厚松散层开采条件下概率积分法修正模型研究

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1、厚松散层开采条件下概率积分法修正模型研究作者姓名:专业名称:论文提交日期:论文答辩日期:授予学位日期:垄壁曼兰生量旦垄Q兰兰生鱼旦入学时间:研究方向:职称:旦皇一盟缒追且盟墨业一夔一一一一一STUDYABoUTTHECoRRECTIoNMoDELoFPRoBABlLITYINTEGRALMETHoDUNDERTHICKLooSEoVERBURDENADissertationsubmittedinfuIfiIlmentoftherequimmentsofthedegreeofMASTERoFPHILoSoPHYShandongUniVersityofS

2、cienceand11echnologyYuanShicaiSuperVisor:ProfessorChengShuGeomaticsCoIlegeMay2013声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文,除了所列参考文献和世所公认的文献外,全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名:日AFFIRMATIoN久士彳期:2D『3辱f月fo日Idecla阳thatthisdisseIrtation,submittedinful6Umentofthe心quinmentsfortheawardofMaster

3、ofPhilosophyinShandongUⅡiVersi够ofScienceand7rechnology’iswhoIlymyownworkunless心ferencedofaclmowledge.ThedocumenthasⅡotbeensubm“tedf.orquaHncationatanyotheracademicinstitute.Signature:Date:山东科技大学硕士学位论文摘要新世纪以来,我国经济飞速发展,对于不可再生能源的消耗量越来越大,尤其是煤炭资源的消耗,直接导致煤炭资源的开采强度以及开采深度也逐年增加,这引起的地表移动

4、变形和破坏现象也愈加严重,对地面建构筑物的保护以及沉陷地区的治理工作迫在眉睫。国内外学者多年来对各种不同地质环境条件下的开采分别进行了研究,分析其地表沉陷规律以及沉陷预计方法的改进,但是对厚松散层条件下开采后地面沉陷规律的分析还不够透彻,不能很好的解决实际问题。厚松散层条件下地表移动变形预计的方法还没有形成一套体系,能在多数矿区适用,因此对此类情况的研究还需要许多科研工作者共同努力,掌握大量的实际矿区实测资料,从中分析规律,建立模型,形成一套适用体系。在厚松散层条件下,原始概率积分法预计模型预计是不准确的,因此本文分析了厚松散层的地质特征及沉陷机理,

5、在概率积分法的理论基础上,利用“分层理论”建立了修正模型,利用MatIab软件编程实现可视化。通过实例验证,修正模型拟合效果较好,精度明显提高,说明修正模型适用于厚松散层这一特殊采矿条件,因此研究修正模型对厚松散层矿区开采方案设计及预计分析有很重要的意义。关键词:厚松散层,开采沉陷,概率积分法,修正模型山东科技大学硕二{:学位论文ABSTRACTSincethenewcentury,ourcountryeconomyisgmwingrapidly,aJldtheconsumptionofnon—renewableenergyisgrowing,esp

6、eciallyintheconsumptionofcoalresources,、vhich1eddirectlytotheexploitationofcoalresources,strengtha11ddepmofminingalsoincreasedyearbyyear,whichcaused铲oundmoVementa11ddefomationphenomenonhasbecomeevenmores甜ousdamageont11egroundasweUaStheprotectionofbuildillgstmcturessubsidenceare

7、aSofgoVemanceisalsoimminent.OVertheyears,domesticandforeignscholarshaveresearchedaVarietyofmillinggeologicalenVironmentconditions,andanalyzet11esurfacesubsidencemleandpredictionmethodsofimpr0Vement,butforthickunconsolidatedlayersundertheconditionofmininggmundsubsidencelawanalys

8、isisnotenou曲Ⅱ10roughly,aJldmatcallnotsolVetheactualpro

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