导读:本文包含了松散层沉降论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:厚松散层,沉降,时间序列模型,Weibull函数
松散层沉降论文文献综述
白斌,张文泉[1]（2018）在《厚松散层开采松散层沉降时间序列模型研究》一文中研究指出针对厚松散层下开采松散层沉降特征的问题,将松散层动态沉降过程分为初始阶段、发展阶段和衰减阶段,根据厚松散层的物理力学性质的不同,利用Weibull时间序列函数模型分析松散层动态沉降过程。以兖州矿区为例,结合松散层沉降的实际观测结果的变化规律,并对其进行Weibull函数拟合,结果表明Weibull时间序列模型可以很好地解释厚松散层开采松散层沉降过程,预测松散层沉降值。(本文来源于《煤炭技术》期刊2018年09期）
王阔[2]（2018）在《数据挖掘在松散层沉降中的应用研究》一文中研究指出在我国华东地区地壳普遍分布着深厚的松散层,由于地壳松散层的失水固结沉降变形,使该地区的淮北、徐州、兖州等矿区相继有百余个煤矿立井井壁发生不同程度的变形甚至破坏,影响安全生产。研究采用光纤光栅监测系统是防治地壳松散层沉降变形的一种有效方法。对于光纤光栅监测系统采集的数据,首先应该检测出其中的异常信息,然后才能有效地用于预测与分析地壳松散层未来沉降状况,以便提高地壳松散层沉降致使井壁变形预测的可靠性和矿井安全状况的评估能力。论文提出了一种针对光栅传感器波长数据的异常检测算法。从监测系统的原理出发,首先运用阈值对采集到的波长数据进行异常判别。其次,对检测到的异常数据从模式特性上进行分类,分为“单独异常点”,“连续异常点”和“异常序列”叁类。然后对不同类别的异常数据,提出了相应的修正公式。消除了“修正后的数据超出阈值的现象”。实验结果表明,异常检测算法能对异常数据进行识别和修正,且效果良好。提出了一种基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型,用于对地层沉降预测。实验时,首先使用传统的灰色Verhulst模型和时间序列ARIMA模型预测,ARIMA模型的预测效果较好,均方根误差为0.8558,灰色Verhulst模型的均方根误差为7.2719;其次,针对灰色Verhulst模型能预测出趋势,但数值预测误差较大的特点,通过设定滑动窗口和步长来对该模型进行改进,提出了基于滑动窗口的灰色Verhulst模型,实验得到的均方根误差为1.8664,但该方法存在局部残差过大的现象;考虑到BP神经网络的函数逼近效果好,因此采用BP神经网络对残差进行预测,在基于滑动窗口的灰色Verhulst模型预测值基础上,加上预测残差来作为真正的预测值。通过实验得到的基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型的均方根误差为0.2506。对四种预测模型效果进行对比,最后选定基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型用于松散层的沉降预测。(本文来源于《西安科技大学》期刊2018-06-01）
苏静,姬祥,李文璐[3]（2018）在《厚松散层矿区综放开采地表沉降规律研究》一文中研究指出为了研究厚松散层矿区特厚煤层综放开采对地表沉陷规律的影响,以坡西煤矿P1501综放工作面地表观测站观测数据为基础,研究了综放开采对厚松散层矿区地表移动变形预计参数及动态参数的影响,结果表明,相较于一般采矿地质条件,在厚松散层下特厚煤层综放开采引起的地表下沉系数与水平移动系数偏大,分别为0.88和0.69,而主要影响角正切、开采影响传播角及拐点偏移距偏小,分别为1.71°、54.2°及-0.03H_0~0.11H_0;地表移动初始期较短,其所占地表总移动时间的比值仅为9.6%,而活跃期较长,其所占总移动时间的比值为50.6%,同时阶段下沉量占总下沉量的比值接近97.3%。(本文来源于《煤炭工程》期刊2018年03期）
张翔,刘成禹,陈博文[4]（2017）在《近松散层突水涌砂诱发的沉降试验研究》一文中研究指出针对近松散层突水、涌砂诱发的沉降问题,设计了一套可以改变涌口直径模拟砂、水涌出的可视化试验装置,对粒径0.075 mm~2 mm标准砂、5 mm~10 mm粗砂构成的砂体,在不同涌口尺寸及不同水力比降下突水、涌砂诱发的沉降规律进行了研究。试验结果表明:细颗粒含量87%、粗颗粒含量13%组成的砂体,当涌口直径大于8 mm时,砂体会发生沉降;继续增大涌口直径,大于16 mm后,砂体会发生溃砂;细颗粒含量60%、粗颗粒含量40%组成的砂体,当水力比降为3.5时,砂体会发生溃砂;当水力比降在6.0~7.5时,细颗粒在渗流力的作用下会在涌口上方形成土拱和滤层,阻止颗粒流失,砂体不会发生沉降。砂体发生沉降时,沉降影响半径和沉降中心深度与涌口直径和水力比降呈线性关系。(本文来源于《水利与建筑工程学报》期刊2017年06期）
赵忠义,陈昕昕,梁华杰[5]（2017）在《厚松散层下多工作面回采对地表沉降的影响研究》一文中研究指出为了研究厚松散层矿区多工作面回采对地表沉降的影响,以涵盖红岭煤矿四个工作面地表移动观测数据为基础,主要研究厚松散层下倾向采动程度对地表沉降特征、地表下沉率、主要影响角正切以及拐点偏移距的影响。结果表明,在厚松散层矿区,随着回采工作面采空区数目的不断增加,当倾向采动程度由极不充分采动过渡到非充分采动时,地表下沉率由0.21猛增到0.45,增大近114.3%,之后随着回采工作面采空区数目的继续增加,地表下沉率增加缓慢,并最终稳定于一定值;随着多工作面连续回采,下沉盆地倾向主要影响角正切递增速度明显快于走向主要影响角正切,但最终稳定值偏小,分别稳定于2.6和2.7,最后分别拟合出了倾向采动程度与地表下沉率及主要影响角正切的经验公式。(本文来源于《煤炭工程》期刊2017年10期）
赵忠义,陈昕昕,梁华杰[6]（2017）在《不同松散层厚度对地表沉降特征的影响研究》一文中研究指出为了研究不同松散层厚度对地表沉降特征的影响,以赵固二矿地质采矿条件为背景,通过构建数值模型,研究了厚松散层地质采矿条件下松散层厚度对地表下沉及水平移动特征、地表主要移动变形参数的影响。(本文来源于《煤炭技术》期刊2017年08期）
杨军伟,侯得峰[7]（2017）在《厚松散层矿区采动程度对地表沉降特征的影响》一文中研究指出为了研究厚松散层矿区采动程度对地表沉降特征的影响,以红岭煤矿1501工作面地表移动观测数据为基础,着重研究厚松散层地质采矿条件下走向采动程度对地表下沉率、主要影响角正切以及拐点偏移距的影响。结果表明,在厚松散层条件下,随着走向采动程度的增加,在由极不充分采动过渡到非充分采动时,地表下沉率由0.03增加到0.10,扩大近3倍,之后随着走向采动程度的继续增加,地表下沉率变化平缓;随着走向采动程度的增加,走向主要影响角正切减小速度要明显快于倾向主要影响角正切,并且依据红岭煤矿地质采矿条件,分别拟合出了走向采动程度与地表下沉率和主要影响角正切的经验公式。(本文来源于《煤矿安全》期刊2017年04期）
张婷婷,孙本魁,王冰渡,方沛[8]（2017）在《深厚松散层立井井筒与地表同步沉降的原因分析》一文中研究指出为了探究钱营孜煤矿工业广场立井井筒与地表同步沉降的原因,根据GB 50384—2007《煤矿立井井筒及硐室设计规范》,对钱营孜煤矿主副井罐道间隙实测值进行的统计分析,详细对比说明了主副井罐道间隙的压缩现象以及其发展变化规律。(本文来源于《煤矿安全》期刊2017年03期）
钟林华,曹思文,于宗仁,朱术云[9]（2017）在《厚松散层薄基岩下综放开采对河堤沉降影响研究》一文中研究指出以与318工作面北侧地质和采矿条件均类似的工作面开采前所在泗河东河堤布设的19个沉降监测点数据为背景,对比分析了开采317工作面时泗河东河堤19个监测点不同时间段的差异沉降变化特征。研究结果可为318工作面3煤层综放开采前泗河东河堤加固与防治提供重要参考依据。(本文来源于《煤炭技术》期刊2017年03期）
侯得峰,李德海,许国胜,张彦宾[10]（2016）在《厚松散层下采高对地表动态沉降特征的影响》一文中研究指出为了研究厚松散层下采高对地表动态沉陷的影响,以赵固矿区地表移动观测数据为基础,研究了厚松散层地质采矿条件下采高对地表下沉量、地表最大下沉速度、地表最大下沉速度滞后距以及不同阶段地表移动持续时间的影响。结果表明:在厚松散层条件下,随着采高的增加,地表下沉系数由0.67增大到0.74,增大了约11%;地表最大下沉速度由24.5 mm/d增大到51.1 mm/d,增大了109%;地表最大下沉速度滞后距由182 m缩减到94 m,缩短了约49%;地表移动的活跃期由206 d延长到252 d,延长了约23%,而衰退期持续时间由112 d缩短到62 d,缩短了约45%,由此得出在厚松散层下开采时,随着采高的增加地表显现出下沉系数增大、下沉速度加快、活跃期延长而衰退期缩短,地表残余变形减小并且稳定快等特征。(本文来源于《煤炭科学技术》期刊2016年12期）
松散层沉降论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在我国华东地区地壳普遍分布着深厚的松散层,由于地壳松散层的失水固结沉降变形,使该地区的淮北、徐州、兖州等矿区相继有百余个煤矿立井井壁发生不同程度的变形甚至破坏,影响安全生产。研究采用光纤光栅监测系统是防治地壳松散层沉降变形的一种有效方法。对于光纤光栅监测系统采集的数据,首先应该检测出其中的异常信息,然后才能有效地用于预测与分析地壳松散层未来沉降状况,以便提高地壳松散层沉降致使井壁变形预测的可靠性和矿井安全状况的评估能力。论文提出了一种针对光栅传感器波长数据的异常检测算法。从监测系统的原理出发,首先运用阈值对采集到的波长数据进行异常判别。其次,对检测到的异常数据从模式特性上进行分类,分为“单独异常点”,“连续异常点”和“异常序列”叁类。然后对不同类别的异常数据,提出了相应的修正公式。消除了“修正后的数据超出阈值的现象”。实验结果表明,异常检测算法能对异常数据进行识别和修正,且效果良好。提出了一种基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型,用于对地层沉降预测。实验时,首先使用传统的灰色Verhulst模型和时间序列ARIMA模型预测,ARIMA模型的预测效果较好,均方根误差为0.8558,灰色Verhulst模型的均方根误差为7.2719;其次,针对灰色Verhulst模型能预测出趋势,但数值预测误差较大的特点,通过设定滑动窗口和步长来对该模型进行改进,提出了基于滑动窗口的灰色Verhulst模型,实验得到的均方根误差为1.8664,但该方法存在局部残差过大的现象;考虑到BP神经网络的函数逼近效果好,因此采用BP神经网络对残差进行预测,在基于滑动窗口的灰色Verhulst模型预测值基础上,加上预测残差来作为真正的预测值。通过实验得到的基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型的均方根误差为0.2506。对四种预测模型效果进行对比,最后选定基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型用于松散层的沉降预测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
松散层沉降论文参考文献
[1].白斌,张文泉.厚松散层开采松散层沉降时间序列模型研究[J].煤炭技术.2018
[2].王阔.数据挖掘在松散层沉降中的应用研究[D].西安科技大学.2018
[3].苏静,姬祥,李文璐.厚松散层矿区综放开采地表沉降规律研究[J].煤炭工程.2018
[4].张翔,刘成禹,陈博文.近松散层突水涌砂诱发的沉降试验研究[J].水利与建筑工程学报.2017
[5].赵忠义,陈昕昕,梁华杰.厚松散层下多工作面回采对地表沉降的影响研究[J].煤炭工程.2017
[6].赵忠义,陈昕昕,梁华杰.不同松散层厚度对地表沉降特征的影响研究[J].煤炭技术.2017
[7].杨军伟,侯得峰.厚松散层矿区采动程度对地表沉降特征的影响[J].煤矿安全.2017
[8].张婷婷,孙本魁,王冰渡,方沛.深厚松散层立井井筒与地表同步沉降的原因分析[J].煤矿安全.2017
[9].钟林华,曹思文,于宗仁,朱术云.厚松散层薄基岩下综放开采对河堤沉降影响研究[J].煤炭技术.2017
[10].侯得峰,李德海,许国胜,张彦宾.厚松散层下采高对地表动态沉降特征的影响[J].煤炭科学技术.2016