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公开(公告)号：CN117150710B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202310782130.4
申请日：2023-06-29
申请人： 中国矿业大学 , 东华理工大学 , 兖矿能源集团股份有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于T位置尺度分布的开采沉陷预测方法，属于煤矿开采沉陷学研究领域。适用于预测近水平煤层开采且地表下沉呈现连续特征的开采沉陷规律，特别是预测具有长尾分布特征的矿区开采沉陷分布规律，该方法以基于T位置尺度分布的概率密度函数作为单元下沉盆地的表达式，根据影响函数法的叠加原理分别建立了沿走向主断面、沿倾向主断面以及地表任意一点的地表下沉预测方程。其步骤简单，使用方便，拟合具有长尾分布特征的矿区下沉曲线的精度高于传统的概率积分法，为矿区采动损害的科学评估提供了依据。
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公开(公告)号：CN116796121A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310750019.7
申请日：2023-06-25
申请人： 兖矿能源集团股份有限公司 , 中国矿业大学
摘要： 本发明涉及一种兼顾风积沙流动量的煤矿开采地表沉陷预测方法，属于开采沉陷盆地的地表风积沙流动量测量领域。首先在采动工作面地表不同位置均匀间隔布设附有测钉的透水隔沙聚酯密目网作为风积沙厚度观测站，采用RTK技术和钢尺量距方法观测，获取不同采动程度下地表沉陷盆地不同位置地表移动变形值和地表风积沙厚度变化值；然后将测量参数进行相关分析和多元线性回归，得到采动影响下风积沙流动量的计算公式；最后利用概率积分法计算相应的地表沉陷预测值，计算出风积沙流动造成的地表沉陷值，计算出剔除风积沙流动量影响的煤矿开采地表实际沉陷量。其实施方便，计算步骤简易，能有效界定鄂尔多斯矿区风积沙运移对地表开采沉陷的影响程度。
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公开(公告)号：CN117150710A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310782130.4
申请日：2023-06-29
申请人： 中国矿业大学 , 东华理工大学 , 兖矿能源集团股份有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于T位置尺度分布的开采沉陷预测方法，属于煤矿开采沉陷学研究领域。适用于预测近水平煤层开采且地表下沉呈现连续特征的开采沉陷规律，特别是预测具有长尾分布特征的矿区开采沉陷分布规律，该方法以基于T位置尺度分布的概率密度函数作为单元下沉盆地的表达式，根据影响函数法的叠加原理分别建立了沿走向主断面、沿倾向主断面以及地表任意一点的地表下沉预测方程。其步骤简单，使用方便，拟合具有长尾分布特征的矿区下沉曲线的精度高于传统的概率积分法，为矿区采动损害的科学评估提供了依据。
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公开(公告)号：CN116433407A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310370564.3
申请日：2023-04-10
申请人： 兖矿能源集团股份有限公司 , 中国矿业大学
摘要： 本发明公开了一种厚松散层下煤矿开采地表沉陷精准预测方法，适用于地表变形预测技术领域。获得本矿区的概率积分预测参数，根据具体的地表沉陷实测资料和相应的工作面信息拟合获得调节参数B(1,2)；然后根据采掘工程平面图获取待预测工作面的信息，计算得到拐点外侧修正的主要影响半径r'；最后以拐点为分段点，拐点内侧采用本矿区现有的主要影响半径r，拐点外侧采用修正值r'代替为修正r，采用概率积分模型进行厚松散层下工作面开采后的地表沉陷值预测。其计算步骤简单，参数获取便捷，能有效提高厚松散层下开采沉陷盆地边缘区的预测精准度，对实际工作具有很强的指导作用。
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公开(公告)号：CN117057244A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311045710.1
申请日：2023-08-18
申请人： 兖矿能源集团股份有限公司 , 中国矿业大学
摘要： 本发明公开一种基于双参时间函数的煤矿开采地表沉降动态预测方法，属于煤矿开采沉降动态精准预测领域。首先通过煤矿采掘工程平面图及采矿资料确定开采工作面信息及参数数据，将工作面剖分得到n个单元；利用概率积分法公式分别计算n个单元对地表沉降预测点的沉降影响值；构建待求解双参的双参时间函数模型和目标函数模型，利用n个单元开采相对于起始开采的时间计算n个单元对地表沉降预测点的时间影响值；最后根据n个单元的沉降影响值和时间影响值乘积求和计算得到t时刻地表沉降预测点的沉降值。该方法函数模型精练，采用混合寻优算法能较高精度获取时间函数双参，能够实现开采沉降动态精准预测。
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公开(公告)号：CN118094204A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410293150.X
申请日：2024-03-14
申请人： 兖矿能源集团股份有限公司 , 安徽理工大学 , 安徽骏祥空间技术有限公司
IPC分类号： G06F18/2131 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F17/12
摘要： 本发明涉及信号降噪技术领域，具体公开了一种深度学习联合改进EMD和WT的GNSS信号降噪方法，首先采用3σ准则和分段三次Hermite插值对GNSS信号进行预处理，剔除其中的粗差，并且填补缺失的部分；对预处理后的GNSS信号进行ICEEMDAN分解，得到一系列IMFs；计算各IMFs的MPE值，并利用MPE值的变化确定出含噪IMFs与纯净IMFs的分界点；由于MPE值的大小反映了信号的随机和复杂程度，值越大，说明包含噪声的占比越高，因此认定大于分界点的IMFs为含噪IMFs，对其再进行小波阈值降噪，然后与纯净IMFs重构得到最终的降噪结果；构建深度置信网络，以预处理后的GNSS信号作为输入，以最终的降噪结果作为目标输出，训练网络，达到输入GNSS信号即可在短时间内输出降噪信号的目的。
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公开(公告)号：CN118149761A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410293147.8
申请日：2024-03-14
申请人： 兖矿能源集团股份有限公司 , 安徽理工大学 , 安徽骏祥空间技术有限公司
摘要： 本发明涉及无矿区监测系统技术领域，具体公开了一种矿区沉陷无人机三维监测与可视化系统，包括无人机倾斜摄影测量、高精度三维建模、实时数据处理和分析以及Web端可视化平台的开发；所述的无人机倾斜摄影测量过程中，将配置高性能的多角度摄像头连接在无人机上，系统能够从不同的角度捕捉地表影像；无人机航路规划航线实现对矿区地形进行采集；本发明能够提高监测精确度，无人机倾斜摄影技术的应用极大地提高了沉陷监测的精确度；多角度拍摄捕获的影像，经过精确的处理和三维重建，能够生成高质量的三维地表模型；这些模型在展示地形的立体结构和微小变化方面具有更高的准确性，使得监测人员能够更精确地识别和评估沉陷区域。
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