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。

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。

基于优化时间函数的走向主断面动态预计模型与算法

针对现有开采沉陷动态预计精度较低的问题,为了提高预计精度,使动态预计成果能够真正在指导矿区生产及采空区土地利用中发挥重要作用,笔者提出以静态预计概率积分模型为基础,采用优化后的分段Knothe时间函数,构建了走向主断面动态沉陷预计理论模型并设计了相应的计算机编程算法,该模型时间函数各参数意义明确,求取方便,不需借助其他监测数据。具体包括:研究确定了在任意给定的预计时刻各动态开采单元时间函数值的计算方法;结合各单元时间函数值,推导了不同开采速度下地表动态移动变形计算公式;给出了时间函数及地表移动的计算步骤和编程算法。采用笔者提出的模型及算法编制了预计程序,并将其应用到预计实践中。结果表明:当给定的预计时间足够长,动态下沉预计与静态预计结果相一致,并且在拐点偏移距处所对应的倾斜值达到了理论最大值,这与理论揭示完全吻合,这表明,采用该模型同样可以进行地表移动稳定后的静态预计,由于算法的差异,相比而言则需要花费更多的时间,但实现了动静态预计一体化的计算设想;另外,通过对官地煤矿29401工作面开采进行动态预计,并抽样对比、统计预计结果和实测数据,得出其走向主断面上点的动态预计相对精度在6%以内,证明了模型和算法的可靠性。

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置,可以减少用户停电损失,提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式,给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量,并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进,克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明,该算法全局搜索能力强,搜索时间短,收敛速度快。