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充填开采是解放“三下”压煤的重要手段。为了研究充填体强度对充填开采时下沉系数的影响,本文以本溪彩屯矿的充填开采实践为基础,结合工程实际建立了FLAC3D数值模型并对充填开采地表下沉系数进行了模拟分析,得到了不同强度充填时对应的地表下沉特征和充填开采时充填体强度与地表下沉系数之间的一般关系。通过改变充填体弹性模量得到了相应的等效采厚比和地表下沉系数,通过多项式拟合建立了等效采厚比和地表下沉系数两者之间的函数关系,并给出了相关参数的参考值,为预测充填开采的地表下沉系数提供了依据。 相似文献
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为了研究地表动态沉陷规律,基于正态分布时间函数,结合地表沉陷预测公式,构建了能够进行任意点任意时刻地表动态沉陷预测的函数模型,分析曲线形态系数对时间函数和计算误差的影响,讨论正态分布时间函数的时空完备性,建立了基于时间函数的地表动态下沉计算公式。以辛置煤矿五采区开采为例,利用空间曲面拟合方法求取了地表动态沉陷预测参数,并对特征点的下沉趋势进行了预测。结果表明,地表沉陷预测时曲线形态系数δ > 2为其合理取值,理论预测相对中误差不会超过±4.55%,且随着δ的增大,预测误差逐渐减小;正态分布时间函数在地表下沉、下沉速度以及加速度方面均体现了地表沉陷时空分布的完备性。基于叠加原理的空间曲面拟合求参方法能够进行预测参数的自动求取,地表特征点下沉趋势预测最大中误差为±64 mm,相对中误差为±5.7%,理论值与实测值相吻合,基于正态分布时间函数的预测模型能够体现地表动态下沉的时空分布特征。 相似文献
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煤炭资源开采产生的沉陷变形会对土地资源造成严重破坏,因此针对巨厚松散层下煤炭开采产生的地面沉陷变形分布规律的研究具有十分重要的意义。以山东济宁横河煤矿为例,运用概率积分法分别建立了主断面和采区任意点的预测模型,预测了2#、3#煤层先后开采后地表下沉、倾斜、曲率、水平移动、水平变形等特征。预测结果显示,横河矿区下沉面积为78hm2,最大下沉值达到9.987m,与现场调查的实际情况基本吻合。由于横河矿区由巨厚松散层覆盖,相比一般采矿条件下,地表沉陷具有地表下沉系数较大、地表最大下沉值较大、水平移动系数和水平移动值较正常值偏大、沉陷范围大、拐点偏移距较小等特点。 相似文献
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以贵州六枝特区兴旺煤矿地表塌陷为例,采用概率积分法作为地表移动及变形预测的模式,选取下沉系数、主要影响角、主要影响半径和水平移动系数为地表移动参数,计算得出井田开采后地表最大下沉值为1425．3mm,影响面积约1．85km^2。并比较说明除移动参数外各类煤柱的留设也是其中需要考虑的因素。 相似文献
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在对深部开采进行界定的基础上,运用数值模拟手段,基于关键层理论建立三维深部开采模型,对走向长壁式开采地表移动进行分析,数值计算所得三维地表移动图形能够定量、直观描述地表移动,结果与概率积分法预测符合良好,实现对采煤-上覆岩土层破坏-地表沉陷全过程分析,是对煤矿开采沉陷可视化工作的重要补充。通过数值计算,总结了深部开采地表移动特点,并对比深部开采与浅部开采,分析地表影响半径及相关变形指标。分别对充分采动和非充分采动条件下概率积分法下沉系数进行计算,并与传统计算方法进行比较,结果显示:两种开采条件下,下沉系数均小于传统计算结果,基于浅部开采的经验下沉系数不再适合深部采动情况,得出下沉系数随深度增大而变小的结论,并分析这种变化产生的原因。 相似文献
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为了保障山西郭庄煤矿铁路专用线的安全运营,通过建立岩移观测站,在收集整理监测数据的基础上,对铁路专用线经过的山西常村煤矿S3-13工作面采动引起的地表移动变形规律进行了分析。研究结果表明:综放开采条件下,地表移动变形剧烈,下沉值大,但下沉速度相对较小;地表下沉系数较大（0.76）,主要影响角正切tanβ偏大（2.78）,最大下沉角较大（89°）;地表移动总持续时间长,活跃期时间占比58.7%,活跃期下沉量占总下沉量的89%,活跃期变形剧烈且集中。研究成果旨在为后期工作面开采过程中铁路的变形预测及维修防治提供理论依据。 相似文献
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采空区岩层移动的动态过程与可视化研究 总被引：3，自引：0，他引：3
矿山开采引起上覆岩层的移动是一个复杂的动态过程。在岩层的移动和变形过程中岩体具有流变性质，同时岩层的层状组合结构在运动过程中存在时间和空间上的差异。根据流变力学理论和薄板弯曲理论研究了岩层和地表移动的时间、空间过程，推导出考虑时间因数的地表下沉基本公式和获得岩层与地表下沉时间系数的公式。并基于MATLAB软件强大的数学计算和图形功能，开发了相应的模拟地表沉陷动态过程的可视化程序，对某开采煤矿的地表沉陷动态过程进行预测。其预测结果与该矿长期的实际观测资料基本一致，从而为地表沉陷的动态过程预测提供了新的方法。 相似文献
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基于Logistic增长模型的地表下沉时间函数 总被引：2，自引：0，他引：2
Knothe时间函数可预测地表下沉,但其不能反映地表下沉速度和加速度的变化规律。针对Knothe 时间函数描述的不足,提出了改进的地表下沉的时间函数——基于Logistic增长模型的时间函数。该时间函数可合理描述地表下沉发展变化的全过程, 能反映实际地表点下沉的速度和加速度的变化规律,经实测检验,证明了该时间函数的实用性和有效性。 相似文献
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为克服马氏距离判别模型无法考虑指标权重的不足,引入粗糙集理论,通过分析评判方法对评价对象的支持度和重要性计算得到权重系数。将权重系数嵌入距离判别模型,构建了边坡稳定性预测的加权距离判别模型。根据边坡失稳破坏特点,选取合理的判别因子,以大量工程实例样本作为原始数据和训练样本,建立了边坡稳定性评价预测的粗糙集-距离判别模型。将边坡稳定性评价预测的粗糙集-距离判别模型评价预测结果与马氏距离判别法、支持向量机理论、Bayes判别分析等方法得到的预测结果进行了对比分析,验证了粗糙集-距离判别模型的有效性。将建立的粗糙集-距离判别模型应用于黄河中游地区某大型水利枢纽库区边坡工程,预测结果与实际情况吻合。研究结果表明,粗糙集-距离判别模型具有权重分析合理、预测准确性高等优点,是进行边坡稳定性分析预测的一种新的有效途径。 相似文献
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INTRODUCTIONThe study of surface subsidence resulting fromunderground mining holds significance in view ofbeneficial effects on national economy and people’sliving conditions.As is known,a large quantity ofminerals need to be exploited for modernization con-struction.Mining leads to surface subsidence,someunderground engineering and production facilities aredestroyed accordingly,which blocks the developmentof production and retards people’s living standard.To solve this contradiction,su… 相似文献
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针对遗传算法存在的缺陷,提出了用小生境方法改进遗传算法。为了提高采空沉陷预测精度,借助Holt-Winters模型的预测功能,应用改进遗传算法求解和优化Holt-Winters模型组合参数,形成了改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。将组合算法应用于长平高速公路采空区路段沉陷预测,计算表明：改进遗传算法弥补了传统遗传算法易早熟、局部寻优能力弱的缺陷;改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预测结果相对误差在2%以内,预测精度显著提高;在采空沉陷中长期预测的相对误差小于0.79%,该算法可用于中长期采空沉陷预测。 相似文献
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岩爆发生机制复杂,影响因素较多,通过粗糙集理论中的属性约简和条件属性重要性评价,确定特定地质条件下岩爆的主要影响因素,删除冗余数据。使用遗传算法(GA)优化径向基函数（radial basis function,简称RBF）神经网络参数,通过RBF神经网络隐层单元将低维模式输入变换到高维空间内,拟合影响因子和岩爆等级之间的非线性映射关系,建立基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络岩爆预测模型,目前未见其在地下洞室岩爆预测中应用。在根据工程实际情况选取多个理论判据的基础上,将建立的预测模型应用于实际工程的岩爆预测问题,并与实际岩爆发生情况进行对比分析。结果证明,该方法的评价结果与实际情况较为吻合,对后期施工有较好的指导作用。 相似文献
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地面沉降泊松旋回预测方法：以上海地面沉降长期预测为例 总被引：1，自引：0，他引：1
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些改进,建立了地面沉降泊松旋回预测的数学模型,提出了应用于预测时的技术处理方法。对预测的上海部分标点1995—2050年地面沉降量10～37cm进行了一定评估,认为在现有研究水平上是可信的。引入衰减系数于泊松旋回模型之中是本方法的特色之一。 相似文献
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深部开采地表沉陷规律模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对煤矿深部开采沉陷的结构力学模型研究,提出了盆地水平煤层地表沉陷的理论预测模型,给出了整体和分步两种近似计算方法。在变动煤层开采深度和工作面长度的条件下,采用数值模拟方法对相关的数据进行了拟合计算对比,并基于现场沉陷观测数据对模型进行了验证。新模型方法结合力学模型计算得出开采沉陷预计参数,可以针对上覆岩层的力学参数对所得预测数据给出合理的力学解释,摆脱了经典预计模型概率积分法只依靠统计方法预测结果的缺陷,可为深部安全开采和地表沉陷的预测与控制,提供可靠的科学依据 相似文献
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Extraction algorithm of mining subsidence information on water area based on support vector machine 总被引：2，自引：1，他引：1
Information on subsidence in a water area caused by mining has a great value on the research of the mining subsidence law of a mining area with a high groundwater level in Eastern China. Based on the measured data of the subsidence area without water, the data extraction of subsidence in a water area is studied in this paper, with a support vector machine, as subsidence in such an area is difficult to measure. Research shows that the training sample number and dimension should be strengthened by increasing the measuring times or using the interpolation method to obtain ideal prediction accuracy. The ε-Support Vector Regression model with three parameters optimized by the genetic algorithm or the particle swarm optimization algorithm is suitable to extract subsidence information in a water area caused by mining, and the algorithm is accomplished on Matlab. Data analysis showed that when the water is deeper than 1.8 m and the distance is over 60 m from the measured points, the prediction error of test samples will exceed 10 % out of all measured results, meaning that practicability is relatively poor; while water depth is <0.8 m or the distance is lower than 60 m from the measured points, the prediction error of test samples will be calculated to <5 % of the measured results, the prediction results can be used. 相似文献
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地下开采引发地面沉陷的未确知聚类预测方法 总被引：8，自引：0，他引：8
对未确知聚类预测法进行优化,并将其应用于开采地面沉陷的预测研究。采用开采地面沉陷的实测数据按最大沉陷量进行分类,利用各分类影响因素的均值表示各分类中心,并确定各影响因素的未确知测度函数。由待测对象指标的综合未确知测度与各分类指标的未确知测度间的距离来确定待预测对象所属等级,给出了预测值的计算公式。经计算验证,该方法的正确率为75％。但在实际应用中,为了保证地表建筑设施等更加安全,允许预测级高判,则正确率可达100％。针对某铁矿一观测点进行预测,并与实测数据比较,结果表明,未确知聚类预测的结果是令人满意的,为开采地面沉陷的预测提供了一种新思路。 相似文献
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岩溶地表塌陷是由多个影响因素共同作用导致地面形成塌陷坑（洞）的一种动力地质现象，具有隐蔽性和突发性的特点，常规简单数学模型难以对地表塌陷危险性准确预测。文章先通过主成分分析法（PCA）对选取的地下水位、地下水位波动幅度、给水度等11个影响因素提取5个主成分，对导致地表塌陷危险性的主成分进行全新的解释，同时引入粒子群算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）方法，建立PCA-PSO-SVM岩溶地表塌陷危险性预测模型，并结合凡口铅锌矿地区工程实例，将预测结果与单一的SVM模型预测结果进行对比，表明PCA-PSO-SVM危险性预测模型精度更高，可以更好地为岩溶地表塌陷防治工作提供依据。 相似文献