本技术公开了一种煤矿开采沉降智能预测地质方法和装置,涉及矿山开采或地质灾害及地质环境问题防治技术领域。煤矿开采沉降智能预测地质方法包括:收集煤矿采区地质信息、水文信息和开采活动等制约采区地表沉降的地质资料;使用InSAR监测技术获取采区高精度的地表形变时间序列数据;结合地质资料和地表形变数据,基于核的算法预测煤矿开采沉降。本发明提供的煤矿开采沉降智能预测地质方法,实现对矿区地表沉降的智能预测和分析,提高了煤矿开采沉降预测的准确性和效率,为煤矿开采沉降的控制和管理提供了科学依据,有助于减少开采活动对环境的影响,保障煤矿开采的安全和可持续发展,具有良好的应用价值与推广前景。
背景技术
在煤矿开采过程中,随着矿井或采煤工作面的推进,煤柱和煤层上方岩石层由于失去支撑会发生冒落、断裂和弯曲等移动变形,最终引发地表沉降。地表沉降对人类正常生产生活构成严重威胁,显著影响人与自然的和谐共存,常会引发地表形态破坏、水土流体及土壤侵蚀加剧、土壤湿度与养分变化、土壤质量退化等土地资源问题;形成地表水断流、地下水渗漏等水资源破坏问题;导致植物生长发育受阻、植被类型与分布发生改变等生态环境问题;造成地表建筑物倾斜倒塌,道路桥梁管道等基础设施破坏以及诱发滑坡、泥石流、地裂缝等地质灾害问题。
采区沉降预测能够提前预警潜在的沉降风险,推进自然资源合理利用,促进生态环境保护,支撑地质灾害安全评估,为科学决策提供重要依据。目前采用的预测技术主要包括概率积分法、数值模拟法、InSAR监测与预测技术、典型曲线法与剖面函数法、相似材料模拟法、人工神经网络预测法等。
概率积分法和数值模拟法预测结果的准确性受控于参数的选取,不合适的参数可能导致预测结果的失真。InSAR技术主要探测地表形变信息,对于地下岩层位移等地下问题无法直接解决。典型曲线法和剖面函数法需要基于大量的实测数据建立典型曲线或函数模型,因此其针对性较强,不适用于所有地质和开采条件。相似材料模拟法通常只能达到定性或半定量分析的要求,难以满足高精度预测的需求。人工神经网络算法在训练过程中容易陷入局部最优解,导致预测结果偏离真实情况。
实现思路