摘要
地下采空区引起的地表沉降逐渐成为了一种常见的地质灾害,为避免该类灾害发生,越来越多的监测技术与监测设备应运而生,但是目前对于监测数据的分析利用却并不充分。利用弓长岭露天铁矿浅埋空区顶板的锚杆应力计、多点位移计、液压水准仪的多传感器联合监测结果,运用自回归分布滞后模型(Autoregressive Distributed Lag,ARDL)对地表沉降与采空区顶板岩体内的应力、位移之间的动态关系进行了研究。自回归分布滞后模型(ARDL)估计结果表明,浅埋采空区的顶板岩体内产生的应力、位移与地表沉降之间存在长期和短期的影响,且滞后1期的应力、位移对地表沉降的影响最为显著。在上述分析的基础上,提出了相应的多传感器监测信息融合与预测模型构建的对策建议,即可以由采空区顶板岩体内滞后的应力、位移时间序列数据预测地表沉降,由机器学习等算法建立3个变量之间的非线性函数关系,进而构建预测模型,可以有效体现出地表沉降过程中浅埋采空区顶板岩体的响应机理。
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单位土木工程学院