基于InSAR技术的矿区地表三维变形动态监测方法及废弃矿井采矿时空特征探测方法研究

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自上世纪以来,煤炭作为主体能源担负着国家能源安全和经济持续发展重任。大规模高强度的煤炭资源开采会引发一系列矿山地质环境灾害问题,如含水层破坏、山体滑坡、地表塌陷和建构筑物损毁等。而合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)作为一种新型主动式地地表变形监测技术,其具有全天候、全天时、成本低、覆盖范围大、时空分辨率高等优势,近年来被大量学者广泛的应用于矿山变形监测,很好的弥补了传统监测方法的缺陷,D-InSAR技术为矿区变形监测与预计提供了全新的手段。首先,通过分析传统方法在概率积分参数反演中存在诸多不足,借鉴于智能优化算法广泛应用于求解高度非线性函数的经验,开展了烟花算法改进及其在概率积分参数反演中的应用研究。然后,针对D-InSAR技术运用在煤矿地表三维变形监测的难点,开展了顾及D-InSAR监测特性的煤矿地表三维变形动态监测方法研究;另外,针对常规地表移动观测站变形观测成果无法估计松散层、岩层的边界角和移动角参数的问题,提出了基于抗差估计理论的地表移动盆地边界角量参数分离方法研究。最后,针对制约关闭、废弃矿井资源开发利用的采空区时空特征精准探测存在的问题,开展了基于InSAR技术的废弃煤矿采矿时空特征探测方法研究。综合以上三方面研究,主要取得以下研究成果:(1)构建一种基于改进烟花算法的概率积分参数反演模型(MIFWA)。在系统分析烟花算法(FWA)优缺点的基础上,对FWA算法的寻优收敛速度、算法在最优点处的挖掘能力、爆炸火花的开采性和勘探性、消除虚假收敛方面进行了改进,提出了一种改进烟花算法(IFWA);接着,通过进一步融合开采沉陷规律和概率积分法模型,构建了 MIFWA模型。实验表明:MIFWA模型在精确性、稳定性上均优于MFWA,MIFWA反演参数的平均相对误差为0.15%,且具有较好的抗差和抗观测点缺失的能力;此外,基于D-InSAR矿山变形观测技术也能较好地融合改进烟花算法进行求参。最后将MIFWA模型应用在淮南矿区顾桥煤矿1414(1)工作面的开采沉陷预计参数求解中,获取的概率积分参数为q=0.97,tanβ=1.98,b=0.41,θ=89.08,S1=-5.94,S2=-14.89,S3=51.66,S4=30.55,下沉和水平移动拟合中误差为 107.13mm。(2)提出融合单视线D-InSAR和BK模型的煤矿地表三维变形动态监测方法。顾及D-InSAR难以获取快速大梯度变形的特性,选取边界拟合度较好的Boltzmann函数模型,结合Knothe时间函数,构建一种BK模型;然后,考虑到D-InSAR时空基线失相干和自身监测原理的限制,在特殊采矿环境下,D-InSAR往往仅能获取地表沿LOS向的短时段一维变形量,因此,本文构建一种适应短时段单视线向变形的适应度函数,进而构建三维变形动态监测方法。实验表明,构建方法能够可靠准确的反演出全部开采沉陷动态预计参数,求参相对误差在0.1 1%~7.51%之间,在大变形区域,构建方法监测的下沉和水平移动与真实值一致,且具有良好的抗差性能。将构建方法应用于淮南顾北煤矿13121工作面,实现了矿区地表短时段D-InSAR一维LOS监测向三维变形动态监测转化,验证了基于D-InSAR技术的煤层地表三维变形动态监测方法的可靠性与科学性。(3)提出一种基于选权迭代最小二乘的地表移动盆地边界角量参数分离方法。首先构建一种地表移动盆地边界角量参数分离模型,然后通过引入Hampel和IGG两种选权的方法,多次迭代求取参数最优值。顾桥、顾北矿的工程实验结果表明:Hampel法的参数估计精度优于4°,IGG法参数估计精度优于1°;基于IGG选权迭代最小二乘估计顾桥、顾北矿的地表移动盆地边界角量参数分别为:φ0=48.02°、φ=64.47°、β0=48.19°、β=69.18°、y0=48.20°、γ=70.01、δ0=35.32°、δ=49.92°。(4)建立基于InSAR技术的废弃煤矿采矿时空特征探测方法。首先利用8个井下时空特征参数刻画了废弃煤矿采矿历史活动;根据动态概率积分模型,将井上下采动关系抽象成数学模型;然后,通过Boltzmann函数拟合,及动态概率积分参数变动趋势及敏感性分析,将未知动态概率积分参数转化为可求量,构建了地表移动变形和地下时空特征参数的采动关系模型;最后,引入的改进烟花算法,建立废弃煤矿采矿时空特征探测方法。真实数据实验表明,构建方法求取井下时空特征精度较高,为需要反演采矿历史活动(开采时间,开采位置,采煤空间信息等)的废弃煤矿提供了一种全新的思路。模拟实验结果发现,在模型参数保持无误差的情况下,构建方法能够较好的融合D-InSAR变形观测技术,反演的井下时空特征参数精度较高,反演时序地下采矿活动与实际一致(相对误差在0~21.0%范围内,平均为5.0%)。图[40];表[19];参[123]
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