倾向主断面动态沉陷预计：模型与算法研究

"开采沉陷倾向主断面动态预计模型与算法" 开采沉陷倾向主断面动态预计模型与算法是针对煤炭开采过程中地表沉陷预测的重要研究领域，旨在提高预测精度并为矿区管理和土地利用提供更准确的指导。传统的静态预计模型在处理地表动态沉降变形时存在精度不足的问题，特别是对于倾向主断面的预测研究相对较少。本文通过引入概率积分静态预计模型，结合优化分段Knothe时间函数，提出了新的动态预计方法。 首先，该研究讨论了倾向主断面动态开采单元的划分策略。在煤炭开采过程中，地表的沉陷变形是由多个开采单元的组合效应造成的。因此，合理地划分动态开采单元是确保预测精度的基础。 其次，基于概率积分法和有限开采倾向等影响原理，研究者推导出了各个动态单元的参数计算公式。这些公式能够考虑开采过程中的时间和空间变化，为动态预计提供了数学基础。 接着，结合各单元的时间函数值，利用叠加计算原理，建立了适用于水平和缓倾斜煤层的倾向主断面动态预计模型。这个模型能够模拟地表在不同开采阶段的变形情况，动态反映开采活动对地表的影响。 在模型构建完成后，研究者讨论了动态预计的计算流程，并设计了相应的计算机编程算法，解决了动态预计过程中可能遇到的难点问题。这一步骤确保了模型的实用性，使得预计结果可以被有效地计算和应用。 实际应用部分，该模型和算法经过了两个预计实践的验证。预计实践一显示，无论从上山还是下山方向开采，模型预测的地表动态移动变形规律均与理论分析一致。当预计时间足够长，倾斜主断面的动态下沉预计结果与静态预计结果趋同，证明了模型的科学性和动静态预计一体化的可行性。预计实践二中，通过将模型预测结果与实际测量数据对比，预测误差在总体上控制在8.5%左右，最小误差54mm，最大误差452mm，这充分验证了模型和算法的可靠性和精度。 这项研究提出的开采沉陷倾向主断面动态预计模型与算法，不仅提高了预测精度，而且为实际矿山生产和采空区土地利用提供了有力的理论支持和计算工具，具有重要的理论价值和实际意义。