Research indexJournal article
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОСЕДАНИЯ ДНЕВНОЙ ПОВЕРХНОСТИ ПРИ ВЫЕМКЕ ПОЛОГИХ УГОЛЬНЫХ ПЛАСТОВ
Л., Ц., ЛЯНЬ and 3 others
Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых14 Sep 2023
NobleIDark:/48914/w1/20260515/C620450DDOI10.15372/ftprpi20230421
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОСЕДАНИЯ ДНЕВНОЙ ПОВЕРХНОСТИ ПРИ ВЫЕМКЕ ПОЛОГИХ УГОЛЬНЫХ ПЛАСТОВ
Л., Ц., ЛЯНЬ and 3 others · Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых · 2023 · Subscription
NobleIDark:/48914/w1/20260515/C620450DDOI10.15372/ftprpi20230421
The full text is at the publisher
You can read the abstract here, or open it at the publisher.
Abstract
Рассмотрена проблема определения параметров оседания дневной поверхности при отработке угольного пласта методами традиционных вероятностных интегральных решений и усовершенствованного динамического прогнозирования. На основе генетического алгоритма разработана параметрическая модель деформации поверхности, включающая коэффициент оседания и мульду сдвижения. Установлена функция динамического прогнозирования, позволяющая получить полный профиль оседания поверхности и тренд динамического изменения области ведения горных работ. Результаты исследований показали, что динамическое прогнозирование совместно с генетическим алгоритмом обеспечивают достаточно высокую эффективность и точность установления параметров оседания поверхности при отработке угольного пласта. Исследование проводилось на примере горнодобывающего района в провинции Шаньси. By combining the advantages of InSAR, Probabilistic Integral Method and Genetic Algorithm, an improved method for dynamic prediction of probability integral parameters is proposed to realize subsidence inversion and prediction in insufficient mining. Firstly, InSAR is used to obtain the time series information of surface deformation in goaf. Then, a genetic algorithm-based parameter inversion model is constructed to invert the subsidence parameters such as subsidence coefficient and influence radius. After that, a dynamic prediction function is established to obtain the complete surface subsidence pattern and dynamic change trend of the mining area. Taking a goaf in Shanxi Province as the experimental object, Sentinel-1A(S-1A) image as the data source, combined with PIM and InSAR data, the parameter inversion model is used to successfully obtain the dynamic change process of mining subsidence parameters. The results show that the dynamic prediction function can achieve a certain effect on surface prediction in insufficient mining, and the parameter inversion model based on genetic algorithm has a high inversion accuracy, which provides a basis for surface prediction in insufficient mining.