基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法

专利名称：基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410644506.X

专利申请（专利权）人：中国矿业大学,江苏中矿华瑞能源科技有限公司
权利人地址：江苏省徐州市铜山区大学路1号

专利发明（设计）人：周跃进,朱超斌,卞正富,陈继初,李兆泰,胡润,徐雨农,陈哲,张彦龙,周光明

专利摘要：本发明公开了基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法,属于关闭矿井再利用技术领域。本方法通过合成孔径雷达获取关闭矿井大区域相应参数信息，利用无人机航测获取关闭矿井小区域相应参数信息，选取重点区域布设特征点，然后布设监测设备获取关闭矿山地表岩体相应参数信息，通过数值模拟获取关闭矿井地下岩层信息，并提取关闭矿井生产时的水文地质及工程条件数据，将上述数据融合建立数据库。通过数据库建立空天地岩多源监测数据的关闭矿井稳定性评价模型，依据此模型对关闭矿井的稳定性作出评价，可对关闭矿井再利用提出安全方面的科学指导。

主权利要求：
1.一种基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1.利用合成孔径雷达干涉技术获取关闭矿井区域图像，提取平均沉降速率、最大沉降速率、地表东西/南北/垂直向形变观测值的参数；
步骤S2.通过无人机摄影测量平台获取关闭矿井地貌图像，提取包含关闭矿山地表沉降值A6、地表裂隙发育数量D3的参数；
步骤S3.根据步骤S1和步骤S2获取的关闭矿井图像，选取各参数偏高区域重点监测，在区域内提取代表性特征点；
步骤S4.在特征点处布设钻孔测斜仪、伸长仪和微震监测仪，采集包含表土岩层内部位移量B1、表土岩体的水平位移量B2、近地表岩体内部下沉量B3、岩体破裂震级D4和岩体破裂能量D5的参数；
步骤S5.利用关闭矿井以前开采的过程资料进行矿区岩体数值模拟，得到深部地下岩层各处的包含水平应力、垂直应力、最大主应力、水平位移、竖向位移的参数；
步骤S6.根据特征点坐标，在合成孔径雷达、无人机摄影测量、岩体数值模拟的数据中提取地面特征点处的相关参数值；
步骤S7.结合矿井生产资料与水文地质资料，提取包含矿井涌水量D1、水质级别D2、废弃矿井年限E1、支护条件E2、施工因素E3的参数；
步骤S8.依据上述步骤获取的各种参数数据，建立关闭矿井稳定性参数数据库；
步骤S9.将稳定性参数划分为地表状态、地表岩土状态、深部岩体状态、水文地质条件及关闭矿井条件，采用模糊数学法确定各参数的权重信息，建立空天地岩多源监测数据的关闭矿井稳定性评价模型。
2.根据权利要求1所述的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，其特征在于，在步骤S2中，所述通过无人机摄影测量平台获取地貌影像数据，提取关闭矿山地表沉降值A6、地表裂隙发育数量D3参数的方法具体为：步骤S21.根据InSAR获取的关闭矿井地形和地表特征，确定飞行范围，布设像控点，规划飞行航线，利用无人机倾斜摄影手段采集关闭矿井区域的倾斜影像数据；
步骤S22.对影像数据进行去噪、增强处理，整合生成点云数据并构成三角网格模型，生成高质量的数字表面模型DSM与数字高程模型DEM；
步骤S23.提取关闭矿井沉降变化信息，进行叠加分析与图像处理，得出地表沉降值与地表裂隙发育数量。
3.根据权利要求2所述的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，其特征在于，在步骤S2中，地表沉降值A6通过比较连续时间点上的DEM或DSM数据获得，具体计算公式为：其中，A6是(x,y)地点在T1与T2时间点的地表沉降值， 为两个时间点对应的高程。
4.根据权利要求1所述的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，其特征在于，在步骤S4中，岩体破裂震级D4计算通常依赖于特定的震级公式，对于微震监测，简化公式如下：D4＝log10(U)‑log10(u0(l))
式中，U是震动的最大振幅，U0(l)是根据震中距离l计算的基准振幅；
岩体破裂能量D5根据地震波能量测量来估算，简化公式如下：
式中，ρ是岩石的密度，V是地震波在介质中的传播速度，T是振动持续时间，是最大振幅。
5.根据权利要求1所述的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，其特征在于，在步骤S5中，所述利用关闭矿井以前开采的过程资料进行矿区岩体数值模拟，得到深部地下岩层各处的深部水平应力C1、深部垂直应力C2、深部最大主应力C3、深部水平位移C4、深部竖向位移C5参数的方法具体为：步骤S51、进行收集和整理数据，包括地层信息、岩石性质、构造情况、断层分布和井孔布置；
步骤S52、建立地质模型，根据收集到的资料，建立矿区的地质模型，包括确定地层的分布、厚度和性质，标记断层的位置和属性，并考虑井孔的布置和开采过程中的变化；
步骤S53、确定边界条件，根据实际情况和矿区特点，确定数值模拟的边界条件，包括确定模拟区域的范围和深度、选择适当的边界类型以及考虑温度、水压影响因素；
步骤S54、建立数值模型，根据建立的地质模型和边界条件，利用数值模拟软件FLAC3D建立矿区岩体的数值模型；
步骤S55、将地质模型转化为数学模型，并设定相应的方程和参数，进行模拟计算，通过求解模型方程得到岩体各处的深部水平应力C1、深部垂直应力C2、深部最大主应力C3、深部水平位移C4、深部竖向位移C5参数。
6.根据权利要求5所述的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，其特征在于，所述参数深部最大主应力C3获取的方法为：考虑应力状态和应力场的方向，通过应力张量和其本征值解析来进行，三维应力状态由以下应力分量定义：主应力方向上的正应力σx、σy、σz，以及剪应力τxy、τxz、τyz，最大主应力方程形式为：式中，I1、I2、I3是应力张量的不变量，分别定义如下：
第一应力不变量I1＝σx+σy+σz
第二应力不变量
第三应力不变量
深部最大主应力C3为上述方程的最大根。
7.根据权利要求5所述的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，其特征在于，参数深部竖向位移C5通过胡克定律计算：式中，ε是岩石的弹性模量，v是泊松比，σh是作用在岩石体上的水平应力，σh,perp是垂直于σh方向上的水平应力。
8.根据权利要求1所述的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，其特征在于，在步骤S9中，所述建立空天地岩多源监测数据的关闭矿井稳定性评价模型的方法包括：S91、构建关闭矿井稳定性评价体系，具体为：
S911、所述关闭矿井稳定性评价模型由目标层、准则层、次准则层和判断层三层构成，其中准则层构成影响目标层的一级因素，次准则层构成影响目标层的二级因素；
S912、所述准则层的评价因子由地表状态A、表土岩体状态B、深部岩体状态C、水文地质条件D、关闭矿井条件E组成，其中地表状态A的评价因子由平均沉降速率A1、最大沉降速率A2、地表东西形变量A3、地表南北形变量A4、地表垂直形变量A5、地表沉降值A6构成；表土岩体状态B的评价因子由表土岩层内部位移向B1、表土岩体水平位移量B2、地表岩体内部下沉量B3构成；深部岩体状态C的评价因子由深部水平应力C1、深部垂直应力C2、深部最大主应力C3、深部水平位移C4、深部竖向位移C5构成；水文地质条件D的评价因子由矿井涌水量D1、水质级别D2、地表裂隙发育数量D3、岩体破裂震级D4与能量D5构成；关闭矿井条件E的评价因子由废弃矿井年限E1、支护条件E2、施工因素E3构成；
S92、运用层次分析法确定评价因子权重，具体步骤如下：
S921、构建成对比较矩阵：设指标层有n个元素，X＝{x1,x2,…,xn}，根据它们对上一层目标的贡献程度进行成对比较，并用相对数值表示它们之间的重要性，记为aij，指的是第i、j因素之间的对比结果；
这些数值构成成对比较矩阵，采用1～9标度法评判，由矿业、测绘、地质、水文领域专家对评价因子打分构建比较判断矩阵，即根据评价因子相对重要性来构造比较判断矩阵m，其中aij＝1/aij；
S922、计算各层次指标所占的权重：计算各判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，利用一致性指标和随机一致性比率作一致性检验，其中一致性指标CI为：
式中，λmax为矩阵最大特征根；n为判断矩阵阶数；
随机一致性比率CR为：
式中，RI为平均随机一致性。 说明书 : 基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法技术领域[0001] 本发明涉及关闭矿井再利用技术领域，具体涉及基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法。背景技术[0002] 我国在双碳目标的驱动下，正积极推动能源系统从高碳向低碳、从以化石能源为主转向以清洁能源为主的发展方向。因此，建设储能设施以保障电力系统稳定供给的需求更加迫切，因产能落后而关井的现状日益凸显。预计到2030年，我国关闭矿井将达到1.5万处。目前，我国已关闭矿井中赋存煤炭资源420亿t、非常规天然气近5000亿m3、地下空间资源约为72亿m3，并且还具有丰富的矿井水资源、地热资源、旅游资源等，关闭矿山若不利用会造成巨大的资源浪费，如何科学开发利用关闭矿山资源与促进资源枯竭矿区转型已成为当今能源环境领域的重要议题。[0003] 关闭矿山再利用工程中最关键的问题是地下空间稳定性，但矿井地下空间构造种类繁多、地质断层散落其中、采空区和巷道错综复杂、采后覆岩“三带”长期演化转换、地下岩石应力场不断演变、关闭矿井地面土地复垦等因素致使关闭矿井稳定性难以进行准确评价与监测。同时关闭地下空间的稳定性状况具有明显的时空变化特性。随着时间的推移，支护结构老化、地下水位变动、地表荷载变化等因素，都可能导致稳定性状况发生变化。因此，提供一种基于高精度数据判断复杂条件下关闭矿井地下空间稳定性判别是目前需要解决的问题。发明内容[0004] 本发明提供了基于空天地岩的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，采用遥感、摄影测量、地表监测与岩体力学仿真的方法，获取废弃矿井稳定性影响因素，并通过模糊数学分析获得有关参数重要性，创新性地建设一套空天地岩一体化的判别法解决关闭矿井稳定性评价的问题，使用“空”“天”“地”“岩”四种技术手段与关闭矿山水文地质与生产等资料相结合，弥补了单一数据造成的不确定性和模糊性，增加数据的精度和可靠度。[0005] 本发明采用的技术方案：基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法，包括以下步骤：[0006] 步骤S1.利用合成孔径雷达干涉技术获取关闭矿井区域图像，提取平均沉降速率、最大沉降速率、地表东西/南北/垂直向形变观测值的参数；[0007] 步骤S2.通过无人机摄影测量平台获取关闭矿井地貌图像，提取包含关闭矿山地表沉降值A6、地表裂隙发育数量D3的参数；[0008] 步骤S3.根据步骤S1和步骤S2获取的关闭矿井图像，选取各参数偏高区域重点监测，在区域内提取代表性特征点；[0009] 步骤S4.在特征点处布设钻孔测斜仪、伸长仪和微震监测仪，采集包含表土岩层内部位移量B1、表土岩体的水平位移量B2、近地表岩体内部下沉量B3、岩体破裂震级D4和岩体破裂能量D5的参数；[0010] 步骤S5.利用关闭矿井以前开采的过程资料进行矿区岩体数值模拟，得到深部地下岩层各处的包含水平应力、垂直应力、最大主应力、水平位移、竖向位移的参数；[0011] 步骤S6.根据特征点坐标，在合成孔径雷达、无人机摄影测量、岩体数值模拟的数据中提取地面特征点处的相关参数值；[0012] 步骤S7.结合矿井生产资料与水文地质资料，提取包含矿井涌水量D1、水质级别D2、废弃矿井年限E1、支护条件E2、施工因素E3的参数；[0013] 步骤S8.依据上述步骤获取的各种参数数据，建立关闭矿井稳定性参数数据库；[0014] 步骤S9.将稳定性参数划分为地表状态、地表岩土状态、深部岩体状态、水文地质条件及关闭矿井条件，采用模糊数学法确定各参数的权重信息，建立空天地岩多源监测数据的关闭矿井稳定性评价模型。[0015] 作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，所述通过无人机摄影测量平台获取地貌影像数据，提取关闭矿山地表沉降值A6、地表裂隙发育数量D3参数的方法具体为：[0016] 步骤S21.根据InSAR获取的关闭矿井地形和地表特征，确定飞行范围，布设像控点，规划飞行航线，利用无人机倾斜摄影手段采集关闭矿井区域的倾斜影像数据；[0017] 步骤S22.对影像数据进行去噪、增强处理，整合生成点云数据并构成三角网格模型，生成高质量的数字表面模型DSM与数字高程模型DEM；[0018] 步骤S23.提取关闭矿井沉降变化信息，进行叠加分析与图像处理，得出地表沉降值与地表裂隙发育数量。[0019] 作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，地表沉降值A6通过比较连续时间点上的DEM或DSM数据获得，具体计算公式为：[0020][0021] 其中，A6是(x,y)地点在T1与T2时间点的高程变化， 为两个时间点对应的高程。[0022] 作为本发明的进一步改进，在步骤S4中，岩体破裂震级D4计算通常依赖于特定的震级公式，对于微震监测，简化公式如下：[0023] D4＝log10(U)‑log10(U0(l))[0024] 式中，U是震动的最大振幅，U0(l)是根据震中距离l计算的基准振幅；[0025] 岩体破裂能量D5根据地震波能量测量来估算，简化公式如下：[0026][0027] 式中，ρ是介质(岩石)的密度，V是地震波在介质中的传播速度，T是振动持续时间，是最大振幅。[0028] 作为本发明的进一步改进，在步骤S5中，所述利用关闭矿井以前开采的过程资料进行矿区岩体数值模拟，得到深部地下岩层各处的深部水平应力C1、深部垂直应力C2、深部最大主应力C3、深部水平位移C4、深部竖向位移C5参数的方法具体为：[0029] 步骤S51、进行收集和整理数据，包括地层信息、岩石性质、构造情况、断层分布和井孔布置；[0030] 步骤S52、建立地质模型，根据收集到的资料，建立矿区的地质模型，包括确定地层的分布、厚度和性质，标记断层的位置和属性，并考虑井孔的布置和开采过程中的变化；[0031] 步骤S53、确定边界条件，根据实际情况和矿区特点，确定数值模拟的边界条件，包括确定模拟区域的范围和深度、选择适当的边界类型以及考虑温度、水压影响因素；[0032] 步骤S54、建立数值模型，根据建立的地质模型和边界条件，利用数值模拟软件FLAC3D建立矿区岩体的数值模型；[0033] 步骤S55、将地质模型转化为数学模型，并设定相应的方程和参数，进行模拟计算，通过求解模型方程得到岩体各处的深部水平应力C1、深部垂直应力C2、深部最大主应力C3、深部水平位移C4、深部竖向位移C5参数。[0034] 作为本发明的进一步改进，所述参数深部最大主应力C3获取的方法为：考虑应力状态和应力场的方向，通过应力张量和其本征值解析来进行，三维应力状态由以下应力分量定义：主应力方向上的正应力σx、σy、σz，以及剪应力τxy、τxz、τyz，最大主应力方程形式为：[0035][0036] 式中，I1、I2、I3是应力张量的不变量，分别定义如下：[0037] 第一应力不变量I1＝σx+σy+σz[0038] 第二应力不变量[0039] 第三应力不变量 深部最大主应力C3为上述方程的最大根。[0040] 作为本发明的进一步改进，参数深部竖向位移C5通过胡克定律计算：[0041][0042] 式中，ε是岩石的弹性模量，v是泊松比，σh是作用在岩石体上的水平应力，σh,perp是垂直于σh方向上的水平应力。[0043] 作为本发明的进一步改进，在步骤S9中，所述建立空天地岩多源监测数据的关闭矿井稳定性评价模型的方法包括：[0044] S91、构建关闭矿井稳定性评价体系，具体为：[0045] S911所述关闭矿井稳定性评价模型由目标层、准则层、次准则层和判断层三层构成，其中准则层构成影响目标层的一级因素，次准则层构成影响目标层的二级因素；[0046] S912、所述准则层的评价因子由地表状态A、表土岩体状态B、深部岩体状态C、水文地质条件D、关闭矿井条件E组成，其中地表状态A的评价因子由平均沉降速率A1、最大沉降速率A2、地表东西形变量A3、地表南北形变量A4、地表垂直形变量A5、地表沉降值A6构成；表土岩体状态B的评价因子由表土岩层内部位移向B1、表土岩体水平位移量B2、地表岩体内部下沉量B3构成；深部岩体状态C的评价因子由深部水平应力C1、深部垂直应力C2、深部最大主应力C3、深部水平位移C4、深部竖向位移C5构成；水文地质条件D的评价因子由矿井涌水量D1、水质级别D2、地表裂隙发育数量D3、岩体破裂震级D4与能量D5构成；关闭矿井条件E的评价因子由废弃矿井年限E1、支护条件E2、施工因素E3构成；[0047] S92、运用层次分析法确定评价因子权重，具体步骤如下：[0048] S921、构建成对比较矩阵：设指标层有n个元素，X＝{x1,x2,…,xn}，根据它们对上一层目标的贡献程度进行成对比较，并用相对数值表示它们之间的重要性，记为aij，指的是第i、j因素之间的对比结果；这些数值构成成对比较矩阵，采用1～9标度法评判，由矿业、测绘、地质、水文领域专家对评价因子打分构建比较判断矩阵，即根据评价因子相对重要性来构造比较判断矩阵m，其中aij＝1/aij；[0049][0050] S922、计算各层次指标所占的权重：计算各判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，利用一致性指标和随机一致性比率作一致性检验，其中[0051] 一致性指标CI为：[0052][0053] 式中，λmax为矩阵最大特征根；n为判断矩阵阶数；[0054] 随机一致性比率CR为：[0055][0056] 式中，RI为平均随机一致性。[0057] 本发明的有益效果是：本发明整合了卫星遥感技术、无人机航拍、地面物理勘查和地下岩石力学分析等多种手段，构建了一个全方位、多层次的数据获取和分析体系；通过卫星遥感、无人机航拍与地面物理勘探相结合的方式，建立了空天地一体化立体化监测体系获取反映关闭矿井地表空间与表土空间稳定性参数，并采用岩体数值模拟获取地下岩体稳定性参数，实现对关闭矿井地下空间从宏观到微观的空天地岩全面监测；结合矿井水文地质与工程地质等条件，利用物联网技术，建立对矿井地下空间稳定性状况数据库；通过构建综合评价模型，实现对地下空间稳定性的量化判别。附图说明[0058] 下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。[0059] 图1是本发明的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法流程图；[0060] 图2是本发明的关闭矿井空‑天‑地‑岩监测系统总体图；[0061] 图3是本发明的关闭矿井稳定性参数获取流程图；[0062] 图4是本发明的关闭矿井稳定性参数数据库架构图；[0063] 图5是本发明的关闭矿井稳定性评价体系结构图。具体实施方式[0064] 请参考图1和图2，以下详细介绍本发明的基于空天地岩一体化的关闭矿井地下空间稳定性判别方法的整个过程。本方法包括以下步骤：[0065] 步骤S1.利用合成孔径雷达(SAR)卫星获取的关闭矿井区域图像，提取平均沉降速率、最大沉降速率、地表东西/南北/垂直向形变观测值参数。具体方法为：[0066] (1)将哨兵数据分别进行干涉像对配对，得到最多配对数生成连接图；[0067] (2)将连接图生成的干涉像对进行干涉处理，利用轨道信息去除平地相位，使用外部DEM去除地形相位，步骤包括生成干涉条纹、去平、滤波和相干性图生成、相位解缠，从而将所有的数据配准到超级主影像上；[0068] (3)进行轨道精炼和重去平，估算和去除残余的恒定相位和解缠后还存在的相位坡道；[0069] (4)在此基础上进行SBAS‑InSAR两次反演，第一次反演采用SVD分解的方法，将这些相对变化量转换为单一参考时间的相对变化量，从而得到原始形变序列，估算地表形变速率和残余地形，第二次反演是进行形变序列恢复，计算时间序列上的位移，在第一次反演得到的形变速率基础上进行大气滤波，从而估算并去除大气相位；最后进行地理编码及地面形变监测结果，得到关闭矿井区域平均沉降速率A1、最大沉降速率A2、地表东西/南北/垂直向形变观测值A3～5等图像数据。[0070] 上述图像数据基本原理为：[0071] (1)平均沉降速率A1是在特定时间段内沉降量的平均值，通常以毫米/年(mm/year)为单位。根据M幅差分干涉图时间点的形变量ζi，i＝1,2,...,M，和相应的时间间隔Ti(通常是与首次观测相比的时间间隔)，平均沉降速率可以通过以下公式计算：[0072][0073] (2)最大沉降速率A2是在观测期间记录的最大形变速率，通常也以毫米/年为单位。如果每次观测间的形变量和时间间隔已知，最大沉降速率可以通过寻找具有最大值的形变速率来确定：[0074][0075] (3)地表东西/南北/垂直向形变观测值A3～5通常是通过解析InSAR观测到的相位变化来获得的。这些观测值可以通过以下公式转换为地表移动量：[0076][0077] 其中，A3～5是地表移动量(可以是东西向、南北向或垂直向)，λ是雷达波长，Δ φ是两次观测之间的相位差。针对东西向和南北向的形变，需要结合多角度(如升轨和降轨)的SAR数据进行解析，以分离出不同方向上的移动分量。[0078] 步骤S2.通过无人机摄影测量平台获取地貌影像数据等图像，提取关闭矿山地表沉降值A6、地表裂隙发育数量D3参数，具体方法为：[0079] (1)根据InSAR获取的关闭矿井地形和地表特征，确定飞行范围，布设像控点，规划飞行航线，利用无人机倾斜摄影手段采集关闭矿井区域的倾斜影像数据。[0080] 通过InSAR获取的关闭矿井地形和地表特征，确定飞行范围，按照监测规范要求，在确保控制点具有稳定且不易被人为或自然破坏的前提下，在监测区域选择易于识别的明显地物拐角点且在影像上可清晰识别的位置处布设平高控制点。为确保监测精度，在区域中均匀布设地质沉降监测点。在每个沉陷监测点上安装接收装置，以便能更好地获取监测点沉降情况。飞行航线按照监测区域走向可使用直线方法布设，平行于关闭选定区域边界线。在无高层建筑、地形地物高差较小的监测区域，航向、旁向重叠度最低不小于70％。在建筑密集区域，为提高影响采集质量，航向重叠度保持在80％到90％之间，旁向重叠度在60％以上。通过地面分辨率和倾斜相机的性能计算设计无人机的飞行航线高度：[0081][0082] 其中，H为飞行高度，单位为m；f1为摄影镜头焦距，单位为mm；α为元尺寸，单位mm；GSD为地面分辨率，单位为m。[0083] (2)对影像数据进行去噪、增强处理，整合生成点云构成网，生成DSM。[0084] 采用小波萎缩法对倾斜影像进行去噪处理，利用线性灰度增强对影像进行增强处理，通过畸变模型推导图像映射关系；然后采用MAD匹配算法对倾斜影像进行匹配，MAD算法公式为：[0085][0086] 其中，1≤i≤m‑M+1,1≤j≤n‑N+1。D(i,j)为平均绝对差，S(i+s+1,j+t‑1)为搜索图像，其大小为m×n；T(s,t)为M×N的模板图像。将每个影片作基本平差单元，将控制点坐标和实际已知坐标等作为平差条件，按照共线条件列出误差方程，在监测区域进行平差处理，解密每张相片的外方位元素，按多片前方交会计算加密点平面坐标，其共线方程为：[0087][0088] 其中x、y为图像点坐标；f2为像片主距；X、Y、Z为内业计算坐标；Xs、Ys、Zs为外业坐标；Δx和Δy为图像畸变量；x0、y0为图像点平面误差。[0089] 经过影像匹配、区域平差处理，进行高分正射影像、最后DSM生成三维建模。[0090] (3)提取关闭矿井沉降变化信息，进行叠加分析，得出地表沉降值A6与地表裂隙发育数量D3。参数获取的具体方法为：[0091] 参数1、地表沉降值A6[0092] 可通过比较连续时间点上的DEM或DSM数据获得，具体计算公式为：[0093][0094] A6是(x,y)地点在T1与T2时间点的高程变化， 为两个时间点对应的高程。[0095] 参数2、地表裂隙发育数量D3[0096] 在进行摄影测量数据图片处理时，采用使用图像处理技术(如边缘检测、纹理分析)来识别裂隙，应用算法(如Canny边缘检测器、Sobel算子)来识别和提取裂隙边界，通过图像分析软件或自定义脚本，统计检测到的裂隙数量。[0097] 步骤S3.根据天‑空获取的关闭矿井图像，选取各参数偏高区域重点监测，在区域内布设代表性特征点。通过InSAR与摄影测量获得的参数，选取各参数值偏大的区域，通过遥感影像进行判断，选取位置较好、施工简便的地方作为特征点布设区域。[0098] 步骤S4.布设钻孔测斜仪、伸长仪、微震监测仪，采集岩层内部位移方向、岩体的水平位移量、岩体内部下沉量、岩体破裂震级与能量等参数。[0099] 结合地质条件、监测目的和预期效果，选择适当的特征监测点和孔距。平坦空旷地带进行钻孔建造，钻孔倾斜度不能超过2°。选用仪器为沉降仪(精度为±2mm/25m)和倾斜仪(精度为0.01°)，以及相应数量的PVP测管(选择管长2m)和感应环。感应环设计为每十米一个，设计深度为30‑100m，具体按照埋深进行确定，关闭矿井埋深越深则深度越深，同时在PVP测管旁边安装微震监测仪，将传感器固定在孔洞中，并确保其与岩体紧密接触，并连接微震监测仪与数据采集系统。在现场无人机摄影测量外业数据采集后进行仪器勘测，采集表土上覆岩层的岩层内部位移方向B1、岩体的水平位移量B2、岩体内部下沉量B3、岩体破裂震级D4与能量D5等参数。本步骤中参数的获取方法如下：[0100] 参数1：表土岩层内部位移方向B1[0101] 主要通过钻孔测斜仪测量钻孔轴线相对于垂直方向的方向，通过对获取两个时间点t0和t的倾斜角度φt0与φt的分析，推断岩层移动的趋势，反映地层倾斜的变化。[0102] B1＝φt‑φt0[0103] 参数2、表土岩体的水平位移量B2[0104] 通过伸长仪测量岩体或结构体的形变量，采用使用简单的线性弹性理论计算：[0105][0106] 其中L0是参考长度或测量初期的长度，是应变值。[0107] 参数3、近地岩体内部下沉量B3[0108] 通过比较两个时间点的垂直位移，下沉量可以表示为：[0109] B3＝H0‑Ht[0110] H0是初始高程，Ht是后续时间点的高程。[0111] 参数4、岩体破裂震级D4[0112] 计算通常依赖于特定的震级公式，对于微震监测，一个简化的公式是：[0113] D4＝log10(U)‑log10(U0(l))[0114] U是震动的最大振幅，U0(l)是根据震中距离l计算的基准振幅。[0115] 参数5、岩体破裂能量D5[0116] 通常根据地震波能量测量来估算，简化公式是：[0117][0118] ρ是介质(岩石)的密度，V是地震波在介质中的传播速度，T是振动持续时间，是最大振幅。[0119] 步骤S5.利用关闭矿井开采过程中地质勘探图、井上下布设图等资料，进行矿区岩体数值模拟，得到深部地下岩层各处的深部水平应力C1、深部垂直应力C2、深部最大主应力C3、深部水平位移C4、深部竖向位移C5等参数。[0120] (1)首先进行收集和整理数据：收集矿区的地质勘探图、井上下布设图等资料。这些资料应包括地层信息、岩石性质、构造情况、断层分布、井孔布置等。[0121] (2)然后建立地质模型：根据收集到的资料，建立矿区的地质模型，包括确定地层的分布、厚度和性质，标记断层的位置和属性，并考虑井孔的布置和开采过程中的变化。[0122] (3)确定边界条件：根据实际情况和矿区的特点，确定数值模拟的边界条件，这包括确定模拟区域的范围和深度，选择适当的边界类型(如固定边界、自由边界)以及考虑温度、水压等影响因素。[0123] (4)接着建立数值模型：根据建立的地质模型和边界条件，利用数值模拟软件FLAC3D建立矿区岩体的数值模型，将地质模型转化为数学模型，并设定相应的方程和参数。[0124] (5)进行模拟计算：进行数值模拟计算，通过求解模型方程得到岩体各处的水平应力、垂直应力、最大主应力、水平位移、竖向位移等参数。计算过程中可以考虑开采过程中的变化，如巷道的支护和岩层变形。[0125] (6)最后分析和解读数据：分析数值模拟结果，包括关闭矿井深部地下岩层的应力分布、变形情况以及位移量等参数。[0126] 本步骤中参数获取基本原理如下：[0127] 参数1、深部垂直应力C2[0128] 可假设主要由于重力造成，可以通过以下公式估算：[0129] C2＝ρgz[0130] 其中，ρ是岩石密度，g是重力加速时，z是深度。[0131] 参数2、深部水平应力C1[0132] 受到地壳运动、地质历史等因素的影响。一个简化的估算方法是采用垂直应力的一定比例：[0133] C1＝KC2[0134] 其中K是侧向压力系数。[0135] 参数3、深部最大主应力C3[0136] 需要考虑应力状态和应力场的方向，可以通过应力张量和其本征值解析来进行。在最一般的形式下，三维应力状态由以下应力分量定义：σx、σy、σz(主应力方向上的正应力)，以及τxy、τxz、τyz(剪应力)，最大主应力方程通常形式为：[0137][0138] 其中，i1、i2、I3是应力张量的不变量，分别定义如下：[0139] 第一应力不变量I1＝σx+σy+σz[0140] 第二应力不变量[0141] 第三应力不变量[0142] 最大主应力C3是上述方程的最大根。[0143] 参数4、深部水平位移C4[0144] 可假定线性弹性体受到均匀分布的水平应力估算：[0145][0146] 其中，σh是作用在岩石体上的水平应力，L1是岩石体在受力方向上的长度，ε是岩石的弹性模量。[0147] 参数5、深部竖向位移C5[0148] 可以通过胡克定律计算：[0149][0150] 其中，ε是岩石的弹性模量，υ是泊松比，σh是作用在岩石体上的水平应力，σh,perp是垂直于σh方向上的水平应力。[0151] 步骤S6.根据特征点坐标，在遥感卫星、无人机摄影测量、岩体数值模拟的数据中提取地面数据设定特征点的相关参数值。[0152] 步骤S7.结合矿井生产资料与水文地质资料等，提取矿井涌水量D1、水质级别D2、废弃矿井年限E1、支护条件E2、施工因素E3等参数。[0153] 步骤S8.将空‑天‑地‑岩监测系统与收集资料参数结合，建立关闭矿井稳定性参数数据库，如图3和图4所示。建立关闭矿井稳定性参数数据库建设主要为：[0154] (1)确定数据库需求：明确数据库的目的和需求，确定要记录和管理的稳定性参数的类型和范围，将空‑天‑地‑岩监测系统处理数据与特征点相应的采集参数进行记录；[0155] (2)设计数据库结构：设计数据库的结构。主要建立关闭矿井区域所获得的地表沉降与变形速率数据图及岩体的位移、应力等变化图，同时在图上记录特征点位置与相应特征点的参数，将数据转化为数据库可以接受的格式，并录入数据库；[0156] (3)数据存储和管理：将录入的数据存储到数据库中，确保数据的完整性和一致性。根据需求，建立索引、约束和验证规则，以提高数据的查询和管理效率；[0157] (4)数据分析与处理：通过数据库查询和分析工具，对数据库中的数据进行统计、分析和处理，构建时序性数据分析图等。[0158] 步骤S9.将稳定性参数与有关资料划分为地表状态、地表岩土状态、深部岩体状态、水文地质条件及关闭矿井条件，以模糊数学法等确定各参数的权重信息，建立空天地岩多源监测数据的关闭矿井稳定性评价模型。如图5所示，是关闭矿井稳定性评价体系结构图。空天地岩多源监测数据的关闭矿井稳定性评价模型具体步骤：[0159] 1、构建关闭矿井稳定性评价体系，如图5所示。[0160] 具体步骤为：关闭矿井稳定性评价模型由目标层、准则层、次准则层和判断层三层构成，准则层构成影响目标层的一级因素，次准则层构成影响目标层的二级因素。其中，准则层的评价因子由地表状态A、表土岩体状态B、深部岩体状态C、水文地质条件D、关闭矿井条件E组成.其中地表状态A的评价因子由平均沉降速率A1、最大沉降速率A2、地表东西形变量A3、地表南北形变量A4、地表垂直形变量A5、地表沉降值A6构成；表土岩体状态B的评价因子由表土岩层内部位移向B1、表土岩体水平位移量B2、地表岩体内部下沉量B3构成；深部岩体状态C的评价因子由深部水平应力C1、深部垂直应力C2、深部最大主应力C3、深部水平位移C4、深部竖向位移C5构成；水文地质条件D的评价因子由矿井涌水量D1、水质级别D2、地表裂隙发育数量D3、岩体破裂震级D4与能量D5构成；关闭矿井条件E的评价因子由废弃矿井年限E1、支护条件E2、施工因素E3构成。[0161] 2、运用层次分析法确定评价因子权重。[0162] 具体步骤如下：[0163] (1)、构建成对比较矩阵。设指标层有n个元素，X＝{x1,x2,…,xn}。根据它们对上一层目标的贡献程度进行成对比较，并用相对数值表示它们之间的重要性，记为aij，指的是第i、j因素之间的对比结果。这些数值构成成对比较矩阵，采用1～9标度法评判，邀请矿业、测绘、地质、水文领域专家对评价因子打分构建比较判断矩阵，即根据评价因子相对重要性来构造比较判断矩阵m，其中aij＝1/aij；[0164][0165] (2)、计算各层次指标所占的权重。具体包括如下步骤：[0166] 步骤a、计算各判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率作一致性检验。[0167] 一致性指标CI为：[0168][0169] 式中：λmax为矩阵最大特征根；n为判断矩阵阶数。[0170] 随机一致性比率CR为：[0171][0172] 式中：RI为平均随机一致性。[0173] 表1为专家一致性检验结果，由四位专家评价判断后计算出的实施例数据。[0174] 表1专家一致性检验结果[0175][0176][0177] 当CR<0.1，表明通过一致性检验，反之则没有通过一致性检验。当一致性检验未通过时，需返还给专家检查是否存在逻辑问题，重新判断，再次录入判断矩阵进行分析。[0178] 步骤b、采用步骤a的群决策方法，使用几何平均计算得出综合评价因子权重。[0179] 表2为一个实施例的关闭矿井稳定性影响评价因子权重结果。[0180] 表2[0181]因子 权重 因子 权重平均沉降速率A1 0.0143 深部最大主应力C3 0.1193最大沉降速率A2 0.0106 深部水平位移C4 0.0207地表东西形变量A3 0.0032 深部竖向位移C5 0.028地表南北形变量A4 0.0033 矿井涌水量D1 0.226地表垂直形变量A5 0.0036 水质级别D2 0.0288地表沉降值A6 0.0143 地表裂隙发育数量D3 0.064表土岩层内部位移向B1 0.0127 岩体破裂震级D4 0.0486表土岩体水平位移量B2 0.028 岩体破裂能量D5 0.051地表岩体内部下沉量B3 0.0442 废弃矿井年限E1 0.0208深部水平应力C1 0.0405 支护条件E2 0.1192深部垂直应力C2 0.0736 施工因素E3 0.0253[0182] 步骤c、相关因子根据监测数值转换为得分。[0183] 表3为关闭矿井稳定性影响评价因子得分的一个实施数据表。[0184] 表3[0185][0186][0187] 步骤d、针对关闭矿井，采用影响评价因子权重与监测数值对应评分进行计算，得出关闭矿井稳定性质量等级K：[0188][0189] qi为第i类评价因子权重，Fi为关闭矿井第i类评价因子监测数值得分。[0190] 表4为关闭矿井稳定性分级体系及具体实施数据。[0191] 表4[0192]等级 稳定 基本稳定 稳定性差 不稳定 极不稳定K 100～85 85～70 70～55 55～35 35～0[0193] 上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于此，在所属技术领域的技术人员所具备的知识范围内，在不脱离本发明宗旨的前提下可以作出的各种变化，都处于本发明权利要求的保护范围之内。

专利地区：江苏

专利申请日期：2024-05-23

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN118608309B