基于分段Knothe 时间函数的开采沉陷预计模型
优化及应用

金属矿山 ›› 2024, Vol. 53 ›› Issue (6): 153-.

基于分段Knothe 时间函数的开采沉陷预计模型优化及应用

苗　伟1,2　安士凯2,3　徐燕飞3,4　薛　博1,3

1. 煤矿生态环境保护国家工程实验室,安徽淮南 232001;2. 安徽省煤矿绿色低碳发展工程研究中心,安徽合肥 230601; 3. 平安煤炭开采工程技术研究院有限责任公司,安徽淮南 232001;4. 淮南矿业(集团)有限责任公司,安徽淮南 232001

出版日期:2024-06-17 发布日期:2024-07-14

Optimization and Application of Mining Subsidence Dynamic Prediction Model Based on Segmented Knothe Time Function

MIAO Wei1,2　AN Shikai2,3　XU Yanfei3,4　XUE Bo1,3

Online:2024-06-17 Published:2024-07-14

摘要/Abstract

摘要： 淮南矿区煤层埋深达800~1 200 m,开采影响传播时间长,在使用原始分段Knothe 时间函数模型预计该地区地表沉陷动态过程时,存在的不足为:预计的地表沉陷无启动阶段,下沉速度达到最大时对应的地表沉陷值并不等于最大下沉值的1/2,时间因素影响系数(c)以及地面点最大下沉速度对应的时刻(τ)无法实现自适应取值。通过理论研究以及资料分析,应用地表沉陷启动时间t0 以及修正模型对Knothe 时间函数模型进行优化,并结合淮南矿区地质特征以及概率积分模型相关理论构建了c、τ 求解模型,提出了适合淮南厚冲积层矿区的分段Knothe 时间函数优化模型。以淮南某矿1613(3)工作面为例,采用所提优化Knothe 时间函数模型、原始分段Knothe 时间函数模型、分段 Knothe 时间函数模型分别进行了地表沉陷预测。结果表明:以地表点的实测值作为参考,所提出的优化模型在预计地表形变时,预计标准差为295. 8 mm,总体精度较原始分段Knothe 时间函数提高了49%,较分段Knothe 时间函数提高了53%,证明了所提优化模型的优异性。

苗　伟, 安士凯, 徐燕飞, 薛　博. 基于分段Knothe 时间函数的开采沉陷预计模型优化及应用[J]. 金属矿山, 2024, 53(6): 153-.

MIAO Wei, AN Shikai, XU Yanfei, XUE Bo. Optimization and Application of Mining Subsidence Dynamic Prediction Model Based on Segmented Knothe Time Function[J]. Metal Mine, 2024, 53(6): 153-.

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