采矿沉降的自适应动态预测模型得到了测量数据的帮助
Yuanfei Chen1,2, Jianfeng Zha3, Lei Wang4
1School of Geography and Planning, Chizhou University, Chizhou, 247000, Anhui, China.
Scientific reports
|April 28, 2025
概括
这项研究引入了一种适应模型,用于预测地下采矿沉降. 新方法使用历史数据来提高准确性,大大减少预测错误,以改善结构维护.
科学领域:
- 地质技术工程 地质技术工程
- 采矿工程 采矿工程 采矿工程
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 地下采矿导致地表沉降,影响环境和结构.
- 准确的沉降预测对于有效的维护和修复规划至关重要.
- 传统模型与采矿的动态性质作斗争,导致预测不准确.
研究的目的:
- 开发一个适应性预测模型,用于动态地下采矿沉降.
- 与传统方法相比,提高沉降预测的准确性.
- 为维护和修复受采矿影响的结构提供技术支持.
主要方法:
- 开发了一个基于数据的自适应预测模型,使用历史的表面沉降测量.
- 为不同的历史采矿时期推导出最佳模型参数.
- 分析参数趋势以动态调整未来时期的预测.
- 使用工程案例研究验证模型.
主要成果:
- 适应模型在动态沉降预测方面实现了4.3%的平均相对RMSE.
- 这代表了与传统模型相比的显著改进,传统模型的平均RMSE为9.1%.
- 从新方法中估计的参数值与从历史数据中得出的最佳值密切匹配.
结论:
- 适应性预测模型提供了由地下采矿引起的表面动态沉降的高精度预测.
- 该模型的准确性提高了维护策略,时间和体积评估的决策.
- 这种方法提供了强大的技术支持,以减轻采矿导致沉降的不利影响.
