型进行优化,并结合淮南矿区地质特征以及概率积分模型相关理论构建了c、τ求解模型,提出了适合淮南厚冲积层矿区的分段Knothe时间函数优化模型。以淮南某矿1613(3)工作面为例,采用所提优化Knothe时间函数模型、原始分段Knothe时间函数模型、分段Knothe时间函数模型分别进行了地表沉陷预测。结果表明:以地表点的实测值作为参考,所提出的优化模型在预计地表形变时,预计标准差为295.8 mm,总体精度较原始分段Knothe时间函数提高了49%,较分段Knothe时间函数提高了53%,证明了所提优化模型的优异性。; 苗伟安士凯徐燕飞徐燕飞赵得荣李浩; 关键词：开采沉陷时间函数

一种基于改进地质模型的开采沉陷预计方法及系统: 本发明涉及煤矿开采沉陷学技术领域，提供一种基于改进地质模型的开采沉陷预计方法及系统，包括以下步骤：获取地面以及井下煤层开采区域相关地质数据以及岩移参数根据获取到的相关地质数据将地面以及井下煤层开采区域划分为多个微分开采单...; 张磊彭雷祥王正超尹波刘辉刘海泉王中亮姬东方

一种基于改进地质模型的开采沉陷预计方法及系统: 本发明涉及煤矿开采沉陷学技术领域，提供一种基于改进地质模型的开采沉陷预计方法及系统，包括以下步骤：获取地面以及井下煤层开采区域相关地质数据以及岩移参数根据获取到的相关地质数据将地面以及井下煤层开采区域划分为多个微分开采单...; 张磊彭雷祥王正超尹波刘辉刘海泉王中亮姬东方

结合时序InSAR与优化SVR模型的开采沉陷预计研究被引量：2: 2023年; 针对矿区开采沉陷传统监测手段难以获取长时间序列监测结果以及沉降预测模型精度较低的问题,本文采用SBAS-InSAR技术对矿区进行开采沉陷时序监测,并提出了并提出了一种鲸鱼优化支持向量回归(WOA-SVR)结合时序InSAR的开采沉陷预计模型。选取2021年10月—2023年3月共45景Sentinel-1A影像对贵州省部分矿区进行开采沉陷监测,得到该时段内研究区的年平均沉降速率与累积沉降结果。监测结果表明,矿区内年平均沉降速率最高达到373mm/a,最大累积沉降量达到600mm。将监测结果作为训练集与测试集输入模型进行预测,并与传统SVR模型和GM(1,1)模型预测结果进行对比,发现WOA-SVR最大相对误差均控制在2%以下,RMSE与MAE较传统模型分别最大提升93%与92%,说明WOA算法具有较强的参数寻优能力且WOA-SVR预测模型在矿区沉降预测方面具有良好的应用前景。; 师芸张雨欣高天舒郭昭王凯; 关键词：开采沉陷支持向量回归沉降预测

基于稳健遗传算法的矿山开采沉陷预计参数反演被引量：2: 2023年; 概率积分法是我国矿山开采沉陷预计的主要方法,其预计的精度直接取决于参数的准确性,如何利用科学的方法准确地求取预计参数是实际应用中的关键问题。本文针对利用遗传算法反演概率积分法参数时抗粗差能力差的问题,提出将稳健估计与遗传算法相融合的方法,提高反演参数过程中对异值点的抗干扰能力,保证参数求取结果稳健、精确。通过实验得出:单纯采用遗传算法进行参数的反演时,当粗差出现在下沉盆地边缘时,其抗差能力较强;而当粗差出现在拐点处和下沉盆地中心时,其抗差能力较差,反演结果严重偏离理论值,而采用稳健遗传算法可以获得较为稳定、精确的参数。; 杨晓玉杨晓玉; 关键词：遗传算法开采沉陷概率积分法

基于CSAO-BP神经网络的山区开采沉陷预计被引量：3: 2023年; 针对山区开采沉陷预计较复杂的情况,提出一种基于混沌螺旋天鹰优化算法优化BP神经网络的CSAO-BP开采沉陷预计模型。首先介绍基本的天鹰算法,然后将螺旋觅食策略、Tent混沌映射和边界控制策略结合对AO进行优化,进而改进传统BP模型,建立AO-BP和CSAO-BP预计模型;然后,选取数值各异的32组数据作为样本集,并分别用传统BP模型、AO-BP模型、CSAOBP模型进行测试;结果表明,CSAO-BP模型精度明显优于AO-BP模型和传统BP模型,在山区开采沉陷领域具有可行性和实用性。; 王雪英张明媚禹信; 关键词：开采沉陷神经网络

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