次级地表移动参数反演：最小二乘-广义层次分析法的应用

本文主要探讨了一种创新的解决方案，即在缺乏标准地表移动观测站的矿井中，如何有效地利用次级地表移动观测站的监测数据来反演地表移动参数。这种方法结合了最小二乘-广义层次分析法（Least Square-Generalized Analytical Hierarchy Process, LSGAHP）理论，以及概率积分法，针对多个工作面的大范围次级地表移动观测数据进行处理。 最小二乘-广义层次分析法是一种多目标决策分析工具，它将复杂的决策问题分解成多个相对独立的子问题，并通过层次结构对各个子问题的重要性进行量化，以便于权重分配和优化。在矿井地表移动参数反演中，这种方法有助于提取关键信息并排除干扰，提高参数估计的精度。 次级地表移动观测站通常指的是在矿井中用于监测地表变形的非专业站点，其数据可能不如标准站点精确。然而，通过合理的数据分析方法，这些数据可以转化为有价值的参数信息，如地面位移速率、垂直和水平变形等，这对于理解和预测采动损害具有重要意义。 参数反演是指从观测数据中推断未知参数的过程，尤其是在地质工程领域，这关系到地下开采活动对地表稳定性的影响评估。在本文中，作者使用收集到的次级地表移动观测数据，通过LSGAHP进行分析，然后结合概率积分法，成功地反演出地表移动参数，从而能够准确预测采空区的采动影响范围。 作者们将反演得到的结果与现场实测和调研数据进行了对比验证，结果显示，这种方法得出的地表移动参数与实际采动损害情况高度一致，这有力地证明了所提方法的有效性和合理性。这一成果解决了利用次级观测站数据实现高精度地表移动参数反演的问题，对于矿井的采煤规划设计、安全生产以及环境保护等方面具有重要的实践意义。 这篇文章的主要贡献在于提出了一种有效的数据处理策略，将次级地表移动观测站的数据转化为对地表移动行为深入理解的关键参数，从而助力矿井管理决策，提升开采过程的安全性和可持续性。