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基于三维全参数反演的煤矿采空区形变提取方法研究: 1; 作者刘晖李梅 +3 位作者袁明泽姜展王金正吴小虎《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期22-29,共8页; 准确提取地表形变信息对于预防和控制煤矿开采导致的地质灾害至关重要。以山东郭屯煤矿某工作面为例,首先获取了工作面开采时间段内(2017年7月31日至2018年5月3日)的18景Sen-tinel-1A卫星影像,基于SBAS-InSAR技术处理得到工作面采空区... 展开更多; 关键词采空区沉降概率积分法 SBAS-InSAR 随机误差消除三维全参数反演; 在线阅读下载PDF 职称材料

郭屯煤矿副井破裂井壁卸压槽法治理技术研究: 2; 作者王其杰王金正《山东煤炭科技》 2024年第9期1-5,11,共6页; 针对山东巨野矿区厚表土薄基岩条件下深立井井筒破损情况,以郭屯煤矿副井井筒为例,在分析井筒压缩破损原因的基础上,根据“卸压槽”法的治理原则,提出壁间/壁后注浆止水、槽钢井圈加固、高强混凝土补强、双层木砖卸压为一体的破裂井壁... 展开更多; 关键词破损井筒卸压槽修复治理在线监测; 在线阅读下载PDF 职称材料

厚松散层薄基岩下开采地表变形规律——以鲁南矿区为例被引量：1: 3; 作者刘辉李玉 +6 位作者苏丽娟朱晓峻张鹏飞姚明明王金正王庆伟司光亚《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期11-23,共13页; 我国东部厚松散层薄基岩矿区开采地表沉陷普遍具有下沉量大、移动范围广、稳沉时间长等特征。本文以鲁南矿区某煤矿为例,探讨了不同松散层与基岩厚度比条件下煤层开采的地表变形参数变化规律,在现场实测的基础上,采用FLAC3D数值模拟技术... 展开更多; 关键词厚松散层薄基岩地表变形概率积分法沉陷松基比; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的井筒变形预测模型与应用: 4; 作者刘辉李国强 +4 位作者朱晓峻张鹏飞程桦王金正李培帅《煤炭学报》 2025年第2期732-747,共16页; 近年来我国东部矿区发生了多起立井井筒倾斜变形及破损灾害,严重影响了矿井安全与生产。针对厚含水松散层深立井倾斜破损灾害,以鲁南某矿深立井井筒(800 m)为研究对象,开展了井筒倾斜变形监测,研究了井筒倾斜时空变化特征,分析了井筒倾... 展开更多; 关键词煤矿立井倾斜变形深度学习井筒预测神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于三维全参数反演的煤矿采空区形变提取方法研究: 1; 作者刘晖李梅袁明泽姜展王金正吴小虎; 机构南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京信大安全应急管理研究院有限公司北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所中国人民解放军山东能源鲁西矿业郭屯煤矿山东高等技术研究院; 出处《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期22-29,共8页; 基金国家自然科学青年基金资助项目(52104158)。; 文摘准确提取地表形变信息对于预防和控制煤矿开采导致的地质灾害至关重要。以山东郭屯煤矿某工作面为例,首先获取了工作面开采时间段内(2017年7月31日至2018年5月3日)的18景Sen-tinel-1A卫星影像,基于SBAS-InSAR技术处理得到工作面采空区地表形变。在InSAR观测数据的驱动下,通过推导概率积分法与SBAS-InSAR视线向形变三维参数之间的函数映射关系,提出了一种基于随机误差消除遗传算法的三维全参数反演模型。基于该方法,准确反演了研究区地表沉降参数,通过与现场经验值对比,各参数的偏差均小于3%,拟合精度较高。最后,基于反演参数与概率积分法获得了采空区全盆地沉降形变信息,其中A测线与F测线的均方根误差分别为0.083 m和0.102 m,平均绝对误差分别为0.068 m和0.089 m,预计结果与实测水准测量数据高度一致,表明所提出的三维全参数反演模型能够以低成本的方式有效获取煤矿采空区全盆地沉降信息。; 关键词采空区沉降概率积分法 SBAS-InSAR 随机误差消除三维全参数反演; Keywords goaf deformation probability integral method SBAS-InSAR random error elimination 3D full-parameter inversion; 分类号 TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名郭屯煤矿副井破裂井壁卸压槽法治理技术研究: 2; 作者王其杰王金正; 机构山东东山古城煤矿有限公司山东能源集团鲁西矿业有限公司郭屯煤矿; 出处《山东煤炭科技》 2024年第9期1-5,11,共6页; 文摘针对山东巨野矿区厚表土薄基岩条件下深立井井筒破损情况,以郭屯煤矿副井井筒为例,在分析井筒压缩破损原因的基础上,根据“卸压槽”法的治理原则,提出壁间/壁后注浆止水、槽钢井圈加固、高强混凝土补强、双层木砖卸压为一体的破裂井壁不停产综合治理技术,并结合现场具体实施情况,给出其中关键设计参数和施工工艺。根据新建卸压槽受力变形在线监测系统的长期监测结果显示,双层木砖卸压槽竖向压缩量和上覆压力在治理后均随时间逐步增大,表明井筒的压缩变形和内力得到有效控制和释放,避免了进一步的破坏。该研究可为同类深立井井筒破损修复治理的设计与施工提供参考。; 关键词破损井筒卸压槽修复治理在线监测; Keywords broken wellbore pressure relief groove repair and governance on-line monitoring; 分类号 TD262.5 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名厚松散层薄基岩下开采地表变形规律——以鲁南矿区为例被引量：1: 3; 作者刘辉李玉苏丽娟朱晓峻张鹏飞姚明明王金正王庆伟司光亚; 机构安徽大学资源与环境工程学院安徽省矿山生态修复工程实验室安徽大学数学科学学院山东能源集团鲁西矿业有限公司郭屯煤矿; 出处《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期11-23,共13页; 基金国家自然科学基金资助项目(52174156,51874005) 安徽省高校协同创新资助项目(GXXT-2020-055)。; 文摘我国东部厚松散层薄基岩矿区开采地表沉陷普遍具有下沉量大、移动范围广、稳沉时间长等特征。本文以鲁南矿区某煤矿为例,探讨了不同松散层与基岩厚度比条件下煤层开采的地表变形参数变化规律,在现场实测的基础上,采用FLAC3D数值模拟技术,建立不同松基比(0.25~5.00)条件下煤层开采的地表变形计算模型,研究了地表变形特征,分析了松基比对概率积分法参数的影响,并从开采沉陷的角度对厚松散层薄基岩条件进行了定量分析与探讨。研究表明:(1)在开采厚度相同条件下,当松基比不断增大时,地表变形量呈明显的先增大后减小特征,在松基比达到某一限值后,地表变形趋于稳定;(2)下沉系数、水平移动系数和主要影响角正切均随着松基比增大表现为先增大后减小的关系,松基比拐点分别为1.75、1.25和1.25;(3)松散层厚度在平均采深中所占的比例对移动角、边界角具有较大的影响,边界角、移动角随着松基比的增大逐渐减小。基于上述研究,提出将松基比为1.25~1.75作为厚松散层薄基岩条件的临界值,为我国东部典型厚松散层薄基岩矿区地表变形预计和开采沉陷灾害防控提供了理论基础。; 关键词厚松散层薄基岩地表变形概率积分法沉陷松基比; Keywords thick loose layer thin bedrock surface deformation probability integration method subsidence loose foundation ratio; 分类号 TD325 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的井筒变形预测模型与应用: 4; 作者刘辉李国强朱晓峻张鹏飞程桦王金正李培帅; 机构安徽大学资源与环境工程学院; 出处《煤炭学报》 2025年第2期732-747,共16页; 基金国家自然科学基金资助项目(52174156,51804001) 安徽省高校协同创新资助项目(GXXT-2020-055)。; 文摘近年来我国东部矿区发生了多起立井井筒倾斜变形及破损灾害,严重影响了矿井安全与生产。针对厚含水松散层深立井倾斜破损灾害,以鲁南某矿深立井井筒(800 m)为研究对象,开展了井筒倾斜变形监测,研究了井筒倾斜时空变化特征,分析了井筒倾斜主要影响因素;在此基础上,基于深度学习理论,综合采用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、一维卷积神经网络(1DCNN)四种经典深度学习方法,构建了井筒倾斜变形预测模型,并将预测结果与实测值进行对比,分析了井筒变形预测模型精度,研究了井筒整体和关键区域预测效果,验证了模型可靠性,并开展了工程应用。研究表明:①井筒倾斜主要发生在松散层,倾斜值由浅到深线性减小、并偏向采空区一侧,最大为352 mm,基岩层变形较小,最大为88 mm;开采引起厚松散层变形传播范围增大、底部含水层沿井壁渗流疏水及地下水渗流场的变化是导致井筒倾斜变形的主要原因。②模型与实测值Spearman相关系数最大为0.978,最小为0.867,4种模型与现场实测偏移量的最大差值为0.043 m,平均绝对误差E_(MA)在0.003~0.009 m内,均方根误差E_(RMS)在0.004~0.011 m内,整体预测效果以1 DCNN模型最优,主要倾斜方向(偏向采空区一侧的东西方向)预测精度略低于变形量较小的方向(南北方向),且均能够满足工程需要。③井筒整体预测曲线与实际倾斜方向一致,井口、松散层基岩交界面E_(MA)与E_(RMS)平均值均为0.005 m、0.006 m,井底精度略低,其对应值为0.012、0.013 m,井筒特征区域与整体预测效果均表现良好,表明基于深度学习的井筒变形预测模型具有良好的预测能力,研究成果在井筒注浆修复治理工程中得到了有效应用,为井筒安全管理提供了技术参考和数据支撑,为类似工程提供了工程实践经验。; 关键词煤矿立井倾斜变形深度学习井筒预测神经网络; Keywords mine vertical shaft deflection deformation deep learning wellbore forecasting neural network; 分类号 TD262 [矿业工程] TP18 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于三维全参数反演的煤矿采空区形变提取方法研究	刘晖李梅袁明泽姜展王金正吴小虎	《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	郭屯煤矿副井破裂井壁卸压槽法治理技术研究	王其杰王金正	《山东煤炭科技》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	厚松散层薄基岩下开采地表变形规律——以鲁南矿区为例	刘辉李玉苏丽娟朱晓峻张鹏飞姚明明王金正王庆伟司光亚	《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的井筒变形预测模型与应用	刘辉李国强朱晓峻张鹏飞程桦王金正李培帅	《煤炭学报》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料