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一种矿区地表覆盖变化及塌陷区监测系统: 本发明提供一种矿区地表覆盖变化及塌陷区监测系统，所述系统包括：降雨量监测模块、GPS沉降监测模块、通信模块、监控中心；所述降雨量监测模块，用于采集矿区降雨量信息；所述GPS沉降监测模块，用于采集裂缝体表面位移信息；所述通...; 李健李贵亮张映钱柳西亚胡冰殊李慧赵振杰范慧平孟昭峰李亚刚宋晓龙冯亿年孙丹王浩魏渊

基于ARIMA-LSTM的矿区地表沉降预测方法: 2025年; 煤矿开采安全问题尤其是采空区地表沉降现象会对人员安全及工程安全造成威胁,研究合适的矿区地表沉降预测方法具有很大意义。矿区地表沉降影响因素复杂,单一的深度学习模型对矿区地表沉降数据拟合效果差且现有的地表沉降预测研究多是单独进行概率预测或考虑时序特性进行点预测,难以在考虑数据的时序特征的同时对其随机性进行定量描述。针对此问题,在对数据本身性质进行观察分析后选择差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型进行时序特征的概率预测,结合长短时记忆(LSTM)网络模型来学习复杂的且具有长期依赖性的非线性时序特征。提出基于ARIMA-LSTM的地表沉降预测模型,利用ARIMA模型对数据的时序线性部分进行预测,并将ARIMA模型预测的残差数据辅助LSTM模型训练,在考虑时序特征的同时对数据的随机性进行描述。研究结果表明,相较于单独采用ARIMA或LSTM模型,该方法具有更高的预测精度(MSE为0.262 87,MAE为0.408 15,RMSE为0.512 71)。进一步的对比结果显示,预测结果与雷达卫星影像数据(经SBAS-INSAR处理后)趋势一致,证实了该方法的有效性。; 王磊马驰骋齐俊艳袁瑞甫; 关键词：煤矿采空区地表沉降预测

基于分割法的矿区地表移动变形预测方法: 本发明公开了基于分割法的矿区地表移动变形预测方法，涉及地表移动变形预测技术领域。本发明方法包括：首先，对矿区中采空区边界的位置信息进行识别，得到采空区边界的坐标信息，根据坐标信息建立采空区边界在水平面直角坐标系内的函数表...; 张立波江宁张根旺高志友张阳阳白晨达赵全银杨阳王嘉伟叶磊苏全宝孟书宇

基于GNSS连续观测点的矿区地表沉陷测量方法和系统: 本发明涉及一种基于GNSS连续观测点的矿区地表沉陷测量方法和系统，属于矿区开采沉陷技术领域，解决了现有技术中的需从煤矿工业广场中稳定的控制点进行联测，且是在地形条件限制下观测难、观测工作量大，耗时耗力的问题。具体步骤包括...; 赵清全王宗超周大伟杨雷雷盛柱稳白海旺郝娇阳乔凯党宏伟康轩魁李亮刁鑫鹏

一种用于矿区地表变形监测的数据采集设备及其工作方法: 本发明公开了一种用于矿区地表变形监测的数据采集设备及其工作方法，本发明涉及监测技术领域，包括采集设备主体，采集架通过升降调度机构与移动滑架连接，移动滑架的上端开设有齿牙槽，移动架的前端开设有移动通孔，移动通孔的侧壁连接有...; 方新建杨睿余学祥方贤文

一种基于机载LiDAR的矿区地表移动变形预测方法、装置、设备和存储介质: 本发明属于地质勘测领域，具体涉及一种基于机载LiDAR的矿区地表移动变形预测方法、装置、设备和存储介质，包括收集目标矿区地表原始点云数据；基于机载LiDAR的回波特性提取非生长型固定地物的点云数据；采用移动窗口法遍历预处...; 王磊徐大永张鲜妮池深深

一种煤矿区地表生态损伤的识别方法: 本发明公开了一种煤矿区地表生态损伤的识别方法，其涉及矿区环境监测技术领域。包括：获取待测煤矿区的地表生态环境资料，对地表生态环境资料进行分析，得到由多个生态感知单元组成的生态感知单元集合。根据待测煤矿区的生态环境状态确定...; 王行风

一种基于分段加权赋参的矿区地表沉陷预计方法及系统: 本发明提供一种基于分段加权赋参的矿区地表沉陷预计方法及系统，属于采煤沉陷预计领域，在分段Knothe时间函数模型中绘制地表下沉曲线，计算时间影响系数；结合矿区地表沉陷实际情况，根据时间影响系数确定实际下沉曲线，实际下沉曲...; 苗伟陈永春徐燕飞李兵陈晨孙宏杰芮成奇

基于MIDAS/GTS的某矿区地表建(构)筑物稳定性模拟分析: 2025年; 为确定某矿区地表工业场地的安全稳定性,将MIDAS/GTS软件建立的矿区工程地质三维模型导入到有限元分析软件中,并结合矿山开采现状及特点,模拟分析各中段矿体开挖后对地表工业场地的影响。数值模拟计算结果表明:地表工业场地建(构)筑物的最大倾斜率为0.023 mm/m,最大曲率为0.0008×10^(-3)m^(-1),最大水平变形为0.016mm/m,都远小于设计规范Ⅰ级保护对象允许的倾斜变形(3 mm/m)、曲率(0.2×10^(-3) m^(-1))和水平变形值(2 mm/m),开采不会给矿山地表建(构)筑物的安全造成影响,对相似矿山具有一定借鉴意义。; 闫昊苗向彪喻六平赵运涛赵运涛; 关键词：数值模拟稳定性分析

基于SMA-CNN-GRU-Attention组合模型的矿区地表三维形变预测: 2025年; 矿区地表形变监测与预测研究对于矿区安全生产与灾害防治预警具有重要意义。现有研究偏向于对地面垂直沉降的监测与预测,对三维方向形变预测研究较少。针对以上问题,本文基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对金川矿区西二采区进行多轨道数据地表形变监测,并提出一种加入黏菌优化算法(SMA)的SMA-CNN-GRU-Attention组合网络模型,利用该模型对该区域地表三维形变进行预测研究。结果表明,加入SMA进行最优参数求解后,垂直向预测结果的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)较CNN-GRU网络模型分别降低30%和46%;南北向预测结果的MAE与RMSE分别降低37%、39%;东西向预测结果的精度提升较小,MAE、RMSE分别降低6%和10%。SMA算法不仅可以加快模型最优参数选取效率,还能较大程度地提升CNN-GRU-Attention模型预测性能。SMA-CNN-GRU-Attention多特征输入预测模型相较其他预测模型具有优越性,为地表三维形变预测研究提供了一种有效方法。; 彭毅博杨维芳闫香蓉高墨通侯宇豪张德龙; 关键词：形变监测

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