基于实测数据的煤矿开采沉陷参数概率积分反演方法研究

本文主要探讨了基于实测数据的概率积分法预计参数反演方法在煤矿开采沉陷预计中的应用。概率积分法作为当前我国煤矿开采沉陷预计中最常用的技术，其核心在于精确确定适合特定矿区的参数设置，以便于对整个开采区域的地面沉陷进行精准预测。这项工作在地质工程领域具有重要意义，因为准确的沉陷预计对于矿产资源的可持续开发和环境保护至关重要。 研究者针对华北地区某矿山的地表移动观测站的实际数据，选取概率积分法的预计公式作为研究模型。他们利用MATLAB软件的强大计算和绘图功能，对概率积分法的预计参数进行了数值反演。反演过程旨在通过优化算法寻找最佳参数组合，使得模型预测的结果尽可能接近实际观测到的地表移动情况。 通过对比反演结果与实际观测数据，研究发现这种方法是切实可行且精度较高的，能满足工程实践中的预测需求。这表明，通过实测数据驱动的参数反演，可以有效地提高概率积分法的预测精度，从而提升开采沉陷预计的科学性和准确性。 关键词方面，"概率积分"、"曲线拟合"、"反演"以及"参数求取"是论文的核心内容，反映了研究的理论基础和技术手段。本文的工作不仅有助于提高我国煤炭开采行业的技术水平，也为其他地质灾害预计领域的参数估计提供了参考思路。 本研究在实证基础上深入探讨了概率积分法参数反演的方法论，为提高煤矿开采沉陷预计的精度和可靠性提供了新的研究视角，对于保障矿产资源开发的可持续性具有重要的实践价值。