摘要
本发明公开了一种煤矿开采过程中地表沉陷的相对重力的监测方法,通过在沉陷区外围布设量子重力基准站,盆地内部按网格部署相对重力仪,井下顺槽布置光纤光栅重力传感链,同时采用无人机搭载冷原子重力梯度仪周期性扫描,基于实时数据建立重力场‑质量迁移模型,关联煤炭采出体积、岩层密度变化与地表重力异常,用小波多尺度分解消除地质背景干扰,并通过水文校正,结合水位、孔隙率,优化重力变化值。当校正后重力变化超阈值时,利用重力梯度张量计算岩层破裂方位角,基于重力变化反演等效采厚,结合下沉盆地模型动态预测地表沉陷形态,联合重力、梯度及形变数据构建状态向量,通过滤波算法实现多源融合预测。
技术关键词
监测方法
冷原子重力梯度仪
重力梯度张量
重力仪
小波多尺度分解
BP神经网络模型
滤波算法
动态
方位角
光纤
校正
密度
盆地模型
重力场
井下工作面
网格
无人机
光栅
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