使用1stOpt优化概率积分法预测开采沉陷参数的方法

"基于1stOpt的开采沉陷预计参数求取方法探讨" 概率积分法是采矿工程中常用的一种预测地表沉陷的技术，它通过综合考虑地质、开采条件等多种因素来预测由于地下开采活动导致的地表变形情况。然而，这种方法的预测精度在很大程度上依赖于所选用的预计参数的准确性。传统的方法往往需要根据经验和历史数据来预估这些参数，这既耗时又可能引入误差。 文章提出了一种新的方法，即利用数学优化计算软件1stOpt来反演概率积分法的预计参数。1stOpt是一款强大的数值优化工具，能够对复杂的非线性问题进行求解，寻找最佳解。在本文中，1stOpt被用于确定概率积分法中的关键参数，如煤层厚度、采动影响系数、岩层弹性模量等，以提高预测的准确性。 通过实例分析，作者张广伟证明了这种方法的有效性。实例中，1stOpt通过对实际观测数据的拟合，自动搜索出最优的预计参数，避免了人为设定初始值可能导致的误差。这种方法不仅简化了参数求取的流程，而且提高了计算的精度，使得开采沉陷预测更加科学和精确。 此外，文章还强调了这种方法的优势：操作简便，无需预先提供经验数据作为输入，降低了参数求解的复杂性。这对于缺乏历史数据或者数据不充分的情况尤为适用，有助于提高开采沉陷预计的整体可靠性和实用性。 "基于1stOpt的开采沉陷预计参数求取方法"为采矿工程领域的参数反演提供了新的思路，它结合了概率积分法的理论优势和1stOpt的计算能力，有望成为提高地表沉陷预测精度的有效工具。这种方法的应用将有利于降低开采活动对环境的影响，促进采矿业的可持续发展。同时，对于相关研究人员来说，这也是一种值得尝试和推广的计算方法，可以提升他们在采矿沉陷预测领域的研究水平。