[发明专利]油气采空区沉降预警方法有效

专利信息
申请号: 201310145611.0 申请日: 2013-04-25
公开(公告)号: CN103196424A 公开(公告)日: 2013-07-10
发明(设计)人: 韩连福;付长凤;高宇飞;卢召红;刘超;赵冬岩 申请(专利权)人: 东北石油大学
主分类号: G01C5/00 分类号: G01C5/00;G06F19/00
代理公司: 哈尔滨东方专利事务所 23118 代理人: 曹爱华
地址: 163319 黑龙江省*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 油气 采空区 沉降 预警 方法
【说明书】:

 

一、     技术领域:

发明涉及的是测量技术领域,具体涉及的是油气采空区沉降预警方法。

二、背景技术:  

油层或者是气层在开发后会在地下形成一个空区域,位于这个区域上方的地面被称为油气采空区。由于油气采空区为空的区域,原来的地质平衡被破坏,地面会一直沉降直到实现新的平衡,尤其是在连续降水、地面覆盖物体质量突然大增或者是小型地震等因素的干扰下,采空区沉降更加明显。

采空区的沉降轻的会导致地表建筑的变形、墙体的裂变,破坏建筑物的承重能力,从而会导致建筑物倒塌,造成人员伤亡。采空区的沉降还会导致道路出现裂缝,严重的会形成天坑,造成车毁人亡的重大交通事故。在实际大型建筑物的规划过程中,要做到大型建筑物避开沉降严重和沉降速度较快的区域,以确保建筑物的安全。因而需要根据现有的油气采空区的沉降量来预测油气采空区未来沉降量,当预测到沉降量大于预警值时提前发出预警通告避免人员和财产损失。

目前采空区沉降预测处理方法主要是支持向量机、卡尔曼滤波和希尔伯特变换等方法,但是已有沉降预测方法存在以下缺点而无法应用于油气采空区:

一:已有沉降预测方法的建模需要大量的测量数据,而油气采空区的测量数据较少。

二:已有沉降预测方法要求测量数据可靠性强,但是油气采空区的测量数据是在相对开放的环境中获得的,由于受到外界干扰因素的影响测量数据中不可避免的会出现测量异常数据。

三:已有沉降预测方法要求测量数据测量值幅度变化较大,但是由于油气采空区测量数据具有变化比较缓慢的特点,因而已有沉降预测方法无法使用于油气采空区的测量。

灰色系统理论具有建模所需数据少、对数据品质要求低和对数据幅度变化无要求等优点,因此可以采用特定的方法将其应用于油气采空区沉降预警处理中。由于油气采空区测量数据形式的千变万化,灰色系统的经典模型--GM(1,1)模型因精度不够而无法直接适用于油气采空区沉降预测的处理中,并且采空区的沉降数据符合弱的非齐次指数规律,因而对油气采空区沉降数据采用灰色系统的非齐次指数离散模型--NDGM(1,1)处理。

三、发明内容:

本发明的一个目的是提供油气采空区沉降预警方法,这种油气采空区沉降预警方法用于解决现有沉降预测方法对测量数据的数量、品质和幅度变化有严格要求而无法适用于油气采空区沉降预测的问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:这种油气采空区沉降预警方法如下:

步骤一:在油气采空沉降区布设沉降传感器,将沉降传感器与服务器连接,沉降传感器采集沉降数据信号交传输给服务器,服务器对沉降数据进行处理,首先,记录地址沉降数据                                                ,其中,,为测量序列号,第为测量点位置序列号;

步骤二:对沉降传感器的测量数据进行异常值的识别与修正,识别出异常值,NDGM(1,1)模型的相邻差比为常数,故可以根据相邻差别计算的修正值,其表达式如下:

式中,为第个测量位置测量序列的相邻差比;

步骤三:增强沉降数据的光滑性,对逐一进行预处理,生成,其表达式为:

步骤四:为增强油气采空区沉降数据建模的适应性,将进行一次累加(1-AGO)形成序列;

步骤五:对采用NDGM(1,1)模型进行预测获得油气采空区的预测值,其表达式为:

式中,,,和是NDGM(1,1)模型的参数;

步骤六:进行反累加和反光滑变化获取油气沉降区的预测值,是原始预测数据经过1次增强光滑比和1次累加以后的预测值,为获得油气沉降区的预测值,需要对进行逆变换,其表达式如下:

 

   ;

    步骤七:采用BP神经网络的方法根据采样点的数量、地质结构、地面建筑物的质量、地面积水状况确定预警值;

步骤八:建立基于灰关联的油气采空区沉降预警模型,当采空区沉降达到超过一定的临界值后,沉降区就有塌陷的危险,这个临界值称为预警值,如果某点的沉降量超过临界值,则需要发出预警。

 进一步,为防止上述方案中发出的预警是可能受到外界的干扰不应该报警而产生报警,需要依靠整个测量区域的测量数据来进行判断是否报警,因而建立如下的油气采空区沉降预警模型:

式中,是测量点i的测量数据预测值与之间的相关系数,其表达式如下:

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