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Earth Sciences Research Journal

Print version ISSN 1794-6190

Abstract

JINGXIAN, Li; XUEXIANG, Yu; DESHU, Chen  and  XINJIAN, Fang. Investigación sobre el establecimiento de un modelo de predicción de subsidencia minera bajo una capa gruesa inestable y su método de inversión de parámetros. Earth Sci. Res. J. [online]. 2021, vol.25, n.2, pp.215-223.  Epub Oct 19, 2021. ISSN 1794-6190.  https://doi.org/10.15446/esrj.v25n2.79537.

La mayor parte de la minería del carbón en China es subterránea, lo que inevitablemente causa deformaciones en la superficie y desencadena desastres geológicos. Por lo tanto, es necesario encontrar un método adecuado para pronosticar el hundimiento del suelo causado por la minería subterránea. El modelo de predicción más utilizado en China es el modelo integral de probabilidad (PIM). Pero cuando este modelo se utiliza en la condición geológica de la minería bajo capas gruesas inetables, el borde previsto de la cuenca de hundimiento converge más rápido que la situación de hundimiento medida. Para resolver este problema, en este artículo se estableció un modelo geométrico (GM) que tiene una forma de modelo similar a la del PIM pero que tiene un valor límite mayor. En este trabajo se propuso un algoritmo de búsqueda de cuco mejorado (ICSA) para calcular los parámetros de GM, y se verificó la estabilidad y confiabilidad del ICSA a través de una frente de trabajo simulado. Por último, el ICSA en combinación con el GM y el PIM se utilizaron para ajustar 6 caras de trabajo con la condición de minería geológica de capas gruesas sueltas en el área minera de Huainan. Los resultados demuestran que el GM puede resolver el problema de PIM mencionado anteriormente cuando se utiliza en las condiciones de minería geológica de capas gruesas inestables. Y se obtuvo mediante análisis comparativo que los parámetros del GM y del PIM pueden tomar el mismo valor excepto por el radio de influencia principal.

Keywords : minería subterránea; predicción de minería; modelo de probabilidad integral; modelo geométrico; inversión de parámetros.

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