概率积分法沉陷预计边缘修正模型研究

"本文探讨了概率积分法在沉陷预计中的应用，特别是在处理边缘收敛过快问题上的不足，并提出了一种边缘修正模型，通过组合不同影响半径的单元下沉盆地进行修正。该模型基于叠加原理，可以预测地表移动盆地内的沉降和变形。通过对实测数据的反演，建立了修正模型参数与概率积分法参数之间的统计关系，从而提高了预计结果的准确性。实例分析证明，边缘修正模型在预测结果上更接近实际，具有较高的实用性。" 概率积分法是一种常用的煤炭开采沉陷预计方法，但其在预计曲线边缘存在收敛过快的问题，导致预测结果与实际不符。为解决这一问题，作者王正帅和邓喀中提出了一个边缘修正模型。该模型利用两个不同主要影响半径的单元下沉盆地，按照特定比例组合，以更精确地描述地表移动盆地边缘的沉降情况。模型的构建基于非连续介质力学的颗粒体介质理论，该理论将地层视为由小颗粒组成。 文章首先分析了概率积分法边缘误差产生的原因，指出这主要是由于模型的基本假设与实际地质条件的差异。然后，作者从“唯象法”角度出发，建立了一个修正模型，该模型能够更准确地预测地表移动盆地内任意点的沉降和变形。通过多个观测站的实测数据，他们反演了概率积分法及其边缘修正模型的参数，并建立了两者之间的统计关系。 实例分析显示，边缘修正模型在预计地表沉陷时的表现优于传统概率积分法，预测结果更接近现场实际测量值，提高了预测的精度和实用性。这种方法的优点在于它不仅考虑了地质条件的影响，还通过参数的统计关系调整，提高了模型的适应性。 文献回顾中，作者指出了其他研究者在处理概率积分法误差时的工作，包括改进模型、优化参数选取以及使用非线性建模方法。然而，这些方法要么适用范围有限，要么通用性不佳。相比之下，提出的边缘修正模型具有更广泛的适用性，适用于多种地质和采矿条件。 该论文提出了一种新的概率积分法修正模型，有效地解决了概率积分法在边缘区域预测精度低的问题，为煤炭开采沉陷预计提供了更为准确的工具，具有重要的理论和实际意义。