矿区开采沉陷预计的Geomagic法

发布时间：2018-03-14 00:07

本文选题：开采沉陷　切入点：三维激光扫描技术　出处：《金属矿山》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用三维激光扫描技术监测矿区开采沉陷,效率较高,但观测点云数量大、处理困难,目前缺乏成熟的软件进行矿区点云数据分析。为有效处理沉陷区的点云数据并实现沉陷区3D比较、剖面分析和开采沉陷预计参数求取,提出了一种矿区开采沉陷预计的Geomagic法。以某矿为例,首先利用Geomagic Studio软件建立了矿区数字地面模型(Digital terrain model,DTM);其次研究了开采沉陷发生前后的矿区数字地面模型3D对比方法,利用Geomagic Qualify软件分析得到沉陷区地表下沉三维视图;然后对地表下沉三维视图进行了剖面分析,提取走向方向与倾向方向的剖面点下沉值;最后利用剖面点下沉值求取了开采沉陷预计参数,并计算了剖面点的下沉预计值,将下沉预计值与提取的下沉值进行了对比分析,可知下沉拟合准确度达到92%,表明计算出的开采沉陷预计参数具有较高的精度,对于进一步推动三维激光扫描技术在矿区开采沉陷监测预计方面的应用有一定的参考价值。
[Abstract]:Using 3D laser scanning technology to monitor mining subsidence in mining area is more efficient, but the number of observation point cloud is large, so it is difficult to deal with. In order to deal with the point cloud data of subsidence area and realize 3D comparison of subsidence area effectively, the section analysis and mining subsidence prediction parameters are obtained. This paper presents a Geomagic method for predicting mining subsidence in mining area. Taking a mine as an example, the digital terrain model of mining area is established by using Geomagic Studio software, and the 3D comparison method of mining digital ground model before and after mining subsidence is studied. The surface subsidence 3D view of subsidence area is obtained by using Geomagic Qualify software, and then the surface subsidence 3D view is analyzed, and the settlement value of the section point in the direction of strike and tendency is extracted. Finally, the predicted parameters of mining subsidence are obtained by using the subsidence value of the section point, and the predicted subsidence value of the section point is calculated, and the subsidence prediction value is compared with the extracted subsidence value. It can be seen that the fitting accuracy of subsidence is up to 92, which indicates that the calculated parameters of mining subsidence prediction have high accuracy, which has certain reference value for further promoting the application of 3D laser scanning technology in mining subsidence monitoring and prediction.
【作者单位】：河南理工大学测绘与国土信息工程学院;
【基金】：河南省高等学校重点科研项目(编号:15A420005) 河南省科技攻关项目(编号:162102210226) 河南理工大学博士基金项目(编号:B2012-004) 国家自然科学基金重点项目(编号:U1261206) 河南高校科技创新团队基金项目(编号:13IRTSTHN029)
【分类号】：TD327

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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