矿井采动地表破坏和井下涌水量预测

发布时间：2017-04-07 08:21

  本文关键词：矿井采动地表破坏和井下涌水量预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当今社会能源是制约经济发展的重要因素，，煤炭作为我国能源结构中的主要能源，为我国经济发展提供了可靠保障。近年来，随着矿山开采数量及深度增加，矿山开采造成的灾害影响愈来愈大。地表变形与矿井水灾是矿山开采常见问题，也是我们当前研究工作的重点。 本文主要使用数值模拟方法进行研究。首先，基于UDEC软件模拟了黔阳煤矿不同区段开采后地表变形及覆岩移动情况，总结了矿井一、二区段不同工作面采动后地表监测点的水平和垂直移动及覆岩移动规律，并讨论了各区段开采时可能引起的地质灾害并提出了相应的防治措施。其次，选用MATLAB中的BP神经网络建立了黔阳煤矿不同开采时期（开采状态和停采状态）井下涌水量预测模型，并对预测精度进行了评价。 主要得出以下结论：（1）水平方向移动规律，第一区段各煤层的开采对地表水平移动的影响相差不大；第二区段开采后的地表水平移动曲线变化形态基本一致但位移量相差较大，且第二区段各煤层工作面开采造成坡肩附近的裂缝数目、宽度、长度、深度都明显增加；（2）垂直方向移动规律，第一区段各煤层开采对地表下沉影响相差不大；第二区段曲线下沉变化形态与第一区段基本一致但第二区段曲线下沉量明显大于第一区段；（3）每个区段首采煤层首采工作面（11201、11203）的开采对覆岩及地表的变形破坏影响最大，远大于同一区段下部煤层工作面开采的影响。第一区段各工作面的开采造成的冒落、裂隙带都未发展到地表。第二区段各工作面开采后，采空区的裂隙贯穿到第一级坡顶平台靠坡肩的位置，同时第一级坡顶平台的其他地表裂隙进一步向下发展；（4）开采状态时，黔阳煤矿井下涌水量预测网络模型测试效果良好，可信度达到87.5%，模型预测能力较高；（5）停采状态时，网络测试逼近效果比较差，且可信度仅为75%，主要表现为2013年8、9、10月份网络输出涌水量明显大于实际涌水量，主要原因可能是矿井停采后，开采阶段形成的裂隙随时间而慢慢闭合，导致网络输出涌水量值明显大于实际涌水量值。
【关键词】：矿井开采 数值模拟 地表变形 涌水量预测模型
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TD325;TD742
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 研究课题的背景8-9
• 1.2 本文研究目的9
• 1.3 国内外研究现状9-15
• 1.3.1 矿井采动地表变形破坏研究现状9-11
• 1.3.2 矿井涌水量预测研究现状11-15
• 1.4 本文研究的意义和内容15
• 1.5 课题研究方法和技术路线15-16
• 1.6 论文主要结构及内容16-18
• 2 黔阳煤矿概况18-23
• 2.1 矿山概况18-19
• 2.1.1 地理位置及交通18
• 2.1.2 矿井建设情况18-19
• 2.1.3 矿山开采设计19
• 2.2 地质环境条件19-21
• 2.2.1 地形地貌及岩性19-20
• 2.2.2 水文地质条件20-21
• 2.3 主要采掘工程及采空区特征21-23
• 2.3.1 主要采掘工程21
• 2.3.2 采掘现状及采空区特征21-23
• 3 矿井采动数值模拟23-40
• 3.1 数值模拟方法及软件23-24
• 3.1.1 离散元方法23
• 3.1.2 UDEC 软件及功能23-24
• 3.2 数值模型建立24-29
• 3.2.1 模型材料参数24-25
• 3.2.2 本构模型选择25-27
• 3.2.3 模型建立27-28
• 3.2.4 边界条件确定28
• 3.2.5 模型开采时序28-29
• 3.3 模拟结果及分析29-37
• 3.3.1 不同工作面开采后地表下沉及水平位移29-32
• 3.3.2 不同工作面开采后覆岩与地表的变形破坏32-37
• 3.4 采动诱发地质灾害类型及防治37-40
• 3.4.1 不同时期地质灾害类型及分布区域37-39
• 3.4.2 地质灾害防治措施39-40
• 4 井下涌水量预测40-61
• 4.1 数值模拟方法及软件40-42
• 4.1.1 matlab 简介40
• 4.1.2 软件特点40-41
• 4.1.3 神经网络简介41-42
• 4.2 数值模型建立42-52
• 4.2.1 BP 神经网络的生成42-48
• 4.2.2 BP 神经网络用于预测的基本原理48
• 4.2.3 黔阳煤矿井下涌水量预测数值模型建立48-52
• 4.3 模拟结果、评价及分析52-61
• 4.3.1 矿井开采状态井下涌水量预测模型结果53-57
• 4.3.2 矿井停采状态井下涌水量预测模型结果57-60
• 4.3.3 预测结果分析60-61
• 5 结论与展望61-63
• 5.1 主要结论61
• 5.2 研究展望61-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-68
• 附录68
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录68
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目68

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本文编号：290035