陕北空洞型采空区稳定性评价--以讨老乌素煤矿采空区为例
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陕北富集矿产资源,因发展的需求矿产资源被采出后会遗留下大量的采空区。其中以采空部位为空洞体形态的采空区最具有不稳定性及危险性。由空洞型采空区引发的一系列灾害具有突发性、范围大及危害严重等特征。因此,准确评价空洞型采空区稳定性具有很强的防灾减灾意义。本文以讨老乌素煤矿采空区为例,在分析其采矿及其地质背景的基础上,总结其为空洞型采空区的特点。归纳采空区围岩移动形式及采空区地表移动破坏形式,并分析其各自特征,结合岩石的瞬时强度理论及长期强度理论,得出了采空区围岩变形破坏的一般机理。通过分析采空区围岩变形破坏机理,还原采空区围岩失稳的过程,并对比洞室稳定性优劣理论,归纳得出采空区失稳的五类影响因素为:地质因素、环境因素、水文因素,采空区几何参数及时间因素。引入非线性的BP神经网络理论,应用该理论的非线性映射优势构建适宜于空洞型采空区稳定性评价的三层BP神经网络模型。通过选择对于空洞型采空区影响较为重要的因素作为BP神经网络的输入神经元,以所需评价结果为输出神经元。再按照黄金分割法与经验法进行试算得出中间神经元个数。最终确定的BP神经网络模型结构为11——22——4。将收集的空洞型采空区样例数据对模型进行训练和修正,得出了高精度的辨识模型。将辨识模型运用于讨老乌素煤矿采空区进行评价后,取得了“不稳定”的评价结果。运用有限差分软件FLAC3D,对讨老乌素煤矿采空区顶底板及煤柱进行建模,模拟采空区顶底板及煤柱在初始应力场下被开挖掉煤层后及采空区未经治理的情况下加载路基后各自的位移、应力及塑性发展变化。依照岩石强度理论,分析得出讨老乌素煤矿采空区在形成之后顶底板安全,煤柱压应力接近其长期强度,随时间增长具有潜在危险。尤其是在采空区未治理的情况下直接加载路基会导致煤柱的瞬时破坏。因此,对于讨老乌素煤矿采空区,数值试验评价的结果也为“不稳定”。
摘要 | 第2-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-16页 |
1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究现状、存在的问题及发展趋势 | 第10-14页 |
1.2.1 国内外研究现状 | 第10-12页 |
1.2.2 存在的问题及发展趋势 | 第12-14页 |
1.3 主要研究内容、方法及技术路线 | 第14-16页 |
1.3.1 研究内容 | 第14页 |
1.3.2 方法及技术路线 | 第14-16页 |
2 研究区地质背景 | 第16-19页 |
2.1 地理位置及地形地貌 | 第16页 |
2.2 气象水文 | 第16页 |
2.3 地层岩性及地质构造 | 第16-17页 |
2.3.1 地层岩性 | 第16-17页 |
2.3.2 地质构造 | 第17页 |
2.4 地震 | 第17页 |
2.5 岩土体工程地质特征 | 第17-19页 |
2.5.1 岩(土)体工程地质分类及特征 | 第17-19页 |
2.5.2 土体工程地质特征及物理力学性质 | 第19页 |
2.5.3 岩石工程地质特征及物理力学性质 | 第19页 |
3 采空区围岩变形破坏机理及采空区失稳的影响因素 | 第19-28页 |
3.1 采空区围岩移动形式及变形破坏机理 | 第19-21页 |
3.1.1 采空区围岩移动形式 | 第19-20页 |
3.1.2 采空区围岩变形破坏机理 | 第20-21页 |
3.2 采空区地表移动破坏形式及特征 | 第21-23页 |
3.3 空洞型采空区特征 | 第23-24页 |
3.4 采空区失稳影响因素及破坏机理 | 第24-27页 |
3.4.1 地质因素 | 第24-25页 |
3.4.2 水文因素 | 第25页 |
3.4.3 环境因素 | 第25-26页 |
3.4.4 采空区几何参数 | 第26-27页 |
3.4.5 时间因素 | 第27页 |
3.5 小结 | 第27-28页 |
4 采空区稳定性神经网络辨识 | 第28-48页 |
4.1 人工神经网络概况 | 第28-29页 |
4.2 BP 神经网络 | 第29-39页 |
4.2.1 BP 神经网络及算法原理 | 第29-31页 |
4.2.2 BP 神经网络的计算流程 | 第31-33页 |
4.2.3 BP 神经网络用于采空区稳定性评价的一般原理 | 第33页 |
4.2.4 BP 神经网络的优缺点 | 第33-34页 |
4.2.5 BP 神经网络的学习算法及其改进 | 第34-37页 |
4.2.6 BP 算法的MATLAB 实现 | 第37-39页 |
4.3 陕北空洞型采空区稳定性评价的BP 网络模型构建 | 第39-47页 |
4.3.1 影响因素分析及模型输入参数的确定 | 第39页 |
4.3.2 模型输出参数 | 第39页 |
4.3.3 BP 神经网络的构造 | 第39-41页 |
4.3.4 训练样本的选取及输入数据的归一化处理 | 第41-44页 |
4.3.5 模型训练及其结果 | 第44-46页 |
4.3.6 基于训练好的BP 网络对讨老乌素煤矿采空区稳定性评价 | 第46-47页 |
4.4 小结 | 第47-48页 |
5 空洞型采空区稳定性数值模拟分析 | 第48-62页 |
5.1 数值模拟软件简介 | 第48-49页 |
5.2 数值模拟方案 | 第49-52页 |
5.2.1 讨老乌素煤矿采空区顶底板稳定性分析模型(模型一) | 第50-51页 |
5.2.2 讨老乌素煤矿采空区煤柱稳定性分析模型(模型二) | 第51-52页 |
5.3 物理力学参数选取 | 第52页 |
5.4 数值模拟计算结果分析 | 第52-60页 |
5.4.1 采空区顶底板稳定性数值模拟结果分析 | 第52-56页 |
5.4.2 采空区煤柱稳定性数值模拟结果分析 | 第56-60页 |
5.5 采空区稳定性数值模拟结果综合分析评价 | 第60-61页 |
5.6 小结 | 第61-62页 |
6 结论 | 第62-64页 |
6.1 结论 | 第62页 |
6.2 建议 | 第62-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
附录 | 第69页 |
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