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基于北斗系统的矿山地表 GPS 监测研究

发布日期:2020-09-10  来源:矿产勘查  作者:陶延林  浏览次数:105
       矿山地表形变是一种常见的灾害类型,是在自然因素和人为因素的双重作用下引起矿区周围岩土体应力状态的变化,导致矿山地表岩土体发生垂直升降运动或者水平运动现象,进而引起岩土体弯曲变形、破裂。矿山地表形变具有形变空间分布密集、强度大的特点,矿山地表形变具有缓慢型和突发型两种类型,前者形变周期长,后者形变时间短,对矿山地表形变监测带来了困难。基于此,文章将北斗系统应用于GPS 监测系统中,尝试分析了基于北斗系统的 GPS 监测系统的形变监测效果。实践表明,该技术可以获得更高的监测精度,对矿山地表形变的动态变化规律有着直观的反应,对研究矿山地表形变规律有着重要的促进意义。此外,将北斗系统应用于矿山地表形变监测中,可以显著提高 GPS 监测系统的监测精度,能够获得实时动态监测数据,且受监测环境的影响较小,能够输出多元化的监测分析成果图件,提高了监测技术的自动化程度。

矿山地表形变是常见的地表形变灾害之一,是在自然因素和人为因素双重作用下引起矿区范围内岩土体应力状态的变化,导致矿山地表岩土体发生垂直的下降现象( 郭辉和王来斌,2016) 。随着国家建设对矿产资源需求量的增加,促进了我国矿产资源的开发利用,不可避免地对矿区自然环境造成了不同程度的破坏,如矿区地表生态环境的破坏、地表形变、诱发地质灾害等,严重威胁着矿区正常生产和周边居民的正常生活( 刘利君和武文波,2009; 高井祥等,2014; 王孟英等,2019) 。矿山地表形变具有空间分布密集、强度大的特点,对矿山地表形变监测来了困难。矿山地表形变监测是研究矿山开采活动引发地质灾害及发展规律的重要窗口,也是矿山安全施工的基础支撑,因此,加强矿山地表形变监测研究具有重要的现实意义( 李军才等,2003; 独知行等,2007; 龙四春等,2014; 张美微,2014) 。常规的矿山地表形变监测有全站仪、水准仪等,测量人员必须到达指定的监测点,才能完成相应的监测任务,但具有较高的危险性,并且监测不连续,所获监测数据要滞后于地表实际形变,不利于矿山预警预报( 姜永涛等,2007; 郭辉和王来斌,2016; 王克明等,2017) 。为解决传统监测技术监测不连续等陷,以北斗系统为基础,将 GPS 技术与现代化通讯技术、数据处理技术等相互结合,进而实现矿山地表形变的实时动态监测。基于此,本文立足于北斗系统,使用 GPS技术进行矿山地表形变监测研究,探讨该技术在矿山形变监测中方法。基于北斗系统的 GPS 监测系统

基于北斗系统的 GPS 监测系统主要以北斗定位系统为基础,结合数据采集系统、现代化通讯系统、数据处理系统和监测警报系统而成( 图 1) 。其中,数据采集系统主要由 GPS 参考站和形变监测站组成,可以获得实时动态监测数据( 崔瑞云,2015;王世明等,2018) ,为了提高 GPS 监测系统精度,在布设 GPS 参考站点时选择站点点位稳定,即地质件良好的区域,尽可能地避免多路径效应的产生; 形变监测站点的选择以能够反映矿山形变为目的,即选择在能够进行实时动态、连续观测的区域布设,并要充分考虑 GPS 观测条件( 梁永,2013) 。现代化通讯技术采用无线传输和有线传输相结合的方式,若矿山范围内移动通讯网络良好,可以直接使用移动网络信号进行传输。基于北斗系统的 GPS 监测系统中的数据处理系统,其核心功能是对 GPS 数据采集系统所获取的庞大的实时动态监测数据进行处理,着重分析海量监测数据中的关键性监测数据,再结合地表形变分析,对矿山地表形变趋势进行预测,进而将预测结果通过信息输出模块传递至用户端,供相应部门决策或者进行下一步预警处理( 张若钢等,2017) 。为了提高数据处理系统的有效性,可使用卡尔曼滤波集成单历元整数解算法对连续的实时动态数据进行解算,可获得毫米级的形变精度,进而确保该监测系统的可靠性。

监测警报系统主要针对于数据处理系统的处理结果,即通过矿山地表实时动态变化与早期矿山地表现状相比对,进而获得矿山地表形变的位移量和速率变化,并根据对比结果自动绘制相应的矿山形变曲线图、形变场等高图和形变渐变色谱图等; 监测警报系统根据监测初期设定的监测临界值进行矿山地表形变初步评价,并根据评价结果触动相应的预警指标,将预警信息传递至综合监控中心。

2 基于北斗系统的 GPS 监测系统优点

将北斗系统应用于矿山地表形变监测中,有效地提高了矿山 GPS 地表形变监测精度,与其他监测方法相比,具有显著的优势: ①能够获取实时动态监测数据,即可以获得连续监测的动态数据,可以反映出矿山地表连续的形变特征( 李军才等,2003; 独知行等,2007; ②显著地提高了 GPS 监测精度,基于北斗系统的 GPS 监测系统在处理动态数据过程中采用高精度的 GPS 数据处理技术,其精度可达毫米级,能够满足矿山地表形变监测精度的要求( 龙四春等,2014; 张美微,2014) ; ③增强了 GPS 监测系统的自动化程度,在整个监测过程中,数据从参考站、监测站采集并输送至数据处理中心,完成相应的数据处理、存储、数据成图、分析、预测报警等过程中实现了较高的自动化; ④受监测环境影响较小,该技术能够适用于全天候的监测环境,减少了外部环境对监测结果的影响( 刘冬等,2011; 刘超等,2014) ; ⑤获取的监测数据极为丰富,由于该系统实现了连续的动态监测目的,使得所获数据涵盖了矿山地表形变的整个信息( 谢勇,2012; 周锋和秦臻,2017; 杜海云等,2018) ; ⑥监测成果形式的多样化,在系统获得实时动态监测数据后,通过数据处理中心处理后,可以输出相应的矿山地表形变位移图、形变速率图形变曲线图、形变场等高图、形变空间分布图、形变渐变色谱图等图件; ⑦获取形变信息快,即使用该系统可以随时获取矿山地表形变动态状况以及相应等的预警信息; ⑧该系统具有较为广泛的应用范围,不仅可以应用于矿山地表形变的监测中,还可以应用于滑坡监测( 张伟斌等,2013; 李和平等,2014; 王利等,2014; 田坤等,2015) 、大坝形变监测( 张清志等,2009; 王瑞等,2013; 王涛等,2013) 、桥梁形变监测( 魏波,2016; 和永军等,2017; 曾榕彬,2017; 李雷,2019) 等领域。

3GPS 监测系统在矿山地表的应用

3. 1 采矿工作面概况及监测点布设

本文选取矿山某一首采面为研究对象,该首采面长约 824 m,宽 218 m,沿走向长壁开采,首采面上部为巨厚层的新生界松散堆积物,厚度约 420 ~ 465m,矿山平均采掘深度为 585 m,矿体厚度约 4. 2 m,矿体倾角较小,约 10°。矿体顶底板均为灰色泥岩属于中软层覆岩类型。本文在首采面中共布设 GPS自动监测点 2 个,包括一个监测点和一个基准站,能够满足本次矿山地表形变监测基本需求。

3. 2 数据采集与处理分析

GPS 自动监测数据的获取攻击 282 d,根据矿山采掘进度,监测点开始采集动态监测数据时工作面回采经过该处,并且该监测点的数据监测停止时间为工作面收作后的 82 d,因此,本文所获监测数据中包含了矿山地表形变活跃期和衰退期的整个数据。将 282 d 以来的实时动态监测数据输送至 GPS 监测系统的数据处理中心进行高精度数据处理,并对处理结果进行分析,该系统自动绘制了 GPS 自动监测点水平位移轨迹图( 图 2a) 和自动监测点下沉量变化图( 图 2b) 。从图 2 可以看出,矿山地表形变在早期阶段逐渐向北东方向位移,且位移量相对变化幅度较小,直至处于形变衰退期时,位移量逐渐偏向南西其最大位移量为 1309 mm,最终体现为总体向东运移的趋势; 自监测以来的第 83 d 矿山地表下沉1720 mm,之后的 199 d 共计下沉 484 mm,结合自动监测点在开始监测之前的下沉量,因此,监测点的最终下沉量可达 3964 mm。此外,在所有的动态监测数据中,最大下沉速度为 68. 9 mm·d-1,其监测结果值远高于水准测量所获的最大下沉速度 54. 5 mm·d-1。

3. 3 地表形变机理分析

根据实验区域首采工作面基本状况可知,在该首采面上部以新生界第四系松散堆积层为主,如第四系残坡积物、冲洪积物等,加之该矿床矿体埋深较大,导致开采深度相对较深。因此,随着开采工作面的逐渐推进,使得上覆中软层覆岩的原有应力状态发生了较大变化,即上覆中软层覆岩的受力结构发生了显著的改变,进而引起上覆岩层因重新维持应力平衡而产生形变,并经过松散堆积层传递至地表,引起矿山地表形变的发生。随着开采时间的持续长,直至工作面开采任务完成,上覆中软层覆岩的应力变化由变化过程逐渐趋于新的平衡,即表现为地表形变的衰退期,当应力平稳后,促使地表形变也逐渐趋于稳定。

4 结论

( 1) 将北斗系统应用于矿山地表形变监测中,可以显著地提高 GPS 监测系统的监测精度,能够获得实时动态监测数据,且受监测环境的影响较小,能够输出多元化的监测分析成果图件,提高了监测技术的自动化程度。

( 2) 通过某矿山首采面的监测实践,该技术可以获得精度更高的监测精度,对矿山地表形变的动态变化规律有着直观反应,对研究矿山地表形变变化规律有着重要的促进意义。

( 3) 该技术可以在地质灾害监测、大坝形变监测等领域推广使用,即该技术具有较为广泛的应用前景。

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