一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法技术

本发明专利技术提供了一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法，包括步骤：利用时序InSAR技术反演盐矿区地表时序沉降，获取雷达视线向时序形变量；提取钻井布设位置附近的可靠形变样本点；构建传统静态概率积分法模型，计算高相干点垂直方向的沉降量，利用遗传算法估计模型的未知参数，构建Weibull时间函数动态概率积分模型，将计算得到的各参数结果值，代入Weibull时间函数动态概率积分模型，计算出各点位任意时刻的沉降量，并预计矿区时序形变场。本申请克服了传统概率积分法模型多应用于煤矿区，且局限于静态下沉盆地开采沉陷预计的缺陷，拓宽了InSAR技术在矿区沉陷预计中的应用空间，有利于保障钻井水溶岩盐矿山的生态环境及生产安全。

【技术实现步骤摘要】
一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法
本专利技术涉及预防盐矿开采沉陷的
，特别地，涉及一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法。
技术介绍
我国岩盐矿产资源丰富，其中岩盐开采90％以上采用钻井水溶法开采，即通过钻井注入溶剂，溶解矿层硐室，生成富含开采矿物的卤水，再将其从钻井中抽出。在开采中因为多井溶腔相连，多进行两井或者多井同时开采。水溶开采法与传统煤矿巷道开采不同，传统煤矿主要采用井工开采定向推进方式，而水溶法则为多方向推进，其采深比煤矿开采深度大。由于卤水溶解的时间和采深较大两方面因素，水溶法开采地表沉降在时间上往往呈现出滞后。随着水溶开釆釆厚加大，形成的采空区导致上覆盐层发生下沉，其对地表的破坏不仅仅是地表塌陷导致的矿区岩体结构、地表地形、构筑物等破坏，还极易引发地下卤水涌出，导致附近土地盐碱化，对环境破坏程度极为惊人。因此，水溶开采岩盐矿山的地面沉降需进行长期监测与预计。合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR：DifferentialInterferometricSyntheticApertureRadar)技术通过利用覆盖矿区的SAR影像，将稳定散射特性的高质量点提取出来建立形变模型，解算形变速率参数进而实现时序形变反演，理论上可达到亚毫米级的监测精度。将时序InSAR技术监测获取的时序形变与静态概率积分模型结合，可反演出概率积分模型预计参数，预计出矿区开采沉陷盆地中任一点的沉降量，目前已在传统煤矿开采沉陷预计中得到广泛应用。然而，概率积分模型实为一种静态沉陷预计模型，仅局限于生成某一特定时刻的矿山开采沉陷盆地，无法实现时序沉降的预计。且其应用多局限于煤矿开采导致的沉陷盆地预计。因此，迫切需要一种适用于水溶开采岩盐矿山的动态沉陷预计方法，以辅助保障岩盐矿山安全生产和健康的生态环境。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法，以解决目前对于盐矿开采沉陷监控预测不够准确，易产生安全隐患的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法，包括以下步骤：A、利用时序InSAR技术反演盐矿区地表时序沉降，获取雷达视线向时序形变量；B、提取钻井布设位置附近的可靠形变样本点；C、构建传统静态概率积分法模型，所述模型表示如下式：上式中，W(x，y)为任一点上矿山开采引发的地表形变量，x、y为任意点坐标，m为开采厚度，q为下沉系数，α为矿层倾角，u为积分参数，D1为工作面倾向斜长，D3为工作面走向斜长，θ0为开采影响角，H、H1、H2分别为走向、倾向下山、倾向上山开采深度，tanβ、tanβ1、tanβ2分别为走向、倾向下山、倾向上山主要影响角正切，s1、s2分别为下山拐点偏移距、上山拐点偏移距，s3、s4分别为走向左、右拐点偏移距；计算高相干点垂直方向的沉降量，雷达视线向形变量与沉降量的关系为：WLOS＝WVcosθ(3)式中，WLOS为雷达视线向形变量，WV为沉降量，θ为雷达卫星入射角；D、利用遗传算法估计模型的未知参数：步骤A、步骤C计算出的矿区高相干点沉降量为输入值，根据残差最小原则，建立适应度函数f：f＝||WV-W′V||；式中：WV为可靠样本点沉降集，WV为概率积分预测模型计算的沉降量；利用遗传算法搜索获取满足适应度函数最小的参数集；E、构建Weibull时间函数动态概率积分模型，该模型为下式所示：式中，W(x，y，tj)为观测点tj时刻矿区沉降量，ti、tj分别为起始时间、终止时间，ve、te分别为矿山开采速度、开采时间，x、y为任意点坐标，m为开采厚度，q为下沉系数，α为矿层倾角，u为积分参数，D1为工作面倾向斜长，D3为工作面走向斜长，θ0为开采影响角，H、H1、H2分别为走向、倾向下山、倾向上山开采深度，tanβ、tanβ1、tanβ2分别为走向、倾向下山、倾向上山主要影响角正切，s1、s2分别为下山拐点偏移距、上山拐点偏移距，s3、s4分别为走向左、右拐点偏移距；根据公式(8)、(9)已求得的概率积分法模型参数值，计算出各高相干点的概率积分法模型沉降量；根据各时间量与其对应的沉降量，建立关于待求参数c、k的方程组，并计算出c、k结果值，其中c为时间模型系数，k为待求动态沉陷预计参数；F、将计算得到的q、tanβ、θ0、s1、s2、s3、c、k参数结果值，代入Weibull时间函数动态概率积分模型，计算出各点位任意时刻的沉降量，并预计矿区时序形变场。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提供了一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法，首先利用时序InSAR技术获取盐矿钻井分布线上可靠样本点的沉降序列；再反演静态概率积分模型预计参数和Weibull时间函数模型的时间参数，构建动态开采沉陷预计模型；实现盐矿地表任意点在任意时刻的开采沉陷动态预计。不仅克服了传统概率积分法模型多应用于煤矿区的局限性，且根据步骤5与公式8、公式9，将Weibull时间函数模型与传统概率积分法模型结合，构建出Weibull时间函数动态概率积分模型，通过该模型可预测出矿区任意时刻沉降场，克服了传统概率积分法模型局限于静态下沉盆地开采沉陷监测的缺陷，拓宽了InSAR技术在矿区沉陷预计中的应用空间，有利于保障钻井水溶岩盐矿山的生态环境及生产安全。除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本专利技术还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本专利技术作进一步详细的说明。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术优选实施例的流程图；图2是本专利技术优选实施例的矿山年平均沉降速率模拟图，图中白色点为高相干点；图3是本专利技术优选实施例的模拟矿山沉降量数据图(参考时间为2016年2月10日)；图4是本专利技术优选实施例的静态概率积分法模型计算所得沉降场图(参考时间为2016年2月10日)；图5是本专利技术优选实施例的Weibull时间函数动态概率积分法模型计算所得沉降场图(参考时间为2016年2月10日)；图6是本专利技术优选实施例的高相干点动态模型预测值与真实值对比图；图7是本专利技术优选实施例的Weibull时间函数动态概率积分法模型预测值残差中误差图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。参见图1，本方法操作步骤如下：步骤1：利用时序InSAR技术反演盐矿区地表时序沉降。该过程主要包括：选取超级主影像、配准、干涉图生成、去平地效应、去轨道、滤波、相位解缠、提取高相干点与奇异值分解法解算形变速率，并通过时间维积分获取雷达视线向时序形变量。步骤2：提取钻井布设位置附近的可靠形变样本点。由于受到InSAR技术相位梯度的限制，InSAR获取的大部分大变形相干点的形变结果并不可靠，无法用于后续参数的反演。在此综合考虑样本点的散射特性,样本点的地理分布特征及变形结果的精度来构建样本点集可靠性的综合评价指标，以这一指标值作为可靠样本点的选取标准，提取分布于钻井位置附近的可靠样本点集。步骤3：构建传统静态概率积分法模型。模型可表示如下：上式中，W(x，y)为任一点上矿山开采引发的地表形变量，x、y为任意点坐标，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法，其特征在于，包括以下步骤：A、利用时序InSAR技术反演盐矿区地表时序沉降，获取雷达视线向时序形变量；B、提取钻井布设位置附近的可靠形变样本点；C、构建传统静态概率积分法模型，所述模型表示如下式：

【技术特征摘要】
1.一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法，其特征在于，包括以下步骤：A、利用时序InSAR技术反演盐矿区地表时序沉降，获取雷达视线向时序形变量；B、提取钻井布设位置附近的可靠形变样本点；C、构建传统静态概率积分法模型，所述模型表示如下式：上式中，W(x，y)为任一点上矿山开采引发的地表形变量，x、y为任意点坐标，m为开采厚度，q为下沉系数，α为矿层倾角，u为积分参数，D1为工作面倾向斜长，D3为工作面走向斜长，θ0为开采影响角，H、H1、H2分别为走向、倾向下山、倾向上山开采深度，tanβ、tanβ1、tanβ2分别为走向、倾向下山、倾向上山主要影响角正切，s1、s2分别为下山拐点偏移距、上山拐点偏移距，s3、s4分别为走向左、右拐点偏移距；计算高相干点垂直方向的沉降量，雷达视线向形变量与沉降量的关系为：WLOS＝WVcosθ(3)式中，WLOS为雷达视线向形变量，WV为沉降量，θ为雷达卫星入射角；D、利用遗传算法估计模型的未知参数：步骤A、步骤C计算出的矿区高相干点沉降量为输入值，根据残差最小原则，建立适应度函数f：f＝||WV-W′V||；式中：WV为可靠样本点沉降集，W′V为概率积分预测模型计算的沉降量；利用遗传算法搜索获取满足适应度函数最小的参数集；E、构建Weibull时间函数动态概率积分模型，该模型为下式所示：式中，W(x，y，tj)为观测点tj时刻矿区沉降量，ti、tj分别为起始时间、终止时间，ve、te分别为矿山开采速度、开采时间，x、y为任意点坐标，m为开采厚度，q为下沉系数，α为矿层倾角，u为积分参数，D1为工作面倾向斜长，D3为工作面走向斜长，θ0为开采影响角，H、H1、H2分别为走向、倾向下山、倾向上山开采深度，tanβ、tanβ1、tanβ2分别为走向、倾向下山、倾向上山主要影响角正切，s1、s2分别为下山拐点偏移距、上山拐点偏移距，s3、s4分别为走向左、右拐点偏移距；根据公式(8)、(9)已求得的概率积分法模型参数值，计算出各高相干点的概率积分法模型沉降量；根据各时间量与其对应的沉降量，建立关于待求参数c、k的方程组，并计算出c、k结果值，其中c为时间模型系数，k为待求动态沉陷预计参数；F、将计算得到的q、tanβ、θ0、s1、s2、s3、c、k参数结果值，代入Weibull时间函数动态概率积分模型，计算出各点位任意时刻的沉降量，并预计矿区时序形变场。2.根据权利要求1所述的一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法，其特征在于，步骤A中，所述时序In...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢学敏，肖亮，鲍亮，陈立福，袁志辉，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43