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《安徽理工大学》 2009年
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卧龙湖煤矿主副井井架基础沉降监测研究

宋霜霜  
【摘要】: 近年来,两淮和徐州矿区有很多井筒已发生了不同程度的破坏,经监测发现矿区区域及工业广场地表均在井筒破坏时发生明显下沉,给矿井生产和安全带来极大的威胁。为保证煤矿安全生产,针对卧龙湖煤矿工业广场内井架基础进行变形监测,探讨和分析地面沉降的规律,建立预测模型。 本文介绍了变形监测的基本原理和方法,以卧龙湖煤矿为例,建立了主、副井井架基础沉降监测网,监测网由3类点(基准点、工作点和观测点)和3种网(基准网、首级网和次级网)组成,采用国家二等水准测量方法对监测网共进行了3期全面观测,次级网共进行了13期沉降观测。基准网选取重心基准,采用秩亏自由网平差方法,并依据平均间隙法对基准点进行了稳定性分析。首级网选用固定基准,采用经典平差方法,并对工作点进行了差异性检验。通过严密平差绘制了沉降观测点的沉降变化曲线,得到了主、副井井架基础最大沉降量分别为12.7mm和13.9mm,最大沉降差分别为2.9mm和4.7mm。本文还对长观孔水位变化与井架基础沉降变化之间进行了灰关联分析,得出水2孔水位变化与主、副井井架基础沉降变化之间有较强的关联性。 本文介绍了灰色系统分析模型和时间序列分析模型的建模原理和预测方法。依据灰色系统理论,选取最佳维数新息建模,建立了能反映工程动态变化的GM(1,1)等维新息模型,得到主、副井井架基础沉降点沉降预测最大残差值分别为0.3mm和1.1mm,平均残差值分别为0.12mm和0.20mm,模型精度等级均为1级。依据时间序列分析理论,建立了AR(p)模型,得到主、副井井架基础沉降点沉降预测最大残差值分别为0.7mm和1.4mm,平均残差值分别为0.19mm和0.31mm。从现有沉降监测资料分析得出,灰色系统预测模型要优于时间序列预测模型。 最后,本文还利用VB6.0开发环境编写了沉降数据处理程序和沉降监测预测程序。
【学位授予单位】:安徽理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TD76

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【引证文献】
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