金属矿山

作者：肖海平,范永超,陈兰兰,万俊辉,陈磊

单位：1. 江西理工大学土木与测绘工程学院,江西 赣州 341000;2. 赣南科技学院资源与土木工程学院,江西 赣州 341000

关键词：开采沉陷,SBAS-InSAR,沉陷边界划定,GRO-BiLSTM,

确定矿山开采沉陷边界有助于评估矿区生产活动对周围环境和基础设施的潜在影响,为制定有效的灾害防控措施提供技术手段。充分考虑到概率积分法等传统方法在划定矿山开采沉陷边界时的不足,采用在获取矿区大范围高精度地表沉降数据方面具有优势的SBAS-InSAR 技术,并结合淘金算法(Gold Rush Optimizer,GRO)优化双向长短期记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)模型的预测方法,实现矿区开采沉陷边界划定。以红会煤矿为研究对象,依据SBAS-InSAR 技术提取矿区沉降边缘高相干点在2018-11-29—2020-02-04 时间段内共37 期沉降数据,以下沉10 mm 等值线划定沉陷边界,利用GRO-BiLSTM 优化模型预测高相干点的地表沉降值,并将预测结果与LSTM 和BiLSTM 模型预测结果进行了对比分析。结果表明:GRO-BiLSTM 模型在整体测试集中均方根误差为3. 204mm,比LSTM 和BiLSTM 模型分别降低了22. 16%和8. 21%;平均绝对误差为2. 062 mm,比LSTM 和BiLSTM 模型分别降低了23. 96%和5. 43%,表明该方法可以有效监测和预测矿区边界地区的沉陷状况。

来源：2024年第10期

《金属矿山》期刊编辑部

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