[发明专利]一种基于InSAR技术的矿区开采监测方法

权利要求书

1.一种基于InSAR技术的矿区开采监测方法，其特征在于，首先通过求取与待监测矿区临近的矿区的概率积分法模型系数，利用InSAR技术获取的开采矿区雷达视线向形变场，将待监测矿区工作面的长度、宽度、厚度、开采深度、走向方位角、中心点坐标作为未知数与求取的临近矿区的概率积分法模型系数带入概率积分法模型，利用遗传算法搜索得出待监测矿区的工作面的参数值；把遗传算法得到的工作面参数值作为模式搜索法的初始值，经过迭代搜索，得出待监测矿区的准确采空区参数值，包括采空区的中心点坐标、走向长、倾向长、开采厚度、开采深度及走向方位角。

2.根据权利要求1所述的一种基于InSAR技术的矿区开采监测方法，其特征在于，该方法具体操作步骤如下：

步骤1：利用InSAR技术获取待监测的开采矿区经过地理编码后的雷达视线向形变场，即LOS；

所述地理编码，是指将雷达影像坐标系转换到通用横轴墨卡托投影（Universal Transverse Mercatol projection，简称UTM）坐标系；

步骤2：利用临近矿区的采空区参数和观测值求取临近矿区的概率积分法模型系数；

其中，临近矿区的采空区参数包括采空区走向长D3、倾向长D1、开采厚度m、开采深度H、走向方位角，观测值包括利用水准仪、全站仪或GPS测量的临近矿区中任意点的地表垂直下沉值W和水平移动值U；

概率积分法模型中任一点的下沉和水平移动预计公式如下：

其中，(x,y为地表任一点的坐标，erf为概率积分函数，其形式为u为积分参数，W₀为该地质采矿条件下的最大下沉值，W₀＝m·q·cosα，α为煤层倾角，为主要影响半径，L为倾向工作面计算长度，D₁为工作面倾向斜长，l为走向有限开采时的计算长度，l＝D₃-s₃-s₄；

求出临近矿区的概率积分法模型的系数：

包括下沉系数q，取值范围为0.01～1；

下山拐点偏移距、上山拐点偏移距分别为s₁、s₂，取值范围均为0.05H～0.3H；

走向左、右拐点偏移距包括s₃、s₄，取值范围均为0.05H～0.3H；

走向、倾向下山、倾向上山水平移动系数分别为b、b₁、b₂，取值范围均为0.1～0.4；

走向、倾向下山、倾向上山主要影响角正切分别为tanβ、tanβ1、tanβ2，取值范围均为1～3.8；

开采影响传播角θ₀＝90°-kα，α为煤层倾角，可根据实际测量获取，其中k的取值范围为0.5～0.8，煤层倾角α，其取值范围为0～45°；

所述临近地质矿区是指与开采矿区的采煤方法和顶板管理方法相同，工作面煤矿上面的岩石力学性质、岩层分布、开采厚度和深度有70%以上的相同；

步骤3：利用开采矿区的概率积分法模型系数等于临近矿区的概率积分法模型系数，设计搜索算法的适应度函数f，其形式为：f(goaf)＝||LOS-LOS′||；

式中，goaf表示开采矿区的采空区的待测参数，即采空区的中心点坐标、走向长、倾向长、开采厚度、开采深度及走向方位角，LOS为监测的开采矿区的雷达视线向形变场，从步骤1中获得，LOS′为利用概率积分法模型求得的雷达视线向形变场；

利用概率积分法模型和步骤2中求得的概率积分法模型系数计算获得开采矿区的东西、南北方向水平移动场U_E、U_N及垂直方向下沉值W，按照雷达成像几何条件转换到雷达视线向，得到计算雷达视线向形变场，即LOS′；

开采矿区的地表任一点(x′,y′)在东西、南北方向的水平移动及下沉W′＝W(x′,y′)；

所述雷达成像几何条件由下式表征：

LOS＝Wcosθ-sinθ[U_Ncos(α_h-3π/2)+U_Esin(α_h-3π/2)]，

其中，θ为雷达卫星入射角，α_h为卫星飞行方位角，其值从步骤1中采用InSAR技术获取地理编码后的矿区雷达视线向形变场的过程中所涉及的雷达卫星影像头文件中获得；

则，LOS′＝W′cosθ-sinθ[U_N′cos(α_h-3π/2)+U_E′sin(α_h-3π/2)]，其中，θ为雷达卫星入射角，α_h为卫星飞行方位角，其值与从步骤1中采用InSAR技术获取地理编码后的矿区雷达视线向形变场的过程中所涉及的雷达卫星影像头文件中获得的值相同；

步骤4：利用遗传算法计算符合迭代次数的种群个体，选取适应度函数最小值对应的个体，即经过遗传算法搜索迭代得到的开采矿区采空区的参数goaf′，其参数包括开采矿区的采空区中心点坐标、走向长、倾向长、开采厚度、开采深度及走向方位角；

步骤A：设置种群大小为N，迭代次数为M，个体基因包括采空区中心点坐标为(X_c′,Y_c′)，走向长D₃′、倾向长D₁′、开采厚度m′、深度H′，走向方位角随机生成开采矿区采空区参数goaf的初始种群个体，即初始个体基因，其中goaf是指开采矿区的采空区中心点坐标、走向长、倾向长、开采厚度、开采深度及走向方位角；

步骤B：按照步骤3根据个体基因计算得到LOS′，同时按照目标函数计算个体的适应度，按照设定的迭代终止条件，即目标函数小于目标设定阈值或者为超过迭代次数，判断迭代结果是否需要继续迭代，若不满足，则对种群个体进行选择、交叉、变异操作，得到新的种群个体，然后再重复步骤B，若满足，则输出种群中适应度函数值最小的个体，即开采矿区采空区的参数值goaf′，即通过遗传算法得出的开采矿区的采空区中心点坐标、走向长、倾向长、开采厚度、开采深度及走向方位角的值；

步骤5：采用模式搜索法提高经遗传算法得到的开采矿区采空区参数值的精度；

步骤A：设置格网大小、格网扩展因子及格网收缩因子，迭代终止条件即格网大小达到格网大小下限值；令goaf′作为模式搜索法中待求解参数的初始值goaf″_old，即利用模式搜索法得出的开采矿区的采空区中心点坐标、走向长、倾向长、开采厚度、开采深度及走向方位角的值，初始值包含n个参数，且令f(goaf″_old)为目标函数值A；

步骤B：将一个格网大小作为步长，根据模式搜索法生成2n个模式向量（即搜索方向），将goaf″_old在2n个方向上按照步长移动，得到2n个新的goaf″_new；

按照步骤3分别计算f(goaf″_new)，从2n个f(goaf″_new)选出值最小的f_min(goaf″_new)作为目标函数值B；比较B和A，若B大于A，则将格网按照格网扩展因子增大；否则，则将格网按照格网收缩因子缩小；

判断此时格网大小是否满足迭代终止条件，若不满足，将f_min(goaf″_new)对应的goaf″_new赋值给goaf″_old，返回步骤B；若满足，则将f_min(goaf″_new)对应的goaf″_new作为求解参数的结果，得到开采矿区采空区的参数值，即利用模式搜索法得出的开采矿区的采空区的中心点坐标、走向长、倾向长、开采厚度、开采深度、走向方位角的值，提高经遗传算法得到的开采矿区采空区参数值的精度。