基于改进Knothe时间函数的地表动态移动变形预测模型研究

目的为进一步探究地表动态移动变形特征,加深认识矿山开采沉陷基本规律,更好地服务于矿山安全绿色生产,方法针对原Knothe时间函数模型表达地表下沉及其速度变化规律的缺陷,基于矿山开采过程中地表下沉盆地动态形成机理,分析时间函数参数c对地表下沉量、下沉速度和下沉加速度影响规律;以地表下沉速度达到最大值时刻,将地表动态移动变形分为两个阶段,进一步改进Knothe时间函数模型,在此基础上,建立地表动态下沉、倾斜、曲率移动变形预测模型,并以某矿2201开采工作面为例,进行地表动态移动变形预测和精度分析。结果结果表明:改进后的Knothe时间函数形态与矿山开采沉陷地表动态移动变形一致,可以较好地描述采动地表“稳定→变化→稳定”全过程动态演化特征;参数c是该函数模型的重要参数,与覆岩力学性质、开采条件和开采速度等地质采矿条件有关,对描述地表动态移动变形量较敏感,随着参数c增大,地表下沉量和下沉速度显著增大;运用改进的Knothe地表动态移动变形预测模型计算,得到的地表下沉量误差为厘米级精度,倾斜值误差在5 mm/m以内,曲率误差在0.7 mm/m2以内,其相对误差均在6.0%以内,预测结果与实测结果较吻合。结论提出的预测模型具有一定可靠性与实用性,可较准确分析地表动态移动变形全过程的规律,从而为“三下”采煤及保护煤柱留设提供参考。

基于分段Knothe时间函数的开采沉陷预计模型优化及应用

淮南矿区煤层埋深达800~1200 m,开采影响传播时间长,在使用原始分段Knothe时间函数模型预计该地区地表沉陷动态过程时,存在的不足为:预计的地表沉陷无启动阶段,下沉速度达到最大时对应的地表沉陷值并不等于最大下沉值的1/2,时间因素影响系数(c)以及地面点最大下沉速度对应的时刻(τ)无法实现自适应取值。通过理论研究以及资料分析,应用地表沉陷启动时间t_(0)以及修正模型对Knothe时间函数模型进行优化,并结合淮南矿区地质特征以及概率积分模型相关理论构建了c、τ求解模型,提出了适合淮南厚冲积层矿区的分段Knothe时间函数优化模型。以淮南某矿1613(3)工作面为例,采用所提优化Knothe时间函数模型、原始分段Knothe时间函数模型、分段Knothe时间函数模型分别进行了地表沉陷预测。结果表明:以地表点的实测值作为参考,所提出的优化模型在预计地表形变时,预计标准差为295.8 mm,总体精度较原始分段Knothe时间函数提高了49%,较分段Knothe时间函数提高了53%,证明了所提优化模型的优异性。

开采沉陷动态预计的分段Knothe时间函数模型优化

针对分段Knothe时间函数在理论上存在的不足,为了扩展其应用范围,改善其在地表动态下沉预计时的精度,通过理论分析和对比研究,对该时间函数存在的理论缺陷进行了深入探讨,并针对存在的问题提出了相应的改进方法,进而构建了一种新的、适用范围更广、预测精度更高的分段Knothe时间函数模型。研究结果表明:该模型的构建解决了原时间函数在分段点处函数值与理论值不一致的问题以及原时间函数值最终不能收敛于1的问题;新的函数模型在应用上也摆脱了原模型对预计参数选取的某些特殊限制,扩展了利用该模型在不同地质采矿条件下进行动态预计的适用性。通过对实测数据的对比预测,证明采用该时间函数模型进行预测的精度比采用原时间函数进行预测的精度有所提高,并且地表下沉的终态预计值在达到最大下沉值后不会再随着下沉时间的增加而改变。

基于Knothe时间函数和InSAR的煤矿区动态沉陷预计研究

以钱营孜矿区的3212工作面为研究对象,采用基于Knothe时间函数的动态沉陷预计模型进行开采沉陷动态预计。计算了不同时间、不同位置的点的动态下沉值,分别与水准测量成果和D-InSAR监测结果进行了对比分析。实验表明,基于Knothe时间函数的动态沉陷预计模型所得到的结果符合开采沉陷导致的地表沉陷规律;其结果与水准测量成果和D-InSAR监测结果吻合;最大误差不超过0.2m,能够满足动态预计的要求。

Knothe时间函数及其在地表动态下沉过程中的应用

基于时间函数预计地表动态移动变形逐渐发展成了一种趋势。为此,详细介绍了原始Knothe时间函数和3种改进的Knothe时间函数,并讨论了这3种Knothe时间函数在地表动态下沉过程中的应用,最后给出了具体实例,结果表明:原始Knothe时间函数和3种改进的Knothe时间函数都有较高的精度,具有实践指导意义。

红旗铁矿改进Knothe时间函数开采沉陷预计模型

针对Knothe时间函数模型对开采沉陷过程的预计结果与沉陷实际发生过程不完全符合的问题,分析了该模型的缺陷,提出了改进的Knothe时间函数开采沉陷预计模型。结合河北省武安市红旗铁矿6300综放工作面地表沉陷实测数据,构建了改进的Knothe时间函数开采沉陷预计模型,并进行了模型精度分析。研究表明:经过累计387 d观测,改进的Knothe时间函数开采沉陷预计模型的预计值与实测值的误差为0.2~73.6 mm,平均误差为35.2 mm,优于BP神经网络模型(误差为8.1~143 mm,平均为49.9 mm)、SVM模型(误差为0.7~105.1 mm,平均为35.8 mm)以及概率积分法模型(误差为18.2~180.5 mm,平均为102.6 mm),对于高精度预计该矿开采沉陷具有一定的作用。

优化分段Knothe时间函数求参方法

针对优化分段Knothe时间函数的参数求取问题,给出了2种求参方法:(1)以本矿区,或地质、采矿条件相似矿区的地表监测资料为基础,提出了"反算时间函数对比求参法",给出了详细的参数求取流程,该法直观、易操作,且具有通用性,可用于其他时间函数的参数求取;(2)以采空区达到充分采动尺寸时的地表沉陷规律,及相应概率积分参数为基础,推导了时间参数的"直接计算法"公式,该方法参数意义明确,求参过程简便,能直接应用于编程计算。预计实践表明,采用本文方法求参,动态预测最大相对误差可控制在9%以内,随着开采时间的增加,动态预测精度将会逐渐提高,最终维持在5%左右;根据统计,地表最大下沉值预测相对误差则可维持在6%左右。应用实践证明了论文所给出的求参方法的实用性与可靠性。

改进的Knothe时间函数开采沉陷动态预计模型研究

针对Knothe时间函数描述开采沉陷中的地表动态下沉过程的不足,在原Knothe时间函数的基础上,增加了影响时间变化的幂指数参数和反映岩层移动非线性特征的参数,以淮南某矿1613 (1)工作面地表移动观测站实测数据进行模型验证。结果表明,该模型精度能够满足淮南矿区开采沉陷预计工作的需要,即基于改进的Knothe时间函数模型构建的岩层移动动态演化过程,能够更客观真实地反映岩层下沉量、下沉速度的客观变化规律。

基于Knothe时间函数的开采沉陷预计研究

开采沉陷对矿山正常安全的采煤工序和地面建筑物有严重影响,为减少沉陷带来的损害,根据矿山实际生产情况,采用Knothe时间函数结合概率积分法,建立地表沉陷预计模型及公式,并运用Matlab软件编辑M文件将预测结果可视化,确定矿山开采过程中地表的沉陷量及沉陷范围,最终完成对地表的沉陷预计。结果表明:工作面在推进至148.8~186 m时达到最大下沉量,与预测结果基本吻合;随着工作面的继续推进,地表塌陷波及范围会不断加大,采取加大回采长度,保证地表的相对平整性;地表塌陷走势大致沿着走向方向呈台阶依次下沉,最大下沉处约1.6 m。方法可监测地表沉陷范围及下沉量变化,为减少沉陷损害提供指导依据。

融合D-InSAR与幂指数Knothe时间函数的老采空区地表残余变形预测

煤炭老采空区在我国广泛分布,随着老城改造和城镇化发展,越来越多基础设施不可避免需建造在老采空区,而老采空区地表残余变形预测既是这些工程建设的迫切需求,也是面临的重要难题。本文以河南平顶山某拟建变电站所在老采空区场地为研究区域,融合D-InSAR技术与幂指数Knothe时间函数模型对老采空区地表残余变形进行预测。首先利用合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术分析得到研究区域地表2017年6月~2022年6月的累计变形及逐年沉降量。在此基础上,根据地表累计变形与逐年沉降数据,确定了幂指数Knothe时间函数模型参数取值,建立了描述研究区域老采空区地表动态沉降规律的幂指数Knothe时间函数模型,并基于实测数据对该模型及参数进行验证。最后对变电站所在场地老采空区地表剩余残余变形及未来10年的逐年沉降量开展预测,研究成果可为老采空区工程建设提供依据。

Knothe时间函数参数影响分析及其求参模型研究

对Knothe时间函数参数的影响进行了分析,在Knothe时间函数未达到收敛以前,对于同一时间点而言,c值越小,Knothe时间函数值也越小,c值越大,Knothe时间函数取值也相对越大,特别是在t∈[0,0.2]时,不同的参数对Knothe时间函数值影响较大。根据开采沉陷地表移动变形的一般规律和采空区达到充分采动时的尺寸,建立了一种新的Knothe时间函数求参模型——概率积分求参法。通过对比分析平安煤矿、富力煤矿和孙村煤矿的实测c值与采用该模型的计算c值,验证了该模型的正确性;并以29401工作面上方走向观测线的多期实测下沉数据为例,对该模型进行了实例应用,通过对比分析实测数据和预测结果,进一步证实了本文所建立的Knothe时间函数求参模型的实用性和可靠性。

基于分段Knothe函数的采空区埋地管道动态力学特性研究

针对穿越采空区埋地管道的动态力学预测问题,本文在概率积分法基础上将煤矿开采距离定义为开采时间与开采速度的乘积,采用分段Knothe函数模型并使用叠加原理,建立了在管-土协同变形期间水平煤层及缓倾斜煤层下埋地管道的动态下沉模型;在此基础上,运用弹性地基梁模型求解管道的挠度并结合分段Knothe函数建立了管道动态力学预测模型。结果表明:通过对比理论计算数据与实测数据可知,基于分段Knothe函数的预测方法能够比较真实地反映埋地管道的动态下沉位移及不断开采对埋地管道下沉变化的客观规律,且通过管道挠度方程能准确预测管道的动态力学行为。

基于时间感知主导资源公平的边缘函数计算负载调度算法

针对边缘函数计算服务FaaS中不同负载之间资源抢占导致的资源分配不公平、利用率不高的问题,提出一种时间感知的主导资源公平调度算法。首先,分析了现有主导资源公平调度算法在应用到边缘函数计算服务时的不足;其次,提出加入函数实例运行时间权重,并通过时间感知队列和主导资源公平队列协同实现对函数运行所需要的资源进行公平分配和集群资源充分利用;最后,基于主流开源函数计算服务平台的调度器对算法进行了实现。采用公开负载运行数据集的测试结果表明,该算法最多提升了18.1%的CPU利用率和21.8%的内存利用率,并且执行时间最多降低了26.1%,能够有效提升边缘函数计算服务的资源分配公平性,且提高了资源利用率。

半无限介质多自由度频响函数离散时间有理近似的稳定参数识别

离散时间有理近似函数是将半无限土频响函数转化为时域模型的重要工具,离散时间有理近似函数和时域模型具有相同的稳定性和精度。目前关于离散时间有理近似函数的研究只针对于单自由度系统。该文基于线性控制理论,给出了多自由度有理近似系统的稳定条件。将稳定性条件与遗传-序列二次算法相结合,开发了多自由度频响函数参数辨识方法,保证了多自由度系统的稳定性和精度。不同维度的多自由度有理近似系统的数值仿真验证了该文方法可以保证多自由度有理近似系统的稳定性和精度。

飞行时间和点扩散函数对18F-FDGPET/CT肺癌纵隔淋巴结转移的增益价值

目的探讨飞行时间(TOF)和点扩散函数(PSF)重建对18F-FDGPET/CT显像肺癌纵隔淋巴结转移的增益价值。资料与方法回顾性分析2020年3月9日—2021年7月23日在佛山市第一人民医院行PET/CT检查的肺癌纵隔淋巴结转移患者68例。分别采用有序子集最大期望值迭代法(OSEM)、OSEM+TOF、OSEM+PSF、OSEM+TOF+PSF重建图像,比较不同重建算法对肺癌纵隔淋巴结转移病灶的分辨能力,以及病灶信噪比(SNR)和标准化摄取值(SUV)的差异。结果使用OSEM+TOF+PSF重建可获得病灶SUVmax、SUVmean和SNR的最高值,与常规OSEM比较分别增加了21.99%、22.86%和60.14%(t=28.321、19.11、11.059,P均<0.01);其差异百分比在直径≤22 mm的较小病灶中明显大于直径>22 mm的较大病灶(24.1%比21.1%、25.3%比19.3%、70.6%比63.3%;Z=-3.658、-4.313、-2.154,P均<0.05),在SNR≤15.31的低对比度病灶中明显大于SNR>15.31的高对比度病灶(23.6%比21.4%、25.3%比21.1%、85.7%比46.0%;Z=-3.519、-2.336、-5.106,P均<0.05);在不同重建算法的病灶可检测性评价结果中,OSEM+TOF+PSF图像对纵隔淋巴结转移病灶的显示最清晰,其中87.4%的病灶为明确存在,显著高于OSEM图像的73.1%(χ^(2)=11.704,P=0.001),但OSEM+PSF图像中病灶明确存在的比例与OSEM比较并未显著增加(73.1%比75.8%;χ^(2)=0.361,P=0.548)。结论TOF和PSF结合能显著提高肺癌纵隔淋巴结转移病灶的探测能力,以及病灶SNR和SUV,尤其在小病灶和低对比度病灶中更为显著。

基于改进函数投影同步的PMSM有限时间混沌控制

研究了均匀气隙永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)在参数确定,以及空载且定子绕组只有直轴输入电压供电的情况下,对在一定的输入电压范围内发生的混沌振荡进行控制.针对PMSM中直轴、交轴电流和电机角速度的混沌振荡,提出一种基于改进函数投影同步和有限时间稳定的控制方法.设计了改进函数投影同步控制器,并基于Lyapunov稳定性定理,从理论上证明所设计的控制器的有效性.仿真结果表明,系统在施加的控制器的作用下,原运行于混沌状态的系统能够在很短时间内收敛于稳定的状态,且具有对外部扰动的强鲁棒性.与施加输入–状态线性化方法设计的控制器的效果相比,系统状态变量能够更快达到预期控制设定值,并维持在平衡状态运行,具有良好的动态品质.

基于非线性目标函数的时间卷积网络RUL预测

机械设备剩余使用寿命(RUL)预测是系统维护策略的重要组成部分。在建立深度学习预测方法的目标函数的过程中,退化模型通常以分段线性函数的形式建立,异常值对预测结果的影响很容易被放大。提出了一种基于分段非线性退化的时间卷积网络回归模型。非线性函数能较好地描述传感器的退化趋势,减少线性模型预测引起的系统偏差。在美国航天局公布的涡扇发动机(C-MAPSS)数据集上验证了该模型的有效性,实验表明该模型比目标函数为分段线性函数的模型具有更低的误差,优于现有的一些预测方法。

基于改进Knothe时间模型的地表最大沉降速度预测

在传统Knothe时间模型假设基础上提出新的假设,构建改进Knothe时间模型,通过理论分析表明,改进后的时间模型符合地表点沉降和沉降速度变化规律;基于改进Knothe时间模型推导了地表最大沉降速度计算表达式,并给出模型参数确定方法。采用20个矿区开采引起的地表最大沉降速度监测值与理论预测值进行对比,结果表明,20个矿区的地表最大沉降速度理论预测值与监测值吻合程度高,两者相对标准偏差仅为2.1%,验证了模型的精确性和可靠性。地表最大沉降速度受煤层采高、开采速度、松散层厚度和基岩层厚度等参数影响,研究表明,地表最大沉降速度随煤层采高和开采速度的增加而线性增加,随松散层厚度、基岩层厚度的增加而非线性减小,且其对基岩层厚度变化的敏感性比松散层厚度变化大。

结合改进Weibull时间函数的开采沉陷动态预测模型

煤炭开采引起的地表沉陷是一个多维动态变化过程,动态预测可以获取采空区上方任意位置、时刻的形变大小,对保护地面基础设施和人民生命安全具有重要意义。为实现地表沉陷的动态预测,针对Weibull时间函数模型结构复杂、参数较多等不足,基于开采沉陷相关理论,建立了仅含一个模型参数,且可以准确描述地表点下沉量、下沉速度、下沉加速度的改进Weibull时间函数模型。在此基础上,结合已有的地表沉陷盆地模型,建立了一种新的开采沉陷动态预测模型,详细阐述了模型参数的确定方法及其对沉陷盆地形态的影响,并结合某矿313工作面和3214工作面实测数据验证了模型的预测精度和适用性。结果表明:改进的Weibull时间函数模型最大均方根误差为52 mm,最大相对误差为2.1%,较改进前分别提高了60.3%和64.4%;开采沉陷动态预测模型预测的下沉曲线形态和实测下沉曲线形态一致,最大均方根误差为17 mm,最大相对误差为1.76%,表明该模型可以预测地表沉陷过程,具有较好的适用性和可靠性。该研究结果可为矿区地表沉陷动态预测提供参考。

开采沉陷动态预测时间函数参数变化规律研究——以Weibull为例

针对开采沉陷动态预测模型中时间函数参数主要以最大下沉点的下沉时间序列为基础反演获取,在工作面上方空间位置变化规律研究不足的问题;依据工作面推进过程中覆岩受力、垮落情况,在平面方向上将采空区分为竖向整体受压区、中间区、动态完全区3个区间;以Weibull时间函数为例,分析了动态预测m、k 2个参数的含义、空间分布规律及特点,并构建2个参数的分区数学模型及选取准则;分别以实测最终值、概率积分法预测值为基准,通过实例验证了其正确性,丰富了开采沉陷动态预测参数研究。