共查询到17条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
金川二矿区多中段开采曾引起了许多研究焦点,尤其是多中段开采导致的围岩变形和灾变问题最为突出。本文以多年地表监测的结果验证了多中段开采至结束期间并没有造成地表岩体变形的异常或突变。研究认为开挖的地质力学模型内所赋存的岩体应变能是一定值,开挖活动是能量耗散和转移的动态过程。因此,在构造应力影响的开挖力学模型中,不能采用外力边界条件而应采用位移边界条件。小步距开采-充填有利于避免大幅度的岩移发生,矿岩才保持了相对缓慢的低能量释放率的松动、破裂,是矿岩未发生大的灾变失稳的关键因素。最后指出,地表岩移速率大小主要与地下开采速度和采充比有关,在金川二矿地下开采速度和采充比基本保持不变的情况下,地表岩体移动、变形速率不会发生突变现象。 相似文献
2.
急倾斜厚大金属矿山地下开挖岩移发生机理 总被引：1，自引：0，他引：1
文章以金川二矿区的岩体移动为例,对急倾斜厚大金属矿山的岩体移动这一重大工程难题进行了探讨。分析了急倾斜金属矿山开挖引起岩体移动的概化传递模式及其地表岩移显现特征。结合数值模拟及GPS监测分析结果,对厚大急倾斜金属矿山岩移发生机理进行研究。结果表明,急倾斜金属矿的厚度对地表岩移的显现特征具明显的影响。当对厚大矿体进行薄层开采时,较大幅度的岩体移动主要发生在采空区顶、底板,开采引起岩体移动的地表显现特征类似于水平矿体的开采;而当采空区的高度大于整个矿体的厚度时,采空区两侧的岩体位移逐渐增大到占主导地位。岩体移动的地表显现特征开始表现为急倾斜矿体开挖的岩体移动特征。 相似文献
3.
煤层采动覆岩沉降提前于地表,可作为地表稳定性的预警指标。针对煤层开采引起的覆岩沉降预测问题,采用分布式光纤感测技术,通过制作大柳塔煤矿采动覆岩相似材料试验模型,研究了煤层开采引起的覆岩变形特征,基于灰色理论和Knothe时间函数,建立了基于实测应变的采动覆岩沉降预测模型,探讨了预测精度,并取得了如下研究成果:有关分布式光纤感测技术的覆岩应变分布,准确反映了垮落带和导水裂缝带的发育特征,基于GM(1,1)模型和新陈代谢模型的覆岩沉降预测精度较好但限于短期预测;当相对残差最大值与相对残差和均取最小值时,Knothe时间函数中获得较为准确的参数c值和τ值并提高了预测精度,建立了大柳塔煤层覆岩动态沉降预测模型的表达式,其预测模型适用于覆岩沉降的前期阶段和后期阶段。 相似文献
4.
详细介绍了Elman神经网络的基本结构和数学模型,同时以地下水动态预测为例,给出用Elman神经网络建立地下水动态预测模型的方法。模型检验结果表明,该模型拟合和预测精度均较高,可应用于地下水动态系统的建模,借此说明Elman网络在地下水动态预报中的可行性,并为Elman网络技术在水文水资源领域的动态模拟应用提供借鉴。 相似文献
5.
地表沉陷变形的非线性研究 总被引：6，自引：0，他引：6
简要介绍非线性理论应用于地表沉陷领域的一些研究成果.主要包括两部分(1)神经网络理论在地表沉陷中的应用.建立减缓地表下沉,BP神经网络模型,预测开采引起的地表沉陷.(2)离散单元法在地表沉陷中的应用.利用离散元解决非线性问题的特点,分析注浆前、后岩层的移动和变形.研究表明,利用神经网络方法和离散元数值模拟可以很好地解决岩层移动的非线性变形,有效地指导工程实践. 相似文献
6.
基于GIS的矿山地表移动信息管理与分析系统 总被引：1，自引：0，他引：1
以金川矿区为例,介绍了应用GIS进行二次开发来构建矿山地表移动信息管理与分析系统的方法、过程以及该系统的主要功能。该系统包括地表移动信息管理、地表移动分析与评价、地表移动预测3个模块,充分利用了GIS强大的空间数据管理与分析能力,实现了GIS与Surfer结合进行矿山地表移动分析与评价,GIS与Matlab结合进行监测数据的非线性神经网络时序预测。该系统不但有助于提高金川矿山地表移动信息的检索和分析效率,对其他矿山地表移动信息系统的建立也具有借鉴意义。 相似文献
7.
监测表明,长期采用充填法开采的大型金属矿山也会发生显著的地表变形破坏现象。为了掌握金川镍矿地下开采引起的地表移动、变形和破坏规律,借助GPS技术作为地表移动的监测手段,建立了覆盖矿区地表的GPS监测网。持续的监测数据表明,金川矿区地表最大沉降量已达2400mm左右,以现场调查与地表长期监测数据为依据,给出了地表移动的范围与特征,分析了与岩体移动、变形和破坏现象发生相关的条件和规律,并提出了一些具有预测性的观点,为工程地质-岩石力学条件大致相同矿山的工程技术人员和研究人员提供了一个有借鉴意义的实例。 相似文献
8.
9.
滑坡在我国是一种极为频发的地质灾害,且其积累位移监测曲线有着复杂的非线性特性,对此各研究者建立过许多预测模型,然而这些模型的预测精度不尽如人意。基于Elman神经网络可以任意精度逼近任意非线性函数的特征,并以sigmoid为方程的核函数,在选择隐含层数时用了试用法,通过“3δ”法及归一化工程实例滑坡累积位移数据,建立了Elman神经网络动态预测模型。基于该模型对多个监测点数据进行动态预测,结果表明该模型的预测结果与实测数据的吻合度较高,且平均误差为1.78%,预测精度较高,验证了Elman神经网络能够在预测滑坡灾害中发挥一定作用。 相似文献
10.
滑坡在我国是一种极为频发的地质灾害,且其积累位移监测曲线有着复杂的非线性特性,对此各研究者建立过许多预测模型,然而这些模型的预测精度不尽如人意。基于Elman神经网络可以任意精度逼近任意非线性函数的特征,并以sigmoid为方程的核函数,在选择隐含层数时用了试用法,通过"3δ"法及归一化工程实例滑坡累积位移数据,建立了Elman神经网络动态预测模型。基于该模型对多个监测点数据进行动态预测,结果表明该模型的预测结果与实测数据的吻合度较高,且平均误差为1.78%,预测精度较高,验证了Elman神经网络能够在预测滑坡灾害中发挥一定作用。 相似文献
11.
基于改进的Elman神经网络的中长期径流预报 总被引：2，自引：0，他引：2
径流中长期预报长期以来一直都是人们关注的热点研究问题。现行的径流预报方法很多,传统的有时间序列法,多元回归分析法等,这些方法虽然简单易用,但是如果预报对象提供的样本容量偏小或者因子选择不够合理,都会造成预报精度偏差过大,难于有效的指导工程应用。鉴于此,本文提出一种改进的采用局部回归的Elman神经网络方法。并应用到凤滩水库优化调度的径流预报中。结果表明,与回归分析法、BP网络相比较,该方法不仅提高了算法的效率,而且提高了预报的精度,在径流预报中具有有效性和优越性。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
14.
影响矿坑充水的因素多且复杂,矿坑涌水量预测模型主要考虑降水、地表水、引水灌溉等影响因素,因变量和自变量的关系比较复杂。将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了矿坑涌水预报模型。模型将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数,并能较好地解决非线性问题,提高了模型的学习能力和表达能力。以河南鹤壁八矿涌水量为例,建立了基于偏最小二乘回归和神经网络耦合的矿坑涌水量预测模型。计算验证表明,该类模型具有较高的预报精度和推广应用价值。 相似文献
15.
Gypsum is an important mineral resource. Bulk mining of gypsum will cause serious gob collapse. At present, the research on gob collapse of gypsum mine mainly focuses on the stability of pillars and top layers in the gob area. The research on the surface deformation in gob collapse areas and the monitoring and forecasting methods is rare. What’s more, there is also a lack of effective methods. This article focuses on the study of surface deformation characteristics and collapse characteristics after gypsum mining. The surface deformation characteristics before gob collapse can be obtained from the InSAR monitoring data analysis on ground deformation in the mining area. According to the calculation and analysis of InSAR monitoring data of Pingtai and Xizhou mine from 2007 to 2018, it can be seen that the surface deformed gradually in the early stage before gob collapse. The deformation amount and scale can be used to analyze the gob type and scale. This research can provide data basis and scientific evidence for monitoring, forecasting and preventing ground collapse in gypsum mining area. 相似文献
16.
石膏是一种重要的矿产资源,但石膏矿的大量开采会产生严重的采空塌陷隐患。目前关于石膏矿采空塌陷的研究多集中于采空区矿柱和护顶层的稳定性等方面,有关矿区采空塌陷地表变形及监测预报方面的研究甚少,也缺乏有效的研究方法。针对石膏矿开采后地面变形特征及塌陷特征研究,通过对矿区InSAR监测数据进行地表变形分析,确定了采空塌陷前的地表变形特征。根据邳州平台矿和希州矿2007—2018年InSAR监测数据进行计算分析,可以看出地面塌陷前,地表存在早期缓慢变形,可根据变形量及范围判断塌陷类型及范围。对InSAR监测数据的计算和分析可为矿区地面塌陷地质灾害的监测、预报及防治提供数据资料与科学依据。 相似文献
17.
针对岩土体变形行为预测中观测数据的有限性以及信息的不完备性,提出以分段插值或Boostrap重采样对有限观测数据再生以增强数据细节信息,以坐标变换或状态空间重构改变时序数据的表示形式,并重写原有不显著的规律的研究方法。在深入分析方法中重采样、混沌辨识、相空间重构的嵌入维数和延迟时间等关键技术的基础上,分别采用支持向量机、径向基函数前向型神经网络（RBF）以及反馈型神经网络（Elman）,对3组不同特征工程算例的岩土体变形时序在数据再生和空间重构前后进行预测对比研究。结果表明,变形时序的数据再生与重构能够极大地扩充数据细部特征信息和凸显岩土体变形演化的本质规律,以此数据建立的SVM预测模型,其可靠性和准确性优于以原始数据SVM、RBF和Elman建模预测效果。 相似文献