
摘要:礦區開采沉陷變形監測技術具有重要作用,其主要以開采沉陷數據處理系統為基礎進行操作。文章分析了開采沉陷數據處理軟件系統的主要功能,闡述了軟件開發的主要技術,并著重介紹了該系統的設計與實現,最后應用該軟件包研究分析了某礦首采面地表移動變形規律,大大提高了業內數據處理效率。
關鍵詞:開采沉陷;數據處理系統;預計參數;移動變形規律;AutoCAD;Excel 文獻標識碼:A
中圖分類號:TP317 文章編號:1009-2374(2015)06-0030-02 DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.0442
1 概述
礦區開采沉陷變形監測技術主要是建立地表移動觀測站,對各監測點進行定期、重復觀測,以確定各監測點在不同時期內空間位置的變化;對實測數據進行處理分析,了解并掌握地表移動變形規律,因此高效的數據處理就顯得尤為重要。其主要內容有:(1)對觀測數據進行外業質量檢核、預處理、平差計算,并將相鄰測點距離改到觀測線方向,確定各測點的高程等;(2)經過觀測數據整理后,計算各測點間的移動和變形量,并繪制變形曲線圖;(3)分析點位移動、變形的變化規律及最終變形值;(4)根據沉陷穩定后變形值計算概率積分法預計參數,分析開采引起地表移動規律。這種野外觀測數據具有周期性、數量大等特點,傳統數據處理方法有明顯弊端,而本文編制的集觀測數據平差計算、變形分析與曲線繪制以及概率積分法參數預計等多功能的一體化開采沉陷數據處理軟件將有效地提高工作效率和計算精確度。
2 系統分析及系統關鍵技術
2.1 系統分析
為了滿足礦山變形監測數據處理及地表移動規律分析的需求,開采沉陷數據處理系統的主要功能有:(1)計算移動變形。對觀測數據進行平差,計算變形信息,主要包括下沉值、下沉速度、水平移動、水平變形、傾斜、曲率等變形值;(2)繪制移動變形曲線圖。該模塊將實現整體測點和單個測點在不同時期內下沉、水平移動、傾斜及曲率等變形信息的自動繪制與輸出;(3)估算概率積分法預計參數。根據穩定后變形信息對概率積分法預計所需的參數進行估計,該模塊采用最小二乘法和抗差估計法來實現對概率積分法所需參數的求解。
2.2 系統關鍵技術
開采沉陷數據處理軟件主要采用的技術有ActiveX技術、AutoCAD和Excel二次開發技術。系統的實現主要采用VB.NET對AutoCAD和Excel進行控制和操作,主要步驟為:先在VB.NET工程中添加引用AutoCAD對象庫,進而利用AutoCAD中圖形實體對象、樣式設置對象、圖形顯示對象等對AutoCAD進行程序控制。
3 系統設計與實現
3.1 系統結構設計
該系統采用面向對象與結構化設計相結合的方法對系統結構進行設計。系統設計時遵循“設計方案—功能分解—設計軟件結構”的設計思想,把模塊組織成良好的層次系統,主控模塊調用二級模塊以實現程序的完整功能,其中二級模塊主要包括觀測站設計、實測數據處理、變形曲線繪制以及概率積分法預計參數估計等模塊。二級模塊調用三級模塊完成最具體的功能,系統總體結構如圖1所示:
3.2 系統界面設計與模塊實現
該系統可獨立運行于Windows XP、Win7環境中,用戶界面綜合采用了下拉式內建菜單、圖標菜單、彈出式窗口等用戶界面形式,直觀方便,易于操作。(1)實測數據處理模塊。實測數據處理模塊是該系統的核心模塊之一,主要實現了整體與個別監測點變形信息的計算與成果的報表輸出;(2)變形曲線繪制模塊。變形曲線繪制模塊是該系統變形信息可視化的主要核心內容,可客觀反映形變的真實情況;(3)概率積分法預計參數估計模型。概率積分法預計參數估計方法主要采用最小二乘估計與抗差最小二乘估計兩種方式。
4 實例
4.1 測區地質采礦條件與觀測方案
為了驗證本系統的正確性和實用性,以淮南市某礦區首采面為例進行數據處理。首采面設計走向長1980m,采長1910m,工作面寬240m,平均采厚3.9m。工作面走向近東西方向,煤層平均傾角15°。工作面煤層埋深650~750m,平均為718.3m;煤層底板高程為-720~-650m,其上覆新生界松散層厚度336~370m,平均353.7m。為了準確地確定開采沉陷監測的空間基準,在地表開始移動之前,應獨立進行兩次全面觀測,包括測定各監測點的高程信息、平面位置、監測點點間距。高程測量按三等水準的要求進行測量,平面位置測量采用GPS按城市一級導線的精度要求監測,日常測量按四等水準測量的要求進行,共進行了6次GPS測量和24次水準測量。
4.2 數據處理及移動變形曲線
根據穩定后的實測資料,應用礦區開采沉陷數據處理軟件系統自動繪制的各種曲線圖:(1)走向移動變形曲線圖;(2)下沉動態變化規律圖;(3)傾斜動態變化規律圖;(4)曲率動態變化規律圖;(5)水平移動動態變化規律圖;(6)水平變形動態變化規律圖等。
4.3 概率積分法參數求解
對表1和表2結果分析可知:(1)對于沒有粗差的觀測值而言,抗差估計與LS估計的結果具有一致性,均能較好地估計出參數值,擬合效果較好;(2)當觀測值中人為加入粗差時,當采用最小二乘方法求取的參數出現了明顯的偏差,擬合效果較差。而基于抗差估計方法求出的各種參數與無粗差時獲得的結果相差較小。因此,抗差估計能有效抵抗粗差對參數估計的影響,求得的預計參數具有較高的可靠性。在確定拐點偏移距時,通常以平均采深H0的形式給出,由于該首采面平均開采深度H0為718.3m,并結合表1中采用抗差估計對實測數據計算得到的預計參數,本文推薦該礦開采沉陷預計參數值如表3所示:
5 結語
礦區開采沉陷數據處理軟件系統大大提高了內業數據處理效率和數據處理的準確度,移動變形曲線可以直觀地反映地表的動態變化規律,參數估計時可以看出當觀測值中含有粗差時,抗差估計明顯優于最小二乘估計,表3中的概率積分法預計參數可以為相類似地質采礦條件下煤炭開采提供一定的參考。
參考文獻
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作者簡介:朱群康(1982-),男,江蘇如皋人,淮浙煤電公司顧北煤礦地質測量部工程師,研究方向:礦山測量。
(責任編輯:周 瓊)