概率積分的推導(dǎo)計(jì)算及應(yīng)用(論文)(編輯修改稿)
2025-07-20 06:36 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 析 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?！ 「怕史e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)致的誤差稱為“參數(shù)誤差”。說(shuō)明： 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,對(duì)參數(shù)誤差已有很多學(xué)者提出了不同的修正方案。 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?！ ∧壳?對(duì)參數(shù)選取誤差的修正方案主要有2 種?！ 。?）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?！ 。?）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[89],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[1314],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
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