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煤炭开采是国家重要的工业活动,然而该过程极易破坏地区环境,引发地表塌陷、地表水倒灌等各类灾害。传统的监测手段在矿区受到其工作模式、成本、地理环境等限制,可能无法进行高效监测。作为新的空间大地测量技术,合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术的发展为实时且高效高精度监测矿区地表沉降带来不可替代的优势。本文以位于新疆哈密的国有重点煤矿——三道岭煤矿为研究对象,利用InSAR技术研究该矿区沉降时空演化特征,从而评价矿区沉降带来的潜在危害;并以高分辨率InSAR地表形变为约束,基于矩形位错张裂模型来反演煤矿工作面关键开采参数,且进一步估算了工作面开拓煤量。旨在为预防矿区地面沉降灾害给予科学有效的数据支撑,为了解矿区沉降机理、方便掌握及管理井下综采面的开采信息提供一种较可靠的科学手段。主要工作内容及结论包含以下几个方面:本文获取了Sentinel-1A和PALSAR两种数据。鉴于时序InSAR技术所需数据量大以及Sentinel-1A数据具有免费对外开放、重返周期短、分辨率较高等特点,使得利用Sentinel-1A影像来探讨矿区大梯度形变存在可能性,考虑到Sentinel-1A数据波长相对较短,首先分析了其在三道岭煤矿的相干性。结果表明,Sentinel-1A数据在该地区具备良好的相干性;受PALSAR数据源限制,本文根据其影像特点,基于2景PALSAR数据利用DInSAR技术初步掌握矿区形变分布概况,发现PALSAR数据时间基线过长,极易在形变中心造成失相干,所得DInSAR结果中形变中心信息缺失较严重。针对大尺度形变的矿区,考虑到DInSAR的局限性,本文选择控制时空基线的多主影像时序InSAR技术以提高监测精度,研究其中较为典型的SBAS与Stacking时序InSAR方法在矿区形变监测中的适应性及可靠性,以期利用其中更适用于矿区的方法来对三道岭煤矿沉降的时空演化特征进行监测;发现SBAS监测沉降结果相对Stacking时序InSAR偏低,更适用于精确监测速率较低的累积型地表形变,Stacking时序InSAR能够提取矿区大量级形变,较完整地获得了沉降中心信息,由于增加了沉降相位和大气相位的信噪比等,提高了矿区监测精度。之后基于Stacking时序InSAR方法获取三道岭煤矿2017年至2019年的沉降信息,研究煤矿地表沉降时空演化特征,发现:1)矿区沉降受到冰冻期、消融期和冰雪融水以及集中降雨的影响,具有一定的季节性规律;2)地表沉降及沉降坑充水可能是矿井安全的主要威胁因素。最后为进一步了解矿区地表沉降机理,掌握地下工作面开采状况,以Stacking时序InSAR方法获取的形变场为约束,基于Okada矩形位错张裂模型,反演三道岭煤矿各个综采面关键参数,从而掌握煤矿综采面走向长、倾向宽、采深等开采信息,结果与与实际情况基本吻合,进而利用反演参数估算各综采面年均开拓煤量,与已有资料报道的矿区年产能基本一致,证明了简化位错模型在煤矿地下开采参数反演中的可行性。