- 相關(guān)推薦
概率積分法用于開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)時(shí)參數(shù)求取方法研究現(xiàn)狀
引言
對(duì)一個(gè)計(jì)劃進(jìn)行的開(kāi)采，在開(kāi)采進(jìn)行以前，根據(jù)其地質(zhì)采礦條件和選用的預(yù)計(jì)函數(shù)、參數(shù)，預(yù)先計(jì)算出受此開(kāi)采影響的巖層和（或）地表的移動(dòng)和變形的工作，稱(chēng)為開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)，也稱(chēng)巖層和（或）地表移動(dòng)預(yù)計(jì)（或預(yù)算），簡(jiǎn)稱(chēng)“預(yù)計(jì)”[1]。
我國(guó)開(kāi)采沉陷工作者建立的沉陷預(yù)計(jì)方法主要有概率積分法、負(fù)指數(shù)函數(shù)法、典型曲線法、積分格網(wǎng)法、威布爾分布法、樣條函數(shù)法、雙曲函數(shù)法、皮爾森函數(shù)法、山區(qū)地表移動(dòng)變形預(yù)計(jì)法、三維層狀介質(zhì)理論預(yù)計(jì)法和基于托板理論的條帶開(kāi)采預(yù)計(jì)法。
在這些預(yù)計(jì)方法中,積分格網(wǎng)法已很少使用,雙曲函數(shù)法是基于淮南礦區(qū)具有巨厚沖積層時(shí)的開(kāi)采預(yù)計(jì)方法,皮爾森函數(shù)法是基于淮南礦區(qū)急傾斜煤層開(kāi)采時(shí)的預(yù)計(jì)方法,一般僅限于該礦區(qū)使用;三維層狀介質(zhì)理論和托板理論是針對(duì)條帶開(kāi)采提出的新方法,還有待于進(jìn)一步的實(shí)踐檢驗(yàn)和完善;概率積分法以其理論基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)、易于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用效果好而成為我國(guó)開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)的主要方法。
1 概率積分法基本原理
概率積分法是因其所用的移動(dòng)和變形預(yù)計(jì)公式中含有概率積分（或其倒數(shù)）而得名。由于此方法的理論基礎(chǔ)是隨機(jī)介質(zhì)理論，所以又叫隨機(jī)介質(zhì)理論方法[1]。隨機(jī)介質(zhì)理論首先由波蘭學(xué)者李特威尼申與50 年代引入巖層移動(dòng)研究，后由我國(guó)學(xué)者劉寶琛、廖國(guó)華等發(fā)展為概率積分法[2]。經(jīng)過(guò)我國(guó)開(kāi)采沉陷工作者不斷的研究，目前以成為我國(guó)較成熟的、應(yīng)用最為廣泛的預(yù)計(jì)方法之一。該方法認(rèn)為開(kāi)采引起的巖層和地表移動(dòng)的規(guī)律與作為隨機(jī)介質(zhì)的顆粒體介質(zhì)模型所描述的規(guī)律在宏觀上相似。
概率積分法屬于影響函數(shù)法,通過(guò)對(duì)單元開(kāi)采下沉盆地進(jìn)行積分即可求取工作面開(kāi)采地表移動(dòng)與變形值，參考文獻(xiàn)[1]中給出了詳細(xì)的推導(dǎo)過(guò)程。在計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,可以將工作面剖分成0.1H×0.1H(H 為工作面平均采深)的矩形網(wǎng)格進(jìn)行積分。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程可參見(jiàn)文獻(xiàn)[3]。
2 概率積分法應(yīng)用于開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)時(shí)的誤差分析
概率積分法應(yīng)用于開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)主要有兩種誤差來(lái)源，即模型誤差和參數(shù)誤差。其中，模型誤差又分為“第一類(lèi)模型誤差”、“第二類(lèi)模型誤差”和“第三類(lèi)模型誤差”。概率積分法的理論模型基于隨機(jī)顆粒介質(zhì)模型，與真實(shí)情況差異較大，在非充分采動(dòng)極不充分采動(dòng)時(shí)，由于巖層結(jié)構(gòu)對(duì)地表沉陷有一定的控制作用，偏離概率積分模型的假設(shè)較遠(yuǎn)，這種由于達(dá)不到充分采動(dòng)而導(dǎo)致的模型誤差稱(chēng)為“第一類(lèi)模型誤差”； 概率積分法考慮上覆巖層為均質(zhì)顆粒介質(zhì),不涉及具體地質(zhì)構(gòu)造，由于具體地質(zhì)構(gòu)造而導(dǎo)致的模型誤差稱(chēng)為“第二類(lèi)模型誤差”；由于概率積分法本身基礎(chǔ)理論的缺陷,在實(shí)際應(yīng)用中還存在一些問(wèn)題,由于模型本身理論上的缺陷導(dǎo)致的模型誤差稱(chēng)為“第三類(lèi)模型誤差”。這里重點(diǎn)介紹參數(shù)誤差。
概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)包括下沉系數(shù)、水平移動(dòng)系數(shù)、主要影響角正切、拐點(diǎn)偏距、影響傳播角等。目前,概率積分法參數(shù)獲取主要有2 種方法: ①通過(guò)實(shí)測(cè)地表移動(dòng)資料反演預(yù)計(jì)參數(shù); ②在沒(méi)有實(shí)測(cè)資料可借鑒的情況下,參照臨近礦區(qū)或規(guī)程上的預(yù)計(jì)參數(shù)經(jīng)驗(yàn)值。
概率積分法參數(shù)反演涉及下沉系數(shù)、主要影響角正切、水平移動(dòng)系數(shù)等8 個(gè)參數(shù),且部分參數(shù)之間具有一定的相關(guān)性。因此,反演出的參數(shù)極有可能與開(kāi)采沉陷規(guī)律相悖,純屬數(shù)學(xué)意義上的預(yù)計(jì)參數(shù);另一方面,由于各礦區(qū)在具體地質(zhì)采礦條件方面的差異,使采用臨近礦區(qū)的預(yù)計(jì)參數(shù)進(jìn)行預(yù)計(jì)誤差較大。這種由于參數(shù)反演或選取使預(yù)計(jì)參數(shù)不準(zhǔn)確而導(dǎo)致的誤差稱(chēng)為“參數(shù)誤差”。
3 概率積分法的修正
針對(duì)概率積分法預(yù)計(jì)存在的誤差,我國(guó)科技工作者對(duì)此進(jìn)行了深入的研究,針對(duì)模型誤差和參數(shù)誤差分別有很多學(xué)者提出了不同的修正方案。
對(duì)于模型誤差的修正，詳見(jiàn)參考文獻(xiàn)[3]-[7],諸多學(xué)者提出了修正方案，這里不再贅述，下面重點(diǎn)介紹現(xiàn)階段對(duì)預(yù)計(jì)參數(shù)求取時(shí)誤差的修正。
參數(shù)誤差包括參數(shù)選取誤差和參數(shù)反演誤差。一方面,在缺乏預(yù)計(jì)區(qū)域內(nèi)預(yù)計(jì)參數(shù)的情況下,采用臨近礦區(qū)的概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù),由于各礦區(qū)本身地質(zhì)采礦條件的差異,存在誤差不可避免; 另一方面,在利用數(shù)據(jù)處理方法反演預(yù)計(jì)參數(shù)的同時(shí),由于各參數(shù)之間的相關(guān)性和數(shù)據(jù)處理方法的局限性,反演出的參數(shù)與真實(shí)值總是存在一定的差異。
目前,對(duì)參數(shù)選取誤差的修正方案主要有2 種。
�。�1）建立本礦區(qū)的巖移觀測(cè)站,通過(guò)觀測(cè)站反演本礦區(qū)的預(yù)計(jì)參數(shù),這是修正參數(shù)選取誤差的主要方法。
�。�2）采用非線性科學(xué)輔助進(jìn)行參數(shù)選取。郭文兵、鄧喀中、鄒友峰等在分析沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)與地質(zhì)采礦因素關(guān)系的基礎(chǔ)上,提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)的選取[8-9],研究結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法選取的概率積分法參數(shù)誤差在5%以內(nèi)。欒元重采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)下沉系數(shù)和主要影響角進(jìn)行了建模,實(shí)現(xiàn)了巖層移動(dòng)參數(shù)的類(lèi)比[10]。張慶松等采用粗集理論對(duì)巖移數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法選取參數(shù)的效率和準(zhǔn)確度[11];研究結(jié)果表明,各地質(zhì)采礦因素對(duì)下沉的支持度由大到小依次為采厚、采深、采寬、采長(zhǎng)、巖性和煤層傾角。麻鳳海等利用改進(jìn)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)進(jìn)行建模[12],研究結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選取概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)誤差在6%范圍內(nèi)。柴華彬、鄒友峰提出利用相似第二準(zhǔn)則和模式識(shí)別理論進(jìn)行沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)的選取[13-14],給出了基于π準(zhǔn)則的開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)計(jì)算公式和確定方法。研究認(rèn)為:地表下沉系數(shù)和主要影響角正切主要與巖體的綜合變形模量有關(guān),采深和采厚對(duì)其影響較小;拐點(diǎn)偏移距與采深的比值和水平移動(dòng)系數(shù)也主要與巖體的綜合變形模量有關(guān),但采深和采厚也對(duì)其具有一定的影響。于寧峰、楊化超提出將粒子群優(yōu)化（PSO）算法和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，采用改進(jìn)的混合粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，在分析概率積分法參數(shù)與地質(zhì)采礦條件之間關(guān)系的基礎(chǔ)上, 建立了基于PSO 優(yōu)化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)的優(yōu)化選擇模型[15]。研究表明：PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)的選取收斂速度更快, 計(jì)算精度更高。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性、非線性和強(qiáng)容錯(cuò)性等特點(diǎn),具有同時(shí)能處理確定性和不確定性動(dòng)態(tài)非線性信息的能力,能建立復(fù)雜的非線性映射關(guān)系,特別適合于處理各種非線性問(wèn)題。目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法并不是用于直接從觀測(cè)站的數(shù)據(jù)中反演參數(shù),而是通過(guò)建立基于已知參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)新情況下預(yù)計(jì)參數(shù)。
目前參數(shù)反演的方法較多,大致包括利用特征點(diǎn)求參、曲線擬合法求參、空間擬合法求參、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法求參、模矢法求參[3] ;從數(shù)據(jù)利用度、求參穩(wěn)定性、計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)難易程度、主要缺陷等幾個(gè)方面詳細(xì)比較了不同求參方法的差異。
通過(guò)分析的比較結(jié)果,可以看出:從求參準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性來(lái)看,曲線擬合法、正交試驗(yàn)法和模矢法效果較好,但正交試驗(yàn)法計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)較難;因此,常用的求參方法主要是曲線擬合法和模矢法。由于曲線擬合法、模矢法求參等都屬于迭代求參,求參過(guò)程對(duì)參數(shù)初值較敏感,不合適的初值可能使求參過(guò)程發(fā)散,或者陷入局部極小點(diǎn),得不到正確的參數(shù)值。為避免求參誤差函數(shù)陷入局部極小點(diǎn),吳侃提出迭代初值應(yīng)從不同點(diǎn)開(kāi)始,至少引入2 個(gè)獨(dú)立的搜索[3]。郭廣禮將穩(wěn)健估計(jì)理論應(yīng)用于參數(shù)求取,認(rèn)為采用穩(wěn)健求參技術(shù)求得的概率積分法參數(shù)有較好的穩(wěn)健性,與常規(guī)方法相比,具有明顯的抗粗差或異值干擾的能力[16]。
另外，為了改善現(xiàn)有預(yù)計(jì)參數(shù)求取的不足，進(jìn)一步提高預(yù)計(jì)精度，還有學(xué)者在以下方面做了研究，取得了較好的效果。如，路璐、劉勝富提出以多個(gè)個(gè)實(shí)測(cè)典型工作面的概率積分參數(shù)作為樣本,借助MATLAB 的曲線擬合工具對(duì)概率積分法的預(yù)計(jì)參數(shù)進(jìn)行回歸分析,確定參數(shù)與礦山地質(zhì)采礦因素之間的函數(shù)關(guān)系[17],研究結(jié)果表明：利用該方法得到的函數(shù)模型合理，用于概率積分法的地標(biāo)變形移動(dòng)預(yù)計(jì)是誤差有所減小。胡青峰、崔希民等根據(jù)泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)法迭代易失真、收斂速度慢以及計(jì)算量大等不足，提出借助Broyden 算法的基本思想建立迭代模型[18]，研究表明：改進(jìn)后的新模型在計(jì)算精度、計(jì)算量和收斂性方面具有明顯的優(yōu)越性。范洪東等根據(jù)概率積分法的預(yù)計(jì)參數(shù)在不同采動(dòng)程度下有所變化，提出利用三次指數(shù)平滑方法來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)參數(shù)預(yù)計(jì)[19]，結(jié)果表明：應(yīng)用此方法預(yù)計(jì)參數(shù)的平均相對(duì)誤差都小于4 %，對(duì)開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)有一定應(yīng)用價(jià)值。
4 概率積分法參數(shù)求取的發(fā)展展望
盡管基于隨機(jī)顆粒介質(zhì)建立的概率積分法模型在地表沉陷預(yù)計(jì)領(lǐng)域獲得廣泛的應(yīng)用,但由于其基本假設(shè)的缺陷,致使其在實(shí)際應(yīng)用中還存在許多問(wèn)題。對(duì)于參數(shù)求取，由于在非充分采動(dòng)或部分開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)方面,目前概率積分法的預(yù)計(jì)參數(shù)僅是數(shù)學(xué)意義上的參數(shù),參數(shù)與地質(zhì)采礦條件之間聯(lián)系較弱,不能依開(kāi)采情況合理選定預(yù)計(jì)參數(shù)，所以，本文在總結(jié)目前研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,認(rèn)為在開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)物理意義的研究方面仍有待進(jìn)一步研究。
5 結(jié)論
開(kāi)采導(dǎo)致的地表沉陷是一個(gè)復(fù)雜的工程力學(xué)問(wèn)題,其涉及因素多、研究對(duì)象復(fù)雜且難以直接接觸等特點(diǎn)決定了地表沉陷預(yù)計(jì)的復(fù)雜性�；陔S機(jī)顆粒介質(zhì)理論的概率積分法是進(jìn)行地表沉陷預(yù)計(jì)的主要方法,但其本身基本假設(shè)的缺陷決定其與實(shí)際情況有較大出入。因此,進(jìn)一步完善概率積分法模型,建立合理的參數(shù)選取和反演體系,對(duì)提高我國(guó)的沉陷預(yù)計(jì)精度,指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐具有較高的理論和實(shí)際意義。本文在參考了大量相關(guān)參考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)了 現(xiàn)階段概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)求取的改正方案，對(duì)進(jìn)一步的研究打下基礎(chǔ)。
中國(guó)碩士論文網(wǎng)提供大量免費(fèi)碩士畢業(yè)論文,如有業(yè)務(wù)需求請(qǐng)咨詢網(wǎng)站客服人員！
[參考文獻(xiàn)] (References)
[1] 何國(guó)清,楊倫,凌賡娣等.礦山開(kāi)采學(xué)[M].徐州:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)出版社,1991.
[2] 劉寶琛，廖國(guó)華.煤礦地表移動(dòng)的基本規(guī)律[M].中國(guó)工業(yè)出版社，1965.
[3] 吳侃,葛家新等.開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)一體化方法[M].徐州:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)出版社, 1998.
[4] 郭增長(zhǎng),王金莊,戴華陽(yáng).極不充分開(kāi)采地表移動(dòng)與變形預(yù)計(jì)方法[J].礦山測(cè)量,2000 (3):35-37.
[5] 戴華陽(yáng),王金莊.非充分開(kāi)采地表移動(dòng)預(yù)計(jì)模型[J].煤炭學(xué)報(bào),2003,28(6):583-587.
[6] 郭增長(zhǎng),盧小平.地表移動(dòng)和變形的增量計(jì)算方法[J].礦山測(cè)量,2003(3):12-14.
[7] 戴仔強(qiáng),郭廣禮,王卷樂(lè).極小工作面預(yù)計(jì)參數(shù)問(wèn)題的探討[J].江蘇煤炭,2001(3):15-18.
[8] 柴華彬,鄒友峰,郭文兵.用模糊模式識(shí)別確定開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)[J].煤炭學(xué)報(bào),2001,30 (6):701-704.
[9] 郭文兵,鄧喀中,鄒友峰.概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)選取的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J].中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2004,33(3):322-326.
[10] 欒元重.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦山地表移動(dòng)參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用[J].礦山測(cè)量,1998,(2):42-44.
[11] 張慶松,高延法,劉松玉等.基于粗集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的巖移影響因素分析與開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)方法研究[J].
煤炭學(xué)報(bào),2004,29(1):22-25.
[12] YANG Fan,MA Feng hai. Neural network method used in adopting parameters for prediction of surfacedisplacemen [J]. Chinese Journal of Geological Hazard and Control，2004,15（1）:102- 106.
[13] 柴華彬,鄒友峰,郭文兵.用模糊模式識(shí)別確定開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)[J].煤炭學(xué)報(bào),2001,30(6):701-704.
[14] 鄒友峰.開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)的確定方法[J].焦作工學(xué)院學(xué)報(bào),2001,20(4):253-257.
[15] 于寧峰，楊化超. 基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)的確定[J].測(cè)繪科學(xué)，2012，33（2）:78-80.
[16] 郭廣禮,汪云甲.概率積分法參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)模型及其應(yīng)用研究[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2000,29 (2):162-165.
[17] 路璐，劉勝富.地表沉陷的概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)的回歸分析[J].礦業(yè)快報(bào)，2012,（12）：43-47.
[18] 胡青峰，崔希民等.基于Broyden 算法的概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)求取方法研究[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，24（1）：5-8.
[19] 范洪東，鄧喀中等. 開(kāi)采沉陷動(dòng)態(tài)參數(shù)預(yù)計(jì)的三次指數(shù)平滑法[J].河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2006,25（3）：196-199.
[20] WU K, GUO Guangli, et al. Observation Point Loss Influence on Determining Parameters of GroundMovement [J ]. Journal of China University of Mining & Technology, 1995, 24 (3) , 97-102..
[21] L IU S S, HOU Z J1 Weighted gradient direction based chaos optimization algorithm for nonlinear programming problem [ C ] / /Proceedings of the 4 th World Congress on Intelligent Control and Automation1Shanghai: East China University of Science and Technology, 2002: 1779–1783.
[22] KarmisM, Jaroz A.Prediction of ground movements due to underground mining in the eastern United StatesCoalfields [J] .mining and mineral engineering, 1997,2, (1) 1.
[23] Shup letsov Y P1 Evaluation of the Strain Modules for a Rock Mass from Mine Measurements [ ] , SovietMining Science, 1990, 26 (1) .
[24] 建筑物、水體、鐵路及主要井巷煤柱留設(shè)與壓煤開(kāi)采規(guī)程[M].北京:煤炭工業(yè)出版社, 2000.
[25] 柴華彬,鄒友峰.條帶開(kāi)采地表沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)的確定[J].測(cè)繪科學(xué)，2012,34(4):175-177
【概率積分法用于開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)時(shí)參數(shù)求取方法研究現(xiàn)狀】相關(guān)文章：
蝸殼設(shè)計(jì)方法的研究現(xiàn)狀(一)03-08
我國(guó)金礦開(kāi)采和加工企業(yè)粉塵危害現(xiàn)狀調(diào)查研究03-15
機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法的研究03-21
概率方法證明不等式03-07
從方法論角度簡(jiǎn)析中國(guó)美學(xué)的研究現(xiàn)狀02-27
系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)方法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展前景03-18
兒童肥胖研究現(xiàn)狀03-18
手語(yǔ)研究的方向與現(xiàn)狀03-18