本文選題：礦山邊坡形變監(jiān)測 + 地基干涉雷達��； 參考：《太原理工大學》2017年博士論文

【摘要】：露天礦邊坡的穩(wěn)定性是礦山安全生產管理的重要內容,地基干涉雷達(Ground-based Interferometric Radar)作為礦山邊坡形變監(jiān)測的新技術,具有高精度、大范圍、遠距離、非接觸和自動化的特點。論文圍繞地基雷達在形變數(shù)據(jù)分析和預測中存在的問題展開研究,以中煤平朔安家?guī)X露天礦北幫邊坡地基雷達監(jiān)測數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,根據(jù)地基雷達技術特點,對地基雷達的形變監(jiān)測效能、監(jiān)測數(shù)據(jù)的可視化表達、災變過程和形變預測模型四個方面進行了分析研究。監(jiān)測效能分析是地基雷達站點位置優(yōu)化選擇的重要依據(jù)。目前,地基雷達站點位置的選取主要參考量程、穩(wěn)定性、監(jiān)測角度以及外部保障措施等基本條件,無法對多個符合基本條件的測站位置進行優(yōu)化選取。首先給出站點位置選取的基本條件,然后分析了影響其監(jiān)測效能的內部因素和外部因素,建立效能分析的層次分析方法,選取回波掃描有效覆蓋率和回波強度平均值兩個具體指標,進行監(jiān)測效能評價。最后,分析地形因素和地表特征要素對監(jiān)測效能指標的影響。以安家?guī)X北幫邊坡形變監(jiān)測案例進行實證分析,結果表明:在該監(jiān)測區(qū)域,當坡度數(shù)值約為20°,坡向數(shù)值約為170°時,雷達采集點個數(shù)最多;當坡度數(shù)值約為25°,坡向數(shù)值約為180°時,雷達回波強度最高;邊坡的坡面區(qū)域雷達采集點個數(shù)多于邊坡的平盤區(qū)域。針對地基雷達系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的可視化程度偏低、涵蓋信息不豐富的現(xiàn)狀,本文提出將遙感影像數(shù)據(jù)(remotesensingimage,簡稱rs)和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)(digitalelevationmodel,簡稱dem)疊加之后,加載到地基雷達形變監(jiān)測數(shù)據(jù)中進行表達的方法,實現(xiàn)了地基雷達監(jiān)測過程數(shù)據(jù)、結果數(shù)據(jù)以及分類數(shù)據(jù)的三維立體表達。該方法豐富了可視化表達效果中的地表覆蓋和地形起伏信息,能夠直觀地掌握監(jiān)測區(qū)域的形變程度、快速地判斷不同程度形變區(qū)域的地表特征信息,使形變分析結果更加直觀。根據(jù)地基雷達監(jiān)測數(shù)據(jù)特點、災變前形變特征信息、現(xiàn)場條件及天氣因素等開展災變分析,可以掌握災變前形變區(qū)域位置、擴散面積以及變化趨勢。通過對監(jiān)測區(qū)域的地質、地形等內部因素和氣象、地震、人工開采活動等誘發(fā)因素的綜合分析研究,可全面了解影響露天礦邊坡形變的因素。利用空間統(tǒng)計分析方法,判斷并提取了形變異常聚集區(qū)的空間位置,并對其進行基本特征統(tǒng)計,比較精確地掌握形變量累計的程度;同時,選取單點形變速率作為判斷災變發(fā)生的信號。本文以北幫邊坡監(jiān)測數(shù)據(jù)為例,對災變分析方法進行實證分析,結果表明該方法能夠準確確定災變區(qū)域、精確統(tǒng)計形變異常區(qū)域擴散面積以及判斷災變趨勢。工程實踐證明,當形變積累到一定量,達到一定閾值,通常會在誘因作用下發(fā)生災變。考慮到蘆子溝背斜和安家?guī)X逆斷層等構造因素對北幫邊坡形變影響較小,因此本文以氣象因素,這一重要的災變誘發(fā)因素,作為誘發(fā)因子,利用ga-bp組合模型算法建立了形變預測模型。將地基雷達氣象采集模塊采集的五種氣象數(shù)據(jù)作為預測模型的輸入,發(fā)生形變的坐標值作為預測模型的輸出。該模型結合了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(backpropagationneuralNetwork,簡稱BPNN)解決非線性問題收斂速度快和精度高的優(yōu)勢以及遺傳算法(Genetic Algorithm,簡稱GA)解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡易于陷入局部最小值的優(yōu)勢。利用該模型對安家?guī)X露天礦邊坡實測數(shù)據(jù)進行案例分析,并將GA-BP預測模型的預測結果與傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果進行比較。結果表明,GA-BP預測模型的預測精度、收斂速度以及泛化能力均優(yōu)于其它兩種模型。
[Abstract]:The stability of the open pit slope is an important part of mine safety production management . Ground - based radar ( Ground - based Radar ) is used as a new technique for mine slope deformation monitoring . It has the characteristics of high precision , wide range , long distance , non - contact and automation . Based on the analysis of the geological and topography of the monitoring area and the factors of meteorological , earthquake and artificial exploitation , this paper analyzes the factors affecting the deformation of the slope . The results show that the method can accurately determine the area of the deformation of the slope , and compare the results with the traditional RBF neural network and the BP neural network . The results show that the prediction accuracy , convergence rate and generalization ability of the GA - BP neural network are better than the other two models .
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TD824.73

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本文編號：1964454