概率积分模型驱动的淮南矿区开采沉陷预测系统设计

本文主要探讨了在现代采矿过程中，对开采沉陷进行有效的监控和预测的重要性。针对淮南矿区这一特定场景，作者徐翀和黄晖提出了基于概率积分模型的开采沉陷预计系统设计与实现方案。概率积分模型是一种统计方法，它将地质参数的概率分布与地面沉陷之间的关系转化为数学表达，从而提供了一个更为精确的沉陷预测框架。 系统设计的关键步骤包括运用概率积分理论来建立沉陷预测模型，这涉及到对开采活动的地质参数（如矿层厚度、支撑条件、开采方式等）的深入理解。通过对这些参数的量化分析，可以估计出不同开采条件下可能产生的沉陷范围和程度，为决策制定提供了科学依据。 在实施阶段，利用数字矿山专业GIS平台LRGIS3.0进行集成，这个平台提供了强大的数据处理和可视化功能。通过该平台，研究人员能够整合和处理大量的地质和开采数据，生成各种移动变形等值线图，这些图直观展示了预计区域内地面沉陷的可能性和空间分布，有助于提前识别潜在的风险区域，从而采取相应的预防措施和补偿策略。 本文的工作不仅提升了淮南矿区的开采沉陷管理效率，也为其他类似地质条件的矿区提供了有价值的参考经验。通过采用概率积分模型和现代信息技术的结合，本文的研究旨在优化采矿过程中的资源利用，降低沉陷带来的经济损失，同时保障人员安全和环境保护。 总结来说，这篇论文的核心内容是介绍了概率积分模型在开采沉陷预计系统中的应用，强调了其在减少开采活动对环境影响、提高资源开采效率和保障安全方面的重要作用。同时，文章通过实际操作案例展示了如何利用先进的GIS技术来实现这一系统的有效实施。