Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu phương pháp dự báo các đại lượng dịch chuyển đất đá và biến dạng bề mặt phù hợp với điều kiện khai thác hầm lò ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

NGUYỄN QUỐC LONG

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CÁC ĐẠI LƯỢNG

DỊCH CHUYỂN ĐẤT ĐÁ VÀ BIẾN DẠNG BỀ MẶT PHÙ HỢP

VỚI ĐIỀU KIỆN KHAI THÁC HẦM LÒ Ở VIỆT NAM

Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ

Mã số: 9520503

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1.GS.TS. VÕ CHÍ MỸ 2. GVC.TS. VƯƠNG TRỌNG KHA

Hà Nội - 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết

quả trong luận án là trung thực và các kết quả nghiên cứu chưa từng được ai công bố

trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả luận án

Nguyễn Quốc Long

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên cho phép tác giả được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS.TS. NGƯT

Võ Chí Mỹ và GVC.TS. Vương Trọng Kha, là hai người thầy đã trực tiếp hướng dẫn

về khoa học và luôn động viên, khuyến khích để tác giả hoàn thành luận án này.

Tác giả xin trân trọng cảm ơn các thầy cô giáo và các bạn bè đồng nghiệp trong

khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, khoa Mỏ Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Đặc biệt là sự giúp đỡ và tạo mọi điều kiện thuận lợi của các thầy, cô giáo trong Bộ

môn Trắc địa mỏ.

Tác giả xin gửi lời cảm ơn PGS.TS. Nguyễn Quang Minh đã tận tình giúp đỡ

nghiên cứu sinh để hoàn thành luận án này.

Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn tới Ban Khoa học, Công nghệ thông tin và Chiến

lược phát triển (Vinacomin), Ban Giám đốc, các Phòng kỹ thuật, Trắc địa, Địa chất

của Công ty Cổ phần than Mông Dương, Công ty Than Thống Nhất, Viện Khoa học

và Công nghệ mỏ, Công ty Cổ phần Tư vấn Đầu tư mỏ và Công nghiệp đã tạo điều

kiện cho tác giả tiếp cận nguồn tư liệu, số liệu để có thể hoàn thành luận án.

Xin trân trọng cảm ơn!

Hà Nội, ngày 01 tháng 10 năm 2019

Tác giả luận án

i

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC ....................................................................................... I

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ...................................................................... IV

DANH MỤC BẢNG BIỂU ...................................................................................... V

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ................................................................................. VII

MỞ ĐẦU ....................................................................................... 1

Chương 1. Tổng quan các nghiên cứu dự báo dịch chuyển biến dạng do ảnh

hưởng của khai thác mỏ hầm lò ............................................................................... 7

1.1. Dịch chuyển và biến dạng bề mặt mỏ do khai thác hầm lò ................................ 7

1.1.1. Bản chất bài toán dịch chuyển đất đá và bề mặt do khai thác hầm lò ..... 7

1.1.2. Bồn dịch chuyển ...................................................................................... 7

1.1.3. Các thông số về góc của quá trình dịch chuyển .................................... 10

1.1.4. Các đại lượng dịch chuyển và biến dạng ............................................... 11

1.1.5. Các yếu tố ảnh hưởng tới dịch chuyển biến dạng bề mặt ...................... 11

1.2. Tổng quan về các công trình nghiên cứu dịch chuyển, biến dạng bề mặt mỏ . 16

1.2.1. Phân nhóm các phương pháp dự báo dịch chuyển, biến dạng mỏ ........ 16

1.2.2. Các kết quả nghiên cứu tiêu biểu trên thế giới ...................................... 20

1.2.3. Tình hình nghiên cứu trong nước .......................................................... 26

1.3. Nhận xét chương 1 ........................................................................................... 30

Chương 2. Cơ sở khoa học lựa chọn phương pháp dự báo dịch chuyển biến

dạng bề mặt mỏ hầm lò vùng Quảng Ninh ............................................................ 32

2.1. Đặc điểm địa chất-mỏ bể than Quảng Ninh ..................................................... 32

2.1.1. Đặc điểm tính chất cơ lý đất đá ............................................................. 32

2.1.2. Đặc điểm cấu tạo vỉa than ..................................................................... 34

2.1.3. Đặc điểm công nghệ khai thác hầm lò vùng Quảng Ninh ..................... 38

2.1.4. Đặc điểm các lò chợ .............................................................................. 40

2.2. Đặc điểm dữ liệu quan trắc dịch chuyển biến dạng ......................................... 40

ii

2.3. Lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp với điều kiện khai thác mỏ hầm lò ở

Việt Nam ................................................................................................................... 42

2.3.1. Tiêu chuẩn lựa chọn phương pháp dự báo ............................................ 42

2.3.2. Phân tích lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp ................................. 42

2.4. Nhận xét chương 2 ........................................................................................... 45

Chương 3. Nghiên cứu mô hình Asadi dự báo dịch chuyển đứng do khai thác

hầm lò vỉa dốc tại Việt Nam ................................................................................... 46

3.1. Bồn dịch chuyển trong trường hợp khai thác vỉa dốc ...................................... 46

3.2. Mô hình dự báo dịch chuyển đứng cho vỉa nghiêng ........................................ 47

3.3. Triển khai mô hình dự báo Asadi vào thực tiễn Việt nam ............................... 49

3.3.1. Xác định dịch chuyển đứng cực đại ...................................................... 49

3.3.2. Xác định góc biên .................................................................................. 50

3.3.3. Xác định góc lún cực đại ....................................................................... 52

3.3.4. Bán bồn dịch chuyển ............................................................................. 53

3.3.5. Xác định các hệ số f, g, p, q từ số liệu quan trắc ................................... 53

3.3.6. Đánh giá độ chính xác kết quả dự báo .................................................. 56

3.4. Xây dựng chương trình xác định các hệ số của mô hình ................................. 57

3.5. Xây dựng mô hình dự báo dịch chuyển đứng do khai thác than hầm lò tại

Quảng Ninh, Việt Nam ............................................................................................. 58

3.5.1. Khu vực nghiên cứu 1 (mỏ Thống Nhất) .............................................. 58

3.5.2. Khu vực nghiên cứu 2 (mỏ Mông Dương) ............................................ 62

3.5.3. Xây dựng mô hình dự báo dịch chuyển đứng trên cơ sở dữ liệu quan

trắc và điều kiện địa chất - khai thác của mỏ Thống Nhất ............................... 66

3.5.4. Áp dụng mô hình dự báo trong điều kiện mỏ than Mông Dương ......... 75

3.6. Nhận xét chương 3 ........................................................................................... 88

Chương 4. Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo dịch

chuyển biến dạng bề mặt mỏ theo thời gian ......................................................... 89

4.1. Lý do sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo .............................................................. 89

4.2. Thông tin cơ bản về mạng nơ-ron nhân tạo ..................................................... 89

4.2.1. Nơ-ron sinh học ..................................................................................... 89

4.2.2. Nơ-ron nhân tạo ..................................................................................... 90

iii

4.2.3. Hàm xử lý .............................................................................................. 92

4.2.4. Mô hình mạng nơ-ron ............................................................................ 93

4.2.5. Huấn luyện mạng ................................................................................... 94

4.3. Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp ................................................................ 95

4.4. Thuật toán lan truyền ngược (Back-Propagation) ............................................ 97

4.5. Lựa chọn các yếu tố đầu vào cho mạng nơ-ron trong dự báo dịch chuyển đứng

bề mặt theo thời gian ................................................................................................. 98

4.6. Dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian bằng mạng nơ-ron nhân tạo .......... 100

4.6.1. Lựa chọn cấu hình mạng ..................................................................... 100

4.6.2. Huấn luyện mạng ................................................................................. 102

4.6.3. Kết quả dự báo và đánh giá độ chính xác ............................................ 108

4.7. Nhận xét chương 4 ......................................................................................... 137

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ................................................................................. 138

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

CỦA NGHIÊN CỨU SINH ................................................................................... 140

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 143

................................................................................... 152 PHỤ LỤC

iv

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Artificial Neutral Network - Mạng nơ-ron nhân tạo ANN

Back-Propagation - Thuật toán lan truyền ngược BP

DCBD Dịch chuyển biến dạng

Dynamic Trough - Bồn động DT

Dịch chuyển đứng (độ lún) DCĐ

Đánh giá tác động môi trường ĐTM

Feedback architecture - Cấu trúc phản hồi, mạng phản hồi FA

Feedback connections - Kết nối ngược FC

Feed-forward - Truyền thẳng, mạng truyền thẳng FW

KHCNM Viện Khoa học Công nghệ Mỏ (Vinacomin)

Least mean square - Nguyên lý bình phương tối thiểu LMS

Mean Absolute Error - Sai số tuyệt đối trung bình MAE

Mean Square Error - Sai số trung bình MSE

Multilayer Feedforward Networks - Mạng truyền thẳng đa lớp MFN

Root Mean Square Error - Sai số trung phương RMS

Static Trough - Bồn tĩnh ST

Synaptic weight - Trọng số liên kết SW

TNMT Tài nguyên và Môi trường

TDKT Thăm dò khai thác.

VINACOMIN Tập đoàn công nghiệp Than - Khoáng sản Việt Nam

VNIMI Viện nghiên cứu Trắc địa mỏ và Địa cơ mỏ Liên bang (Nga)

v

Bảng 1.1. Hàm độ lún mẫu chuẩn ........................................................................................ 29

Bảng 2.1. Tổng hợp tính chất cơ lý đá một số mỏ hầm lò ................................................... 33

Bảng 2.2. Bảng tổng hợp đặc điểm các vỉa than mỏ Nam Mẫu .......................................... 35

Bảng 2.3. Bảng tổng hợp đặc điểm các vỉa than mỏ Hà Lầm .............................................. 36

Bảng 2.4. Bảng tổng hợp đặc điểm các vỉa than mỏ Mông Dương ..................................... 36

Bảng 2.5. Bảng tổng hợp đặc điểm các vỉa than mỏ Thống Nhất ....................................... 36

Bảng 2.6. Đặc điểm của các lò chợ khai thác ...................................................................... 40

Bảng 2.7: Đặc điểm tuyến quan trắc mỏ .............................................................................. 41

Bảng 3.1 Phân loại nhóm mỏ theo độ cứng đất đá .............................................................. 51

Bảng 3.2 Góc biên theo hướng đường phương và hướng ngược dốc .................................. 52

Bảng 3.3 Góc biên theo hướng xuôi dốc ............................................................................. 52

Bảng 3.4 Xác định hệ số K1 ................................................................................................. 52

Bảng 3.5. Số liệu quan trắc tuyến D mỏ Thống Nhất .......................................................... 59

Bảng 3.6. Số liệu quan trắc tuyến P mỏ Thống Nhất ........................................................... 60

Bảng 3.7. Số liệu quan trắc tuyến D mỏ Mông Dương ....................................................... 63

Bảng 3.8. Số liệu quan trắc tuyến P mỏ Mông Dương ........................................................ 64

Bảng 3.9. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác ....................................................... 66

Bảng 3.10. Các hệ số mô hình dự báo lún theo hướng dốc vỉa ........................................... 66

Bảng 3.11. Đánh giá độ chính xác giữa kết quả quan trắc và dự báo .................................. 67

Bảng 3.12. Độ chính xác dự báo .......................................................................................... 68

Bảng 3.13. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác ..................................................... 71

Bảng 3.14. Các hệ số mô hình dự báo ................................................................................. 71

Bảng 3.15. Độ chính xác của mô hình dự báo ..................................................................... 72

Bảng 3.16. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến P mỏ Thống Nhất ..................... 73

DANH MỤC BẢNG BIỂU

vi

Bảng 3.17. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác tuyến D mỏ Mông Dương .......... 75

Bảng 3.18. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến D mỏ Mông Dương .................. 76

Bảng 3.19. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến D mỏ Mông Dương (phương pháp VNIMI) ....................................................................................................................... 78

Bảng 3.20. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến D mỏ Mông Dương (phương pháp KHCNM) .................................................................................................................... 79

Bảng 3.21. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác tuyến P mỏ Mông Dương ........... 82

Bảng 3.22. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến P mỏ Mông Dương .................. 82

Bảng 3.23. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến P mỏ Mông Dương (phương pháp VNIMI) ................................................................................................................................ 84

Bảng 3.24. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến P mỏ Mông Dương (phương pháp Viện KHCNM) .................................................................................................................... 86

Bảng 4.1. Khả năng biểu diễn của mạng có số lớp ẩn khác nhau ...................................... 100

Bảng 4.2. Số liệu tập huấn mạng và kiểm tra kết quả dự báo ............................................ 103

Bảng 4.3. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 1 ................... 108

Bảng 4.4. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 2 ................... 111

Bảng 4.5. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 3 ................... 114

Bảng 4.6. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 4 ................... 120

Bảng 4.7. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 5 ................... 128

vii

Hình 1.1. Bồn dịch chuyển do khai thác hầm lò ................................................................... 8

Hình 1.2. Các vùng ảnh hường trong bồn dịch chuyển ......................................................... 9

Hình 1.3. Các thông số chính của bồn dịch chuyển ............................................................ 10

Hình 1.4. Tính chất phân bố dịch chuyển và biến dạng mặt đất ......................................... 11

Hình 1.5. Sự phân bố biến dạng khi khai thác vỉa có độ dốc khác nhau ............................ 12

Hình 1.6. Mối quan hệ giữa độ sâu khai thác và dịch chuyển đứng ................................... 13

Hình 1.7. Ảnh hưởng của chiều rộng lò chợ đối với đại lượng dịch chuyển đứng ............... 14

Hình 1.8. Quan hệ giữa dịch chuyển đứng trên bề mặt và tiến độ khai thác ....................... 15

Hình 1.9. Các giai đoạn của quá trình dịch chuyển đứng theo thời gian ............................ 16

Hình 1.10. Hàm mặt cắt dịch chuyển đứng cơ bản ............................................................. 17

Hình 1.11. Mô hình vật lý làm từ cát khô ........................................................................... 18

Hình 2.1. Đặc điểm độ dốc một số vỉa than mỏ Mông Dương ........................................... 35

Hình 2.2. Biểu đồ phân bố trữ lượng các dự án mỏ hầm lò ................................................ 38

Hình 2.3. Hệ thống khai thác cột dài theo phương .............................................................. 39

Hình 2.4. Công nghệ chống giữ bằng cột thủy lực đơn ....................................................... 39

Hình 2.5. Tuyến quan trắc V2 chu kỳ 4 tại mỏ than Mạo Khê ........................................... 42

Hình 3.1. Bồn dịch chuyển trường hợp khai thác vỉa bằng ................................................. 46

Hình 3.2. Độ lệch tâm bồn dịch chuyển khi khai thác vỉa nghiêng .................................... 47

Hình 3.3. Các tham số của mô hình dự báo dịch chuyển .................................................... 48

Hình 3.4. Sơ đồ thuật giải tính hệ số của mô hình dự báo ................................................... 57

Hình 3.5. Chương trình tính các hệ số của mô hình dự báo ................................................ 58

Hình 3.6. Mặt cắt tuyến quan trắc D mỏ Thống Nhất ......................................................... 60

Hình 3.7. Mặt cắt tuyến quan trắc P mỏ Thống Nhất .......................................................... 61

Hình 3.8. Mặt cắt tuyến quan trắc D mỏ Mông Dương ....................................................... 64

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

viii

Hình 3.9. Mặt cắt tuyến quan trắc P mỏ Mông Dương ........................................................ 65

Hình 3.10. Biểu đồ so sánh đánh giá độ chính xác hệ số mô hình dự báo tuyến D ............. 68

Hình 3.11. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo của tuyến D mỏ Thống Nhất ......... 69

Hình 3.12. Tương quan giữa kết quả quan trắc và dự báo của tuyến D mỏ Thống Nhất ......... 70

Hình 3.13. Biểu đồ so sánh đường cong lún đánh giá độ chính xác hệ số mô hình dự báo tuyến P mỏ Thống Nhất ....................................................................................................... 72

Hình 3.14. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến P mỏ Thống Nhất ................. 74

Hình 3.15. Tương quan giữa độ lún quan trắc và dự báo tuyến P mỏ Thống Nhất ............. 74

Hình 3.16. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến D mỏ Mông Dương ............. 77

Hình 3.17. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến D mỏ Mông Dương (phương pháp VNIMI) ....................................................................................................................... 79

Hình 3.18. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến D mỏ Mông Dương (phương pháp KHCNM) .................................................................................................................... 81

Hình 3.19. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến P mỏ Mông Dương .............. 83

Hình 3.20. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến P mỏ Mông Dương (phương pháp VNIMI) ....................................................................................................................... 85

Hình 3.21. So sánh đường cong dịch chuyển đứng thực tế và kết quả dự báo tính từ phương pháp KHCNM ...................................................................................................................... 87

Hình 4.1. Mô hình Nơ-ron sinh học ..................................................................................... 90

Hình 4.2. Nơ-ron nhân tạo ................................................................................................... 91

Hình 4.3. Đồ thị hàm Sigmoid ............................................................................................. 93

Hình 4.4. Kiến trúc mạng nơ-ron truyền thẳng .................................................................... 94

Hình 4.5. Kiến trúc mạng nơ-ron phản hồi .......................................................................... 94

Hình 4.6. Quy tình huấn luyện mạng có giám sát ................................................................ 95

Hình 4.7: Mạng nơ-ron truyền thẳng đa lớp tổng quát ........................................................ 96

Hình 4.8. Các yếu số đầu vào của mạng nơ-ron .................................................................. 99

Hình 4.9. Mô hình mạng nơ-ron trong dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian .............. 102

ix

Hình 4.10: Định dạng tệp huấn luyện mạng ...................................................................... 106

Hình 4.11. Đường cong lỗi huấn luyện mạng .................................................................... 106

Hình 4.12. Biểu đồ sai số huấn luyện mạng ...................................................................... 107

Hình 4.13. Biểu đồ tương quan huấn luyện mạng ............................................................. 107

Hình 4.14. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 1) ................... 110

Hình 4.15. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 1) ...................... 110

Hình 4.16. So sánh đường cong lún dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 2) ............. 112

Hình 4.17. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 2) ...................... 113

Hình 4.18. So sánh đường cong lún dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 2) ............. 113

Hình 4.19. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 2) ...................... 114

Hình 4.20. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 3) ................... 117

Hình 4.21. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 3) ...................... 118

Hình 4.22. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 3) ................... 118

Hình 4.23. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 3) ...................... 119

Hình 4.24. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 3) ................... 119

Hình 4.25. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 3) ...................... 120

Hình 4.26. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 9 (trường hợp 4) ..................... 124

Hình 4.27. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 9 (trường hợp 4) ........................ 124

Hình 4.28. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 4) ................... 125

Hình 4.29. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 4) ...................... 125

Hình 4.30. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 4) ................... 126

Hình 4.31. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 4) ...................... 126

Hình 4.32. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 4) ................... 127

Hình 4.33. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 4) ...................... 127

Hình 4.34. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 8 (trường hợp 5) ..................... 132

x

Hình 4.35. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 8 (trường hợp 5) ........................ 132

Hình 4.36. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 9 (trường hợp 5) ..................... 133

Hình 4.37. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 9 (trường hợp 5) ........................ 133

Hình 4.38. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 5) ................... 134

Hình 4.39. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 5) ...................... 134

Hình 4.40. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 5) ................... 135

Hình 4.41. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 5) ...................... 135

Hình 4.42. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 5) ................... 136

Hình 4.43. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 5) ...................... 136

1

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Kết quả của công tác khai thác khoáng sản bằng phương pháp hầm lò là lấy đi

một khối lượng lớn đất đá và khoáng sản ra khỏi lòng đất, tạo ra các khoảng trống

lớn làm mất trạng thái cân bằng ứng suất nguyên thủy trong lòng đất. Dưới tác động

của trọng lực, đất đá phía trên có xu hướng chuyển dịch lấp đầy khoảng trống để tạo

lập trạng thái cân bằng mới. Quá trình dịch chuyển lan truyền từ vách qua các lớp đất

đá lên đến bề mặt đất gây ra sự biến dạng khối đá và bề mặt địa hình [14, 59, 73] là

mối đe dọa nguy hiểm đối với các công trình nằm trong địa tầng đất đá bao quanh

khoảng trống khai thác và các công trình tự nhiên, nhân tạo trên bề mặt đất. Đặc biệt,

khi khai thác tiến hành dưới các đối tượng chứa nước tự nhiên và nhân tạo, có thể gây

ra sự cố bục nước nghiêm trọng làm đình trệ sản xuất, gây thiệt hại về tài sản và nguy

hiểm đến tính mạng con người.

Trên thế giới, ngay từ đầu thế kỷ 18, tại một số nước Châu Âu như Đức, Bỉ,

Pháp, ... việc khai thác than hầm lò đã gây ra những tác động tiêu cực tới môi trường

tự nhiên và các công trình trong lòng đất cũng như trên bề mặt, gây nhiều tổn thất

nặng nề về người và của cải [74]. Tại Việt Nam, những thiệt hại do dịch chuyển biến

dạng bề mặt mỏ đã xảy ra khá phổ biến trong quá khứ cũng như hiện tại. Dưới đấy là

một số ví dụ điển hình:

- Ở mỏ Mạo Khê trạm quạt ở mức 142 m bị hỏng, phải sửa chữa nhiều lần rất

tốn kém, bị bục nước vào lò vỉa 9 qua giếng khoan VIa, lò xuyên vỉa 56 bị biến dạng,

bục cát và nước vào lò qua phay A (năm 1995) gây tai nạn chết người;

- Mỏ Mông Dương có khu trung tâm vỉa G9 bị bục nước từ lò khai thác cũ với

lưu lượng có lúc 200m3/giờ, dịch chuyển đất đá mỏ làm nghiêng cột điện cao thế 110

Kv, gây biến dạng giếng đứng, nứt tường nhà dân [64];

- Hiện tượng sụt lún gây xuống cấp nghiêm trọng đường ô tô lên mỏ Đèo Nai [21];

- Dịch chuyển bề mặt làm hư hại hệ thống đường ray ở khu vực Công ty Than

Dương Huy; Mỏ Tây Khe Sim bị bục nước vào tháng 8 năm 2008, ...

Cùng với việc gia tăng quy mô và sản lượng khai thác, hậu quả của quá trình

2

dịch chuyển biến dạng mỏ tác động ngày càng lớn với phạm vi rộng hơn, tần suất

thường xuyên hơn và theo đó mức độ thiệt hại về người và của cũng lớn hơn.

Theo Quyết định 403/QĐ-TTg về việc phê duyệt điều chỉnh Quy hoạch phát

triển ngành than Việt Nam đến năm 2020 xét đến năm 2030 [28], các phương pháp

khai thác hầm lò ngày càng chiếm ưu thế cả về số lượng mỏ và sản lượng. Bể than

Đồng bằng Sông Hồng đang bước vào giai đoạn nghiên cứu khai thác thử nghiệm

[15], theo dự báo, sẽ được đưa vào kế hoạch khai thác trong tương lai gần [4]. Dù

công nghệ khai thác bể than Đồng Bằng Sông Hồng bằng các phương pháp nào thì

ảnh hưởng của nó đối với quá trình sụt lún bề mặt sẽ xảy ra và kèm theo đó là những

tác động tiêu cực tới hiện trạng bề mặt. Do vậy, nhu cầu dự báo quy luật sụt lún bề

mặt nhằm ngăn ngừa và giảm thiểu các tác động tiêu cực chắc chắn đã, đang và sẽ là

vấn đề rất cấp thiết.

Quy luật, đặc điểm và cường độ dịch chuyển, biến dạng bề mặt được đặc trưng

bởi các các đại lượng, bao gồm: dịch chuyển đứng (lún), dịch chuyển ngang, biến

dạng ngang, độ nghiêng, độ cong địa hình. Các đại lượng này là các chỉ số thể hiện

mức độ dịch chuyển đất đá và biến dạng bề mặt trong các điều kiện kỹ thuật và công

nghệ khai thác khác nhau. Các đại lượng dịch chuyển và biến dạng trên có thể được

xác định bằng nhiều phương pháp khác nhau như quan trắc thực địa, nghiên cứu trong

phòng thí nghiệm hoặc trên các mô hình toán học, vật lý và địa cơ học. Quy luật,

cường độ và quá trình dịch chuyển đất đá và bề mặt chịu sự chi phối của đặc điểm

địa hình, địa chất, thế nằm và tính chất cơ lý của các lớp địa tầng và công nghệ khai

thác khoáng sản. Do đó, đối với từng vùng mỏ khác nhau, hoặc từng khu vực của một

mỏ, cần xây dựng các phương pháp dự báo thích hợp, qua đó cho phép xác định sớm

các quy luật, đặc điểm định tính và định lượng của các đại lượng biến dạng làm cơ

sở cho việc lựa chọn các phương pháp công nghệ và kỹ thuật khai thác phù hợp, các

phương pháp xây dựng, gia cố công trình bề mặt thích ứng, … nhằm mục đích ngăn

ngừa và giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực của quá trình khai thác mỏ đối với các công

trình. Bên cạnh đó, các kết quả dự báo sớm trị số các đại lượng dịch chuyển, biến

dạng theo thời gian sẽ góp phần nâng cao độ tin cậy các kết quả đánh giá tác động

3

môi trường (ĐTM) của các dự án khai thác mỏ, chương trình cải tạo, phục hồi môi

trường sau khai thác mỏ.

Hiện nay, đã có nhiều phương pháp dự báo các đại lượng dịch chuyển và biến

dạng bề mặt mỏ khác nhau, có thể phân chia thành 6 nhóm chính bao gồm: nhóm

phương pháp hàm ảnh hưởng, nhóm phương pháp hàm mặt cắt, nhóm phương pháp

quan hệ thực nghiệm, nhóm phương pháp mô hình vật lý, nhóm phương pháp mô

hình giải tích và nhóm phương pháp dự báo theo thời gian. Mỗi phương pháp đều có

ưu, nhược điểm và điều kiện ứng dụng thích hợp. Tuy nhiên, do điều kiện địa chất-

khai thác ở các mỏ luôn khác nhau nên vẫn chưa có phương pháp dự báo nào toàn

năng thích ứng cho mọi trường hợp. Khai thác mỏ hầm lò ở Việt Nam có những đặc

điểm riêng về điều kiện địa chất, tính chất cơ lý đất đá, độ sâu khai thác, điều kiện

thành phần thế nằm của vỉa, công nghệ khai thác, phương pháp điều khiển áp lực, ...

Bên cạnh đó, dữ liệu quan trắc không đầy đủ về số lượng, không đồng bộ về công

nghệ quan trắc và lưu trữ rời rạc. Do đó, cần có một nghiên cứu lựa chọn và hoàn

thiện phương pháp phù hợp để dự báo quy luật và đặc tính dịch chuyển, biến dạng bề

mặt trong bối cảnh các điều kiện địa chất- khai thác cụ thể của Việt Nam.

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của các lĩnh vực khoa học kỹ thuật khác,

công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo cũng đã có những bước tiến lớn được áp dụng

trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tiếp cận và ứng dụng các loại hình công nghệ mới

này trong công tác dự báo biến dạng bề mặt mỏ là hướng nghiên cứu nhằm đóng góp

cơ sở khoa học và phương pháp luận cho ngành khai thác mỏ Việt Nam hiệu quả và

an toàn.

Xuất phát từ các luận giải trên đây, đề tài luận án tiến sĩ “Nghiên cứu phương

pháp dự báo các đại lượng dịch chuyển đất đá và biến dạng bề mặt phù hợp với điều

kiện khai thác hầm lò ở Việt Nam” được lựa chọn là xuất phát từ nhu cầu thực tế, đáp

ứng yêu cầu thực tiễn sản xuất của ngành khai thác mỏ Việt Nam.

2. Mục tiêu

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu áp dụng cách tiếp cận mới tại Việt Nam trong

dự báo dịch chuyển đứng bề mặt mỏ do khai thác hầm lò phù hợp với điều kiện thực tế

4

tại Quảng Ninh, phục vụ quá trình khai thác mỏ hầm lò an toàn, hiệu quả và bền vững.

3. Nội dung nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu của đề tài, luận án đã tiến hành thực hiện các nội dung

chính sau đây:

- Nghiên cứu tổng quan, khảo sát đánh giá các phương pháp nghiên cứu dự báo

các đại lượng dịch chuyển và biến dạng trên thế giới và ở Việt Nam.

- Tổng hợp và phân tích các đặc điểm điều kiện địa chất, tính chất cơ lý đất đá,

công nghệ khai thác, … trong điều kiện khai thác mỏ hầm lò ở Việt Nam.

- Lựa chọn mô hình dự báo và xác định các hệ số cho mô hình phù hợp với điều

kiện thực tế của Việt Nam.

- Ứng dụng công nghệ nơ-ron nhân tạo trong tính toán xây dựng mô hình dự

báo các đại lượng dịch chuyển biến dạng theo thời gian.

- Thực nghiệm kiểm chứng mô hình dự báo đã lựa chọn để xác định các đại

lượng dịch chuyển, biến dạng ở mỏ than hầm lò Việt Nam.

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

4.1. Đối tượng nghiên cứu

Luận án tập trung trọng tâm nghiên cứu và góp phần hoàn thiện phương pháp dự

báo dịch chuyển đứng bề mặt do ảnh hưởng của quá trình khai thác mỏ hầm lò nói

chung và trong điều kiện địa chất-khai thác ở Việt Nam nói riêng. Khái niệm “dự báo”

ở đây được hiểu hoặc là dự báo theo thời gian - sử dụng dữ liệu quan trắc hiện tại để

dự báo tình trạng sẽ xảy ra trong tương lai, hay dự báo theo không gian - dựa trên hiện

trạng quan trắc được tại một khu vực để dự báo dịch chuyển xảy ra tại khu vực khác

chưa có dữ liệu quan trắc, hoặc là cả hai. Trong 5 đại lượng biến dạng bao gồm: dịch

chuyển đứng, dịch chuyển ngang, biến dạng ngang, độ nghiêng và độ cong địa hình đã

có 2 đại lượng thứ cấp được gián tiếp tính ra từ đại lượng dịch chuyển đứng (lún). Vì

vậy, luận án sẽ tập trung nghiên cứu đối tượng chính là đại lượng dịch chuyển đứng

trên hai mặt cắt chính của bồn dịch chuyển được tạo thành trên khoảng trống khai thác.

4.2. Phạm vi nghiên cứu

Ở Việt Nam, phương pháp khai thác hầm lò chủ yếu được tiến hành với các mỏ

5

than, do đó, phạm vi không gian của luận án được giới hạn trong một số mỏ than hầm

lò thuộc bể than Quảng Ninh.

5. Phương pháp nghiên cứu

Các nội dung của luận án đã được nghiên cứu bằng các phương pháp sau đây:

- Phương pháp nghiên cứu lý thuyết;

- Phương pháp phân tích thống kê;

- Phương pháp so sánh;

- Phương pháp nơ-ron nhân tạo;

- Phương pháp thực nghiệm.

6. Những điểm mới của luận án

- Đã xác lập cơ sở khoa học góp phần hoàn thiện mô hình dự báo dịch chuyển

trên mặt cắt chính của bồn dịch chuyển thiết lập theo kết quả quan trắc, cho phép tính

toán dự báo dịch chuyển đứng sát với điều kiện khai thác mỏ của Việt Nam.

- Lần đầu tiên ở Việt Nam, đã nghiên cứu ứng dụng thành công lý thuyết mạng

nơ-ron nhân tạo trong công tác dự báo dịch chuyển biến dạng bề mặt do ảnh hưởng

của khai thác mỏ hầm lò theo thời gian.

7. Các luận điểm

Luận điểm 1: Trong trường hợp vỉa dốc, mô hình Asadi với các hệ số f, g, p, q

tính từ số liệu quan trắc cho phép dự báo đại lượng dịch chuyển đứng bề mặt tại các

khu vực khai thác có điều kiện tương tự.

Luận điểm 2: Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng một lớp ẩn áp dụng phương

pháp huấn luyện có giám sát và thuật toán lan truyền ngược cho phép dự báo chính xác

đại lượng dịch chuyển đứng theo thời gian khi số lượng dữ liệu quan trắc 8 chu kỳ.

8. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

a. Ý nghĩa khoa học

- Đã xác lập được cơ sở khoa học góp phần hoàn thiện phương pháp dự báo đại

lượng dịch chuyển biến dạng đứng trên bề mặt mỏ do ảnh hưởng của khai thác hầm

lò khi khai thác vỉa dốc - là thế nằm phổ biến của các vỉa than Việt Nam.

- Lần đầu tiên ở Việt Nam, đã nghiên cứu thành công ứng dụng mạng nơ-ron

6

nhân tạo trong dự báo các đại lượng dịch chuyển và biến dạng đứng trên bề mặt mỏ

theo thời gian.

b. Ý nghĩa thực tiễn

Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong công tác dự báo các đại lượng

dịch chuyển đứng trên bề mặt cho các mỏ mới đang lập dự án kinh tế - kỹ thuật khai

thác hoặc các khu vực mở rộng khai thác của các mỏ hầm lò trên bể than Quảng Ninh.

9. Cơ sở tài liệu

- Dữ liệu về điều kiện địa chất, địa cơ mỏ một số mỏ than hầm lò tại Quảng Ninh.

- Số liệu quan trắc dịch chuyển đứng, sơ đồ bố trí các tuyến quan trắc tại các mỏ

hầm lò trên bể than Quảng Ninh.

- Các kết quả nghiên cứu xác định các đại lượng dịch chuyển biến dạng đứng

trên bề mặt ở một số mỏ than hầm lò bể than Quảng Ninh.

10. Cấu trúc luận án

Luận án bao gồm 4 chương cùng với phần mở đầu và kết luận, tài liệu tham

khảo được trình bày trong 151 trang đánh máy, có sử dụng 39 bảng, 80 hình vẽ và

biểu đồ. Dưới đây là cấu trúc của luận án:

Mở đầu

Chương 1. Tổng quan các nghiên cứu dự báo dịch chuyển biến dạng do ảnh

hưởng của khai thác mỏ hầm lò.

Chương 2. Cơ sở khoa học lựa chọn phương pháp dự báo dịch chuyển và biến

dạng bề mặt mỏ hầm lò bể than Quảng Ninh.

Chương 3. Nghiên cứu mô hình Asadi dự báo dịch chuyển đứng do khai thác

hầm lò vỉa dốc tại Việt Nam.

Chương 4. Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo dịch

chuyển đứng trên bề mặt mỏ theo thời gian.

Kết luận và kiến nghị.

Danh mục các công trình đã công bố liên quan đến luận án của NCS.

Tài liệu tham khảo.

Phục lục.

7

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BÁO DỊCH CHUYỂN BIẾN DẠNG DO ẢNH HƯỞNG CỦA KHAI THÁC MỎ HẦM LÒ

1.1. Dịch chuyển và biến dạng bề mặt mỏ do khai thác hầm lò

1.1.1. Bản chất bài toán dịch chuyển đất đá và bề mặt do khai thác hầm lò

Việc đào lò chuẩn bị và khai thác khoáng sản đã tạo ra vùng trống và kích thích

sự dịch chuyển đất đá theo định luật hấp dẫn [62]. Ban đầu, các lớp đá vách bị uốn

võng kéo theo sự tách lớp và đổ sập xuống lấp vào không gian vùng trống. Với độ

sâu khai thác nhỏ, sự uốn võng có đổ vỡ này có thể lan đến mặt đất. Khi độ sâu khai

thác càng lớn, sự uốn võng của các lớp chỉ xảy ra ở một số lớp đất đá vách sau đó

tách lớp rồi tạo nên vùng đổ vỡ với các khối đá chèn lấp tự nhiên khiến các lớp đá

phía trên có thể tựa lên và giữ được thế ổn định. Ngoài ra, trên lò chợ xuất hiện vùng

áp lực tựa lên các thành lò. Đá chèn tự nhiên và vùng áp lực tựa đã tạo nên lực cản

lại ứng lực trong đất đá và làm suy yếu dần sự uốn võng với sự đổ sập các lớp đá phía

trên, thay vào đó xuất hiện sự uốn võng và giữ được tính liên tục ở các lớp đất đá nằm

phía trên và mặt đất. Biểu hiện tiêu biểu của ảnh hưởng khai thác hầm lò lên bề mặt

là hình thành bồn dịch chuyển.

1.1.2. Bồn dịch chuyển

Quá trình vận động đất đá do ảnh hưởng của khai thác hầm lò lan truyền lên mặt

đất tạo ra vùng trũng liên tục trên bề mặt được gọi là bồn dịch chuyển (hình 1.1).

Trong nghiên cứu các phương pháp dự báo dịch chuyển biến dạng do ảnh hưởng của

quá trình khai thác mỏ hầm lò, các nhà khoa học chủ yếu tập trung cho các biến cố

xảy ra trong phạm vi bồn dịch chuyển. Ranh giới của bồn dịch chuyển là đường nối

các điểm có giá trị biến dạng ngang  và biến dạng đứng i không vượt quá 0,5x10-3

và có giá trị dịch chuyển đứng bằng 1520 mm [2].

Tùy thuộc vào đặc điểm địa chất kiến tạo cũng như chiều dày lớp đất bồi mà trong

phạm vi bồn dịch chuyển trên mặt đất phân biệt thành các vùng khác nhau (hình 1.2).

8

Hình 1.1. Bồn dịch chuyển do khai thác hầm lò

Vùng dịch chuyển nguy hiểm - vùng bề mặt đất xuất hiện biến dạng làm các

công trình và các đối tượng tự nhiên ảnh hưởng nghiêm trọng, gây nguy hiểm. Ranh

giới của vùng dịch chuyển nguy hiểm là đường nối các điểm có các giá trị biến dạng

giới hạn sau: biến dạng đứng i = 4.10-3, độ cong k = 0,2.10-3, biến dạng ngang =

2.10-3; trong phạm vi vùng này có thể xuất hiện các vùng: sụp đổ, rạn nứt và một phần

vùng uốn dẻo.

Vùng sụp đổ - một phần trong bồn dịch chuyển có xuất hiện hố sụt lở, hào rãnh

sâu, khe nứt, tầng bậc. Ranh giới của vùng này là đường nối các kẽ nứt có độ rộng

lớn hơn 25 cm.

Vùng rạn nứt - vùng có các kẽ nứt chia cắt bề mặt đất và tạo thành các kẽ nứt

nhìn thấy được. Các đối tượng chứa nước nằm trong vùng sụp đổ và rạn nứt sẽ bị hư

hại, gây mất nước và ngập lụt đường lò

Vùng dịch chuyển dẻo, êm dịu - vùng mặt đất chuyển dịch lún xuống êm dịu,

giữ được tính nguyên vẹn của các lớp đá do không có các kẽ nứt chia cắt.

Vùng đáy bồn phẳng - vùng khi có độ lún đều, không có biến dạng đứng. Trên

hình 1.2 là đáy bồn lõm với độ lớn dịch chuyển đứng là ηmax và có góc lún cực đại .

9

Hình 1.2. Các vùng ảnh hường trong bồn dịch chuyển

Hình dạng của bồn dịch chuyển, giá trị cường độ dịch chuyển và biến dạng trong

bồn, đơn cử như giá trị dịch chuyển đứng η, phụ thuộc chủ yếu vào kích thước khoảng

trống khai thác. Diện tích khai thác càng lớn thì những giá trị này càng tăng. Tuy

nhiên, khi kích thước khai thác tăng đến một giá trị nhất định nào đó thì các giá trị

dịch chuyển và biến dạng bề mặt đất không tăng lên nữa. Thời điểm khai thác đạt đến

mức độ này được gọi là khai thác hoàn toàn. Ở thời điểm này, đáy bồn dịch chuyển

trên bề mặt đất xuất hiện dịch chuyển đứng đạt giá trị lớn nhất và sau đó không tăng

lên nữa khi kích thước khoảng trống tiếp tục mở rộng. Sau thời điểm đạt mức khai

thác hoàn toàn, đáy bồn dịch chuyển sẽ có dạng phẳng. Tại thời điểm đạt mức khai

thác hoàn toàn đáy bồn chỉ có một điểm có giá trị lún cực đại ηmax.

Mặt cắt chính - là mặt cắt theo dốc hoặc theo phương của vỉa và đi qua đáy bồn

dịch chuyển. Hầu hết các nghiên cứu quy luật dịch chuyển biến dạng bề mặt mỏ

thường được tiến hành chủ yếu trên các mặt cắt này.

Bán bồn dịch chuyển - trên các mặt cắt chính theo phương hoặc theo dốc vỉa,

bán bồn là khoảng cách nằm ngang từ biên giới bồn dịch chuyển đến đến ranh giới

đáy bồn dịch chuyển (khi khai thác dưới toàn phần) hoặc đến đáy bồn (nơi có giá trị

dịch chuyển đứng cực đại, khi khai thác dưới không toàn phần). Các bán bồn dịch

chuyển được phân biệt như sau: theo hướng xuôi dốc - L1; theo hướng ngược dốc -

10

L2; theo phương vỉa - L3 (hình 1.3).

Hình 1.3. Các thông số chính của bồn dịch chuyển [2]

Trên một lò chợ khai thác thì kích thước của lò chợ theo hướng dốc L phụ thuộc

vào điều kiện địa chất mỏ, thiết bị và công nghệ khai thác nên ít biến động, kích thước

theo hướng đường phương W liên tục thay đổi theo tiến độ gương lò chợ. Do vậy khi

nghiên cứu DCBD tại các điểm trên các bán bồn dịch chuyển phải lưu ý đến các đặc

điểm này.

1.1.3. Các thông số về góc của quá trình dịch chuyển

a) Các góc biên (góc ranh giới bồn dịch chuyển)

Các góc biên 0, 0, 0, (hình 1.3) dùng đề xác định ranh giới vùng dịch chuyển

trên mặt đất. Trên các mặt cắt chính của bồn dịch chuyển, các góc này được tạo bởi

đường nối ranh giới vùng trống khai thác đến các điểm ranh giới của bồn dịch chuyển

trên mặt đất với các đường thẳng nằm ngang. Trên mặt cắt chính theo dốc và theo

phương của vỉa, vùng dịch chuyển được giới hạn bởi các góc biên 0, 0, 0, như sau:

- 0 - góc biên ở ranh giới dưới dốc của lò chợ, về phía vách vỉa;

- 0 - góc biên ở ranh giới trên dốc của lò chợ;

- 0 - góc biên ở ranh giới lò chợ theo hướng đường phương của lò chợ.

b) Góc lún cực đại

Góc lún cực đại là góc hướng theo phía dốc vỉa. Góc lún cực đại 𝜃 được coi là

cố định với tất cả các lớp đất đá. Thông qua góc lún cực đại cho phép dự báo được

11

điểm có giá trị dịch chuyển đứng cực đại trong bồn dịch chuyển (hình 1.3).

Trường hợp đáy bồn phẳng thì các độ lún cực đại ηmax tại đây có giá trị bằng

nhau, hay nói một cách khác khi các độ lún bằng nhau sẽ tạo ra đáy bồn phẳng.

1.1.4. Các đại lượng dịch chuyển và biến dạng

Tính chất phân bố các đại lượng dịch chuyển biến dạng trong bồn dịch chuyển

khi khai thác vỉa bằng phẳng với khoảng trống khai thác đủ lớn được mô tả như trên

hình 1.4 (khi góc dốc vỉa =0(cid:3042)).

Hình 1.4. Tính chất phân bố dịch chuyển và biến dạng mặt đất [2]

trong đó: 1- đường cong dịch chuyển đứng; 2- đường cong dịch chuyển ngang;

3- đường cong độ nghiêng; 4- đường cong độ cong; 5- đường cong biến dạng ngang.

Các đại lượng này có ý nghĩa thực tế rất lớn trong việc nghiên cứu các biện pháp

xây dựng và kết cấu công trình để bảo vệ chúng khỏi những tác hại do ảnh hưởng quá

trình dịch chuyển gây nên.

1.1.5. Các yếu tố ảnh hưởng tới dịch chuyển biến dạng bề mặt

a) Tính chất cơ - lý đất đá

Các đại lượng dịch chuyển đất đá và sự phân bố của chúng trên bề mặt và trong

lòng đất phụ thuộc vào tính chất cơ lý đất đá trong khu vực. Đất đá được hình thành

từ các niên đại với các điều kiện địa chất - kiến tạo khác nhau nên sự phân bố, hiện

trạng về thế nằm, các thông số của các lớp và đặc tính cơ lý đất đá cũng khác nhau.

Theo tính chất cơ lý, đất đá được chia làm 3 loại: đất đá rắn, bở rời và dẻo [73]. Tính

12

chất cơ lý của đất đá được đặc trưng bởi thông số độ bền và sức chống đỡ của nó

trong điều kiện bị biến dạng và phá hoại, được đại diện bằng hệ số kiên cố

Protodiaconov. Trong điều kiện như nhau thì dịch chuyển xảy ra trong đá yếu như

sét, đá phiến sét, v.v.. êm hơn và nhanh hơn so với trong đất đá cứng. Độ kiên cố

trung bình của đất đá, địa tầng và vị trí của các lớp đá cứng so với vỉa khoáng sàng

khai thác quyết định quy mô biến dạng và quá trình của nó [2].

Độ kiên cố đất đá ảnh hưởng tới đại lượng dịch chuyển đứng cực đại theo đặc

điểm: trong những điều kiện như nhau, dịch chuyển đứng trong đất đá có độ kiên cố

nhỏ hơn trong đất đá yếu. Cần lưu ý rằng: tính chất cơ lý của đất đá không ổn định và

như nhau ở các vùng khác nhau và thậm chí trong cùng một mỏ. Sự biến thiên của đại

lượng lún khi khai thác các vỉa có cùng điều kiện như chiều dày, góc dốc và nằm trên

cùng độ sâu khai thác là khác nhau khi môi trường đất đá nằm phía trên có độ cứng

khác nhau.

b) Độ dốc vỉa

Mặt cắt chính bồn dịch chuyển có tính đối xứng so với ruộng khấu trong trường

khai thác vỉa bằng, và trở nên không đối xứng trong trường hợp vỉa khai thác nghiêng

và dốc. Trong trường hợp vỉa dốc, tâm bồn dịch chuyển bị xê dịch về phía dốc vỉa

một khoảng [36]. Ngoài tính bất đối xứng của bồn thì đại lượng lún cực đại cũng biến

đổi phụ thuộc vào góc dốc vỉa khai thác α (hình 1.5) [73].

Hình 1.5. Sự phân bố biến dạng khi khai thác vỉa có độ dốc khác nhau

trong đó: 1) vỉa có độ dốc α=40o; 2) vỉa có độ dốc α=60o.

13

c) Độ sâu khai thác

Khi khai thác các vỉa có độ sâu không lớn, trên bề mặt sẽ xuất hiện hiện tượng

biến dạng không liên tục, biểu hiện qua dịch chuyển với cường độ lớn, tạo nên những

khe nứt, phễu và các hố sụt lớn. Mặt đất đổ sụp từng khối có kích thước phù hợp với

bước phá hỏa trong quá trình khai thác. Tại vùng ranh giới của khối xuất hiện các kẽ

nứt và tạo thành các bậc [2].

Khi khai thác các vỉa có độ sâu lớn, quá trình khai thác tạo ra hiện tượng biến

dạng dịu dàng theo thời gian và không gian. Lúc này, xuất hiện biến dạng liên tục.

Loại biến dạng này có thể được mô tả bằng những hàm số liên tục và chúng là đối

tượng và là nội dung của các lý thuyết dự báo dịch chuyển bề mặt và đất đá [60]. Mối

quan hệ giữa độ sâu khai thác và dịch chuyển đứng được thể hiện trên hình 1.6.

Hình 1.6. Mối quan hệ giữa độ sâu khai thác và dịch chuyển đứng [73]

d) Chiều dày lớp khấu

Đại lượng dịch chuyển và biến dạng bề mặt tỷ lệ thuận với chiều dày của lớp

khấu bởi lẽ chiều dày của vỉa không phải đồng nhất trong một lớp khoáng sản mà

thường biến đổi ít nhất ở mức dm, vì vậy trong quá trình dự báo dịch chuyển thường

xác định giá trị trung bình lớp khấu của vỉa than. Điều quan trọng là các giá trị trung

bình ấy phải được xác định với độ tin cậy lớn thông qua các kết quả thăm dò xác định

chiều dày vỉa.

14

e) Hình dáng và kích thước lò chợ

Hình dáng và kích thước lò chợ dưới mặt đất sẽ quyết định hình dạng và phạm

vi bồn dịch chuyển trên mặt đất. Bồn dịch chuyển sẽ hình thành ở dạng toàn phần

hoặc không toàn phần phụ thuộc vào kích thước khai thác dưới [74]. Hình 1.7 minh

họa mối quan hệ giữa hình dáng và kích thước lò chợ với đại lượng dịch chuyển đứng.

Hình 1.7. Ảnh hưởng của chiều rộng lò chợ đối với đại lượng dịch chuyển đứng [73]

Khi khai thác ở độ sâu và tính chất cơ lý đất đá nhất định, nếu chiều rộng dải

khấu (S) khá nhỏ, nghĩa là S

hầu như không đáng kể. Kích thước lò chợ ngày càng tăng cho tới khi S>Smin, lúc

đó trên mặt đất sẽ hình thành bồn dịch chuyển không toàn phần. Quá trình khai thác

sẽ tiếp tục cho đến khi chiều rộng lò chợ đạt tới giá trị giới hạn (Sgh), bồn dịch chuyển

trên bề mặt sẽ chuyển thành dạng bồn dịch chuyển toàn phần. Đến giới hạn này, việc

tăng kích thước chiều rộng lớp khấu, đại lượng dịch chuyển đứng sẽ không tăng và

luôn giữ giá trị dịch chuyển đứng cực đại.

f) Tiến độ khai thác

Hình 1.8 cho thấy quá trình động tạo thành bồn dịch chuyển trên bề mặt tương

ứng với các giai đoạn 1, 2, 3, ... của tiến độ khai thác. Dễ dàng nhận thấy rằng: đại

lượng dịch chuyển đứng trên bề mặt bắt đầu xuất hiện sau một thời gian khai thác với

kích thước khoảng trống vừa đủ để gây ra dịch chuyển và lan truyền dịch chuyển lên

mặt đất. Ban đầu, bồn dịch chuyển hình thành dưới dạng một phần (không toàn phần)

với các đại lượng dịch chuyển biến dạng nhỏ. Cùng với thời gian và tiến độ khai thác

15

ranh gới bồn dịch chuyển phát triển rộng dần và được gọi là bồn dịch chuyển động.

Hình 1.8. Quan hệ giữa dịch chuyển đứng trên bề mặt và tiến độ khai thác

g) Vị trí của điểm trên bề mặt

Các điểm trên bề mặt càng nằm xa trung tâm vùng khai thác thì tác động của

quá trình khai thác tới nó càng nhỏ. Càng gần về tâm bồn thì mức độ sụt lún của chúng

càng tăng. Khi khai thác chưa hoàn toàn thì điểm lún cực đại là vị trí ở chính tâm bồn.

Khi bồn dịch chuyển ở trạng thái lún toàn phần vì đáy bồn sẽ phẳng và tại đây xuất

hiện dịch chuyển đứng cực đại [2, 74].

h) Tham số thời gian

Các đại lượng dịch chuyển đất đá đầu tiên trên bề mặt quan trắc được sau một

thời gian bắt đầu khai thác dưới. Thời gian này vừa đủ để quá trình dịch chuyển đất

đá từ trên khoảng trống lan truyền dần lên mặt đất. Cùng với thời gian, quá trình dịch

chuyển đất đá tăng dần. Sau khi đạt đến giá trị cực đại, các trị số dịch chuyển giảm

dần cho tới khi đất đá trở lại thế cân bằng và hoàn hoàn ổn định. Như vậy, từ quá

trình dịch chuyển bắt đầu cho đến khi kết thúc cần có một khoảng thời gian. Thực

chất, đây là một quá trình động và quá trình dịch chuyển biến dạng bao giờ cũng bắt

đầu xuất hiện chậm hơn so với tiến độ của khoảng trống.

Nhiều kết quả nghiên cứu cho thấy rằng: ảnh hưởng của khai thác dưới lên bề

mặt bắt đầu xuất hiện khi khoảng trống đạt phía dưới đạt kích thước 0,20,25.H. Quá

trình dịch chuyển đứng một điểm trên bề mặt sẽ trải qua 4 giai đoạn (hình 1.9): (1)

giai đoan chuẩn bị; (2) giai đoạn bắt đầu; (3) giai đoạn chuyển dịch mạnh mẽ; (4) giai

đoạn kết thúc.

16

Hình 1.9. Các giai đoạn của quá trình dịch chuyển đứng theo thời gian [59]

1.2. Tổng quan về các công trình nghiên cứu dịch chuyển, biến dạng bề mặt mỏ

1.2.1. Phân nhóm các phương pháp dự báo dịch chuyển, biến dạng mỏ

Nghiên cứu dự báo dịch chuyển đất đá và biến dạng bề mặt - suy cho cùng là

dựa trên nguồn dữ liệu về đặc điểm địa chất, tính chất cơ lý của các lớp đất đá và

công nghệ khai thác mỏ và sử dụng công cụ thích hợp để ước tính giá trị các đại lượng

dịch chuyển và biến dạng cũng như các góc dịch chuyển. Tùy thuộc vào bản chất của

cách lựa chọn công cụ và cách giải bài toán đặt ra mà các phương pháp dự báo được

phân ra các nhóm.

a) Nhóm phương pháp các quan hệ thực nghiệm

Đặc điểm chung của nhóm phương pháp này là dựa trên các quan hệ thực

nghiệm xác định được trên cơ sở số liệu đo đạc thực tế tại một vùng cụ thể để dự báo

biến dạng bề mặt cho vùng này. Ngân hàng số liệu quan trắc càng nhiều và chính xác

thì độ chính xác dự báo càng cao. Số liệu quan trắc càng trải rộng thì khả năng áp

dụng của nhóm phương pháp quan hệ thực nghiệm để dự báo biến dạng bề mặt càng

rộng. Các công thức thực nghiệm được phát triển và áp dụng rộng rãi nhất ở các nước

thuộc Liên Xô và Liên hiệp Anh.

b) Nhóm phương pháp hàm mặt cắt

Nhóm phương pháp hàm mặt cắt cho phép xác định dịch chuyển đứng tại các

điểm nằm trên mặt cắt vuông góc với phương của vỉa dựa vào các phương trình toán

17

học hoặc bảng mô tả mặt cắt bồn dịch chuyển. Cách tiếp cận nghiên cứu này được

phát triển tại nhiều quốc gia vì nó sử dụng tương đối dễ dàng trong dự báo và có thể

nghiên cứu áp dụng cho những điều kiện địa chất-mỏ mới.

Các hệ số trong các phương trình hay biểu đồ được xác định thực nghiệm từ số

liệu quan trắc thực địa. Mức độ phức tạp của mỗi phương pháp trong nhóm phụ thuộc

vào số lượng các yếu tố trong điều kiện địa chất-mỏ được tính tới như là nhân tố quan

trọng. Hàm mặt cắt lún cơ bản có dạng như công thức (1.1) và có hình dáng như trên

hình 1.10.

(1.1)  = f(,x,R)

Một hàm mặt cắt định nghĩa một cách đơn giản hình dáng của đường cong dịch

chuyển đứng trên bề mặt, nội hàm của nó bao gồm giá trị dịch chuyển đứng cực đại

và một số hệ số. Phương pháp thông thường để xây dựng nó là điều chỉnh các hệ số

trong phương trình để nhận được hình dáng phù hợp tốt với số liệu quan trắc. Hàm

mặt cắt được xác định như trên được dùng để dự báo đường cong dịch chuyển đứng

tại vùng cụ thể.

Hình 1.10. Hàm mặt cắt dịch chuyển đứng cơ bản [74]

Có thể phân nhóm phương pháp dự báo này ra làm 2 phân nhóm: nhóm các

công thức dựa trên điểm uốn và nhóm hàm dựa trên điểm tâm vùng khai thác [74].

c) Nhóm phương pháp hàm ảnh hưởng

Nhóm phương pháp này cho phép dự báo biến dạng tại các điểm nằm trên bề

mặt đất. Nó được xây dựng dựa trên lý thuyết cho rằng tồn tại một vùng ảnh hưởng

bao quanh điểm cần dự báo do khai thác một vùng nằm trong khối cầu ảnh hưởng lên

điểm đó. Một giả thiết chung được áp dụng là vùng ảnh hưởng có hình dạng tròn.

18

Những giả thiết và phương pháp quy nạp khoa học của Keihorst đã được các nhà

nghiên cứu về sau áp dụng và hoàn thiện trong đó có Bals.

Ưu điểm của nhóm phương pháp hàm ảnh hưởng là chúng cho phép ước tính

dịch chuyển đứng tại bất cứ điểm mặt đất nào nằm trong vùng ảnh hưởng của khoảng

khấu có hình dạng bất kỳ. Việc áp dụng có phần phức tạp và khó kiểm định độ sát

thực. Hơn nữa việc vẽ các vòng tròn ảnh hưởng chỉ đúng trong trường hợp khai thác

vỉa bằng nên nhóm phương pháp này thường chỉ được áp dụng khi khai thác các vỉa

bằng và dốc thoải.

d) Nhóm phương pháp mô hình vật lý (mô hình vật liệu tương đương)

Tại nhiều nước, các mô hình vật liệu quy mô nhỏ đại diện các trường hợp khai

thác mỏ khác nhau đã được sử dụng nhằm mục đích quan trắc quá trình dịch chuyển

đứng và đã thu được các kết quả với mức độ thành công khác nhau. Bằng cách kết

hợp một số vật liệu như cát, gelatin, một mô hình vỉa khai thác giống như thật nhưng

có tỉ lệ nhỏ hơn được xây dựng (Hình 1.11).

Hình 1.11. Mô hình vật lý làm từ cát khô [77]

Ưu điểm của nhóm phương pháp dự báo này là có thể quan trắc được cơ chế

biến dạng và đổ vỡ đất đá đang xảy ra. Nó cho phép quan sát một số đặc điểm mà mô

hình lý thuyết khó có thể biểu diễn. Đặc biệt, phương pháp này có thể được áp dụng

cho mọi điều kiện địa chất và khai thác mỏ, bởi vậy nó đóng vai trò quan trọng trong

dự báo sự hình thành bồn dịch chuyển, đặc biệt thích hợp để nghiên cứu những khu

vực mỏ mới. Nó cũng được sử dụng mang tính hỗ trợ bên cạnh các phương pháp khác

19

trong dự báo dịch chuyển và biến dạng bề mặt. Hạn chế của nhóm này khó xây dựng

được một mô hình giống như cấu trúc thực tế nên chỉ cho được các kết quả tương đối

mang ý nghĩa định tính là chủ yếu. Ngày nay, nhờ sự phát triển nhảy vọt của công

nghệ tin học nên nhóm phương pháp này đã được cải tiến đem lại hiệu quả tốt, tăng

độ tin cậy đáng kể cả về định tính và định lượng. Phương pháp này được ứng dụng

tại một số nước tiêu biểu như Ba Lan, Liên Xô (cũ), Đức, Mỹ, Ấn Độ, Australia, Anh

[74]. Các tác giả tiêu biểu trong nhóm nghiên cứu này có thể kể đến như Litwiniszyn

[62], Knothe [59], King và Whetton [58].

e) Nhóm phương pháp mô hình giải tích (analytical model)

Các mô hình này dựa trên việc xem xét dịch chuyển mặt đất theo các quy luật

của môi trường ngẫu nhiên, môi trường đàn hồi, môi trường dẻo hay môi trường đàn

hồi-nhớt, ... Các lời giải từ các mô hình thông thường dưới dạng tập hợp các phương

trình để dự báo dịch chuyển đứng, chủ yếu trong không gian 2 chiều. Phương pháp

phần tử hữu hạn với các biến thể của nó được ứng dụng khá rộng rãi trong việc mô

hình hóa. Giải tích phi tuyến cũng được sử dụng để mô phỏng trạng thái mất cân bằng

của đất đá và chuyển dịch mặt đất.

Tiêu biểu cho mô hình ngẫu nhiên là nghiên cứu của Litwiniszyn [62]. Tác giả

khảo sát sự chuyển động của một môi trường ngẫu nhiên để giải thích quá trình

chuyển dịch mặt đất do khai thác hầm lò. Kết quả thu được là biểu thức toán học được

công nhận khác với biểu thức được dẫn dắt dựa trên cơ học môi trường liên tục. Có

thể nhận thấy do môi trường ngẫu nhiên chứa nhiều yếu tố có bậc tự do khác nhau,

nên không thể tìm ra lời giải trong cơ học kinh điển, song lại có thể tìm ra lời giải

bằng các phương pháp khác. Những nghiên cứu tiếp theo của tác giả sử dụng mô hình

thực nghiệm từ cát khô đã xác nhận rằng có thể sử dụng mô hình ngẫu nhiên để nghiên

cứu quá trình dịch chuyển mặt đất. Berry [74] khi bàn luận môi trường ngẫu nhiên

trong quan hệ với chuyển động mặt đất đã cho rằng một thuyết dự báo để được áp

dụng vào thực tế cần thỏa mãn 3 điều kiện sau: tính chất của môi trường lý thuyết phải

tương tự như mặt đất tự nhiên; quá trình khảo sát dịch chuyển phải gắn kết với thực

tế; kết quả dự báo lý thuyết phải phản ánh giá trị trung bình xác định từ các tác động.

20

f) Phương pháp dự báo lún theo thời gian

Tiêu biểu cho phương pháp dự báo lún bề mặt do khai thác mỏ hầm lò là phương

pháp Knothe, theo Knothe [51], mối quan hệ giữa tham số thời gian và giá trị dịch

chuyển đứng có thể được mô tả bằng hàm số mũ 2 tham số [3, 59]. Trong đó một

tham số ảnh hưởng bởi các yếu tố địa chất - khai thác, thu nhận được từ số liệu quan

trắc; tham số còn lại là dịch chuyển đứng cực đại. Công thức do Knothe đề xuất cho

phép dự báo đại lượng mặt dịch chuyển đứng đất tại một thời điểm 𝑡(cid:3036) nhất định. Tuy

nhiên nhiều nghiên cứu sau này chỉ ra rằng công thức do ông đề xuất không mô tả

đầy đủ quá trình dịch chuyển đứng do khai thác hầm lò, vì quá trình dịch chuyển đứng

một điểm trên bề mặt sẽ trải qua 4 giai đoạn, bao gồm giai đoan chuẩn bị; giai đoạn

bắt đầu dịch chuyển; giai đoạn chuyển dịch mạnh mẽ và giai đoạn kết thúc [59]. Do

vậy công thức gốc của Knothe được thêm vào một tham số để sao cho dáng của đồ

thị biểu diễn được toàn bộ quá trình dịch chuyển đứng của bề mặt. Một số phương

pháp khác cũng được áp dụng vào trong dự báo dịch chuyển biến dạng bề mặt mỏ

theo thời gian như phương pháp lọc Kalman [8], mạng nơ-ron nhân tạo [52, 66].

1.2.2. Các kết quả nghiên cứu tiêu biểu trên thế giới

Dự báo các đại lượng dịch chuyển đất đá và biến dạng bề mặt là mối quan tâm

của nhiều nước, nhiều trung tâm khoa học và các nhà khoa học trên thế giới, đặc biệt

tập trung ở các nước có ngành công nghiệp mỏ phát triển như Nga, Đức, Trung Quốc,

Ba Lan, Mỹ, …

Các nhà khoa học Liên Xô đi tiên phong trong công tác nghiên cứu dịch chuyển

biến dạng mỏ. Tên tuổi các giáo sư Trắc địa mỏ như Akimov A., Aviersyn S.,

Kazakovski A., Kobielkov B., Korotkov M., Miediansev S., … gắn liền với các công

trình nghiên cứu dịch chuyển biến dạng mỏ nói chung và dự báo các đại lượng dịch

chuyển, biến dạng bề mặt mỏ nói riêng trong những thập niên năm mươi của thế kỷ

20. Zemisev B.H có nhiều công trình nghiên cứu về dịch chuyển và biến dạng mỏ.

Ông đã có 15 năm dành thời gian và công sức nghiên cứu dự báo dịch chuyển biến

dạng mỏ [84]. Năm 1970, Akimov A.G và cộng sự [83] đã công bố công trình nghiên

cứu dịch chuyển đất đá trong các mỏ than, các công thức của ông dựa trên cơ sở các

21

kết quả quan trắc nhiều năm tại các mỏ than trên lãnh thổ Liên Xô (cũ). Trong điều

kiện khai thác xuống sâu, phương pháp khai thác lộ thiên trở nên kém hiệu quả, các

công ty mỏ trên thế giới (kể cả Việt Nam) đang chuyển dần từ khai thác lộ thiên sang

khai thác hầm lò. Khai thác hầm lò trên nền moong khai thác lộ thiên, nơi mà đất đá

đã từng bị đào xẻ, chuyển dời, vò nát, các hiện tượng dịch chuyển đất đá và biến dạng

bề mặt luôn luôn hiện hữu là lý do thúc đẩy các nhà khoa học Nga nghiên cứu và

công bố các công trình. Năm 2008, Baryshnikov V.D., Gachova L.N., Cherevnov

A.N đã công bố kết quả dự báo dịch chuyển đất đá và biến dạng bề mặt trong trường

hợp chuyển từ khai thác lộ thiên sang khai thác hầm lò. Cũng vào năm 2008, các tác

giả Voskoboev F.N., Buchatsky V.M., Guselnikov L.M., Semennov Y.A và một số

cộng sự khác đã công bố kết quả nghiên cứu tại Hội nghị khoa học Mỏ thế giới. Theo

đó, các vấn đề về biến động địa cơ được tập trung nghiên cứu, các kết quả nghiên cứu

được tập trung chính cho vùng Saint Peterburg. Viện nghiên cứu Trắc địa mỏ và Địa

cơ mỏ (VNIMI), thuộc trường đại học mỏ Saint Perterburg là trung tâm khoa học lớn

chuyên nghiên cứu các vấn đề về dịch chuyển và biến dạng mỏ, định hướng chủ đạo

của VNIMI là xây dựng các công thức và mô hình thực nghiệm trên cơ sở các kết quả

quan trắc thực địa nhiều vùng mỏ khác nhau. Hàm dự báo giá trị các đại lượng dịch

chuyển biến dạng BTY [85] của VNIMI xây dựng và phát hành đã và đang được sử

dụng ở Nga và một số nước trên thế giới trong đó có Việt Nam [7].

Ngành mỏ của Đức có truyền thống rất lâu đời. Các nhà khoa học Đức là những

người đầu tiên đặt nền móng cho khoa học dự báo dịch chuyển đất đá và biến dạng

bề mặt mỏ. Nghiên cứu dự báo dịch chuyển biến dạng mỏ chắc chắn không thể bỏ

qua các công trình nghiên cứu hoặc các giáo khoa kinh viện về lĩnh vực này của các

nhà khoa học Keinhorst, Bals, ... Lý thuyết của Keihorst [55] dựa trên nguyên lý hình

học, hàm ảnh hưởng được xác định bởi các góc dịch chuyển giới hạn khác nhau.

Trong trường hợp vỉa bằng, diện tích vùng ảnh hưởng được giả định bằng hai đường

tròn đồng tâm gọi là vùng trong và vùng ngoài. Vùng trong chiếm 2/3 cường độ ảnh

hưởng, vùng ngoài chỉ chiếm 1/3 cường độ ảnh hưởng. Phát triển lý thuyết của

Keihorst, Bals cho rằng chỉ có khai thác trong phạm vi hình nón có điểm A là đỉnh

22

hình nón và góc nghiêng so với mặt phẳng nằm ngang chính là góc dịch chuyển giới

hạn mới tạo ra dịch chuyển biến dạng của điểm A [73]. Từng phần tử của vỉa tương

ứng với một đơn vị diện tích giới hạn bởi góc dịch chuyển. Sau Keihorst và Bals,

trong các thập kỷ tiếp theo, các nhà khoa học Đức đã có nhiều công bố mới về tính

toán và dự báo dịch chuyển biến dạng mỏ. Năm 1998, Kratzsch H. [60] đã đi sâu

phân tích tốc độ khấu than và đánh giá vai trò của tác nhân này đối với quá trình dịch

chuyển biến dạng. Năm 1998, trong một chương trình bảo vệ các công trình văn hoá,

tín ngưỡng ở Trung và Đông Âu, Kawulok M. [54] đã công bố kết quả tính toán các

đại lượng biến dạng mỏ nhằm mục đích bảo vệ các công trình tín ngưỡng tôn giáo

hàng ngàn năm đang tồn tại trên khu vực khai thác mỏ. Gần đây nhất, năm 2014,

Gruchlik P., Rajwa S. [46] đã công bố kết quả dự báo các đại lượng dịch chuyển biến

dạng và so sánh chúng với các kết quả quan trắc bằng các phương pháp trắc địa.

Gruchlik P. và Rajwa S. cho rằng: song song với các phương pháp dự báo trên các

loại mô hình, công thức, … các đại lượng dịch chuyển cần được kiểm chứng bằng

các kết quả quan trắc thực địa.

Là một trong những quốc gia có sản lượng khai thác mỏ lớn nhất thế giới, vấn

đề dịch chuyển đất đá và biến dạng mỏ luôn được các nhà khoa học Mỹ quan tâm.

Nhiều kết quả nghiên cứu đã được công bố. Năm 2008, tại Hội nghị khoa học quốc

tế lần thứ 27 về bảo vệ bề mặt mỏ tại West Virginia (Mỹ), Michael Karmis, Zach

Agioutantis, Kevin Andrews [53] đã công bố phương pháp tích hợp các dữ liệu trong

“hệ thống dự báo biến dạng bề mặt” SDPS (Surface Deformation Prediction

System) nhằm nâng cao độ chính xác dự báo các đại lượng dịch chuyển và biến dạng

bề mặt mỏ. Năm 2014, Zach G Agioutantis và các cộng sự [33] đã công bố công trình

nghiên cứu nâng cao hiệu quả dự báo dịch chuyển, biến dạng mỏ trên khu vực khai

thác cột dài theo phương trên bể than Illinois. Các tác giả này cũng khuyến cáo ứng

dụng hệ thống SDPS trong công tác dự báo cho các khu vực khai thác cột dài. Năm

1989, Whitaker B.N. và Redish D.J. [74] đã xuất bản tài liệu giáo khoa về các phương

pháp dự báo các đại lượng dịch chuyển và biến dạng. Sách đã được phát hành rộng

rãi tại các nước Mỹ, Hà Lan, Anh, Nhật Bản, …

23

Trung Quốc đứng thứ hai thế giới về sản lượng khai thác than. Mặt khác, điều

kiện khai thác các mỏ than ở đây khá phức tạp cả về địa chất cấu tạo, địa chất kiến

tạo, địa chất thủy văn và công trình, điều đó làm cho đặc tính và quá trình dịch chuyển

đất đá do ảnh hưởng của khai thác mỏ trở nên phức tạp hơn. Vấn đề dự báo các đại

lượng dịch chuyển biến dạng cũng trở nên bức thiết hơn. Nhiều nhà khoa học Trung

Quốc đã tập trung nhiên cứu dự báo dịch chuyển biến dạng mỏ. Ximin Cuia, Jiachen

Wanga và Yisheng Liub [42] đã công bố kết quả và kinh nghiệm dự báo dịch chuyển

biến dạng khu vực khai thác cột dài theo phương mỏ than Qiajayaing (Đông Bắc

Trung Quốc). Phương pháp dự báo dựa vào hàm Knothe S. có sử dụng kết hợp

phương pháp phân tích thống kê và tham số thời gian. Năm 2000, trên tạp chí Cơ học

mỏ, Cui X.M, Miao X.X. và Wang J. A. [41] đã đề xuất phương pháp ứng dụng lý

thuyết hình học phi tuyến nhằm nâng cao độ tin cậy trong dự báo dịch chuyển đất đá

và biến dạng bề mặt mỏ. Trong báo cáo này, các tác giả cũng cho rằng: đặc điểm ứng

suất đất đá là nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến tính chất và quy luật phân bố các đại

lượng dịch chuyển, biến dạng. Năm 2015, Lei Nie, Hong Fei Wang, Yan Xu, Ze

Chuang Li đã công bố một mô hình mới ứng dụng hàm số đảo của tang để ước tính

dịch chuyển và biến dạng mỏ [71]. Tháng 5 năm 2018 vừa qua, tại Hội nghị khoa học

của ISPRS, tổ chức tại Bắc Kinh, các tác giả Lei Chen, Liguo Zhang, Yixian Tang,

Hong Zhang đã báo cáo kết quả nghiên cứu thành công việc ứng dụng hàm Knothe

kết hợp với dữ liệu Insar và đo độ cao để dự báo [38].

Khai thác mỏ là công nghiệp truyền thống của Ba Lan, đóng vai trò quan trọng

trong nền kinh tế quốc dân của quốc gia này. Một đặc điểm của các mỏ than Ba Lan

là hầu hết các tài nguyên than có trữ lượng công nghiệp lớn đều nằm dưới các thành

phố lớn, các khu xây dựng dày đặc với các công trình công nghiệp, dân dụng, văn

hóa và tôn giáo. Song song với khai thác tài nguyên than, Ba Lan luôn phải đối mặt

với các vấn đề bảo vệ các công trình trên bề mặt mỏ. Vì vậy, có thể nói vấn đề dịch

chuyển đất đá và biến dạng bề mặt luôn luôn đã, đang và sẽ rất cấp thiết đối với ngành

mỏ Ba Lan, trong đó, khoa học dự báo được coi là một hướng nghiên cứu chính. Vấn

đề dịch chuyển đất đá và biến dạng bề mặt mỏ luôn mang tính thời sự và được quan

24

tâm đặc biệt của Nhà nước. Tổng cục Mỏ quốc gia, Viện Nghiên cứu mỏ, các trường

Đại học mỏ ở Ba Lan luôn tập trung một đội ngũ cán bộ khoa học trình độ cao, một

nguồn kinh phí lớn phục vụ cho các chương trình nghiên cứu. Ba Lan trở thành một

trong những nước có nhiều công trình nghiên cứu nhất về dự báo dịch chuyển và biến

dạng bề mặt mỏ. Các công trình nhiên cứu của Ba Lan gắn liền với tên tuổi của các

nhà khoa học Knothe Stanistaw, Kochmański Tadeusz, Kowalczyk Zygmunt,

Batkiewicz Władysław, Skinderowicz Bronisław, Szpetkowski Stanisław,

Trojanowski Jan, Budryk, Witold, ... Các nhà khoa học này đã đặt nền móng, đã xây

dựng các lý thuyết cơ bản về nghiên cứu dịch chuyển, biến dạng mỏ nói chung và các

phương pháp dự báo nói riêng.

Nghiên cứu quan trọng và thành công nhất là của Knothe Stanisław thuộc Học

viện Mỏ-Luyện kim Cracốp. Phương pháp dự báo mang tên ông hiện nay đang được

sử dụng rộng rãi ở Ba Lan và nhiều nước trên thế giới. Bản chất của phương pháp

Knothe cũng dựa trên nguyên lý hình học. Tuy vậy, giả thiết của ông là hàm ảnh

hưởng tuân theo quy luật phân bố chuẩn và trùng với lý thuyết phân bố chuẩn của

Gauss. Năm 1993, Zych J., Drzężla B. và Strzakowski P. [82] công bố kết quả nghiên

cứu về lý thuyết dự báo dịch chuyển biến dạng. Nhóm tác giả này lần đầu tiên đề xuất

việc ứng dụng máy tính điện tử và các phần mềm để xử lý và tính toán các đại lượng

dịch chuyển biến dạng. Năm 1996, Kwinta A., Hejmanowski R. và Sroka A. đã công

bố kết quả nghiên cứu tham số thời gian trong công thức tính biến dạng của Knothe

S. Năm 2000, Popiolek E., Ostrowski J. và Mazur J. [72] đã đề xuất các tiêu chuẩn

để phân loại các yếu tố ảnh hưởng phục vụ cho quá trình dự báo.

Trong số các công trình đã công bố trên thế giới trong suốt thời gian dài qua,

công trình của giáo sư Stanislaw Knothe có một vị trí đặc biệt. Nó không những được

ứng dụng rộng rãi trong ngành khai thác hầm lò tại nhiều quốc gia mà quan trọng hơn

nữa là nó đã và đang tạo cơ sở khoa học cho hàng loạt nghiên cứu của nhiều thế hệ

để vận dụng nó thích hợp trong các điều kiện địa chất và khai thác khác nhau. Trong

số những công trình theo hướng này, phải kể đến những nghiên cứu của Asadi, đề

xuất mô hình dự báo lún trong trường hợp khai thác dưới các vỉa khoáng sản nghiêng

25

và dốc. Như đã biết, trên cơ sở hàm ảnh hưởng dạng hình học của Stanislaw Knothe,

Stanislaw Szpetkowski đã đề xuất mô hình mô tả mặt cắt bồn lún phi đối xứng. Để

triển khai vào thực tế một cách dễ dàng hơn - cả phương diện tính toán cũng như ứng

dụng ý tưởng của Szpetkowski, Asadi đã nghiên cứu đề xuất mô hình dự báo mặt cắt

bồn dịch chuyển phi đối xứng.

Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển không ngừng của khoa học

công nghệ, nhiều lý thuyết mới, thuật toán mới được ứng dụng trong dự báo các đại

lượng dịch chuyển và biến dạng mỏ. Các nhà khoa học Ba Lan cũng đi đầu trong lĩnh

vực này, tiêu biểu là Paulus, Grusynski và Witkowski. Trên tạp chí Công nghiệp mỏ

bền vững năm 2015, Hejmanowski và Witkowski đã công bố công trình nghiên cứu

ứng dụng nơ-ron nhân tạo trong dự báo dịch chuyển và biến dạng bề mặt mỏ, các tác

giả chỉ rõ nguyên nhân là do thoát nước làm khô khoáng sản [50]. Năm 2003,

Ambrozic T. và Turk G. [34] lần đầu tiên công bố kết quả ứng dụng mạng nơ-ron

nhân tạo trong dự báo biến dạng do khai thác than tại mỏ Velenje, Slovenia bằng

mạng nơ-ron truyền thẳng 2 lớp. Năm 2011, Kang Zhao và Si-ni Chen [81] công bố

ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo biến dạng tại các mỏ khai thác kim loại

Trung Quốc, hay nghiên cứu của Yang và Xia, 2013 [22] về dự báo mức độ sụt lún

đối với các mỏ có lớp đá mỏng phía dưới và lớp đất mượn dày. Bên cạnh đó, Hàn

Quốc cũng là một quốc gia có nhiều nghiên cứu về dịch chuyển và biến dạng do ảnh

hưởng khai thác mỏ hầm lò. Ki-Dong Kim và cộng sự nghiên cứu dự báo mức độ sụt

lún của thành phố Samcheok do ảnh hưởng của mỏ than đã khai thác [56]. Nghiên

cứu của Saro Lee [16] sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để dự báo ảnh hưởng sụt lún

tại khu mỏ bỏ hoang ở Jeong-am. Năm 2017, tác giả Kim Yangkyun và đồng nghiệp

đã phát triển mô hình ANN để dự báo sụt lún ở mỏ đã dừng khai thác. Các tác giả đã

sử dụng kết quả khảo sát 247 vùng sụt lún của 27 mỏ gây ra để kiểm chứng mô hình

[57]. Trong nghiên cứu [61], để xây dựng bản đồ dự báo mức độ tác động của sụt lún

bề mặt trên khu vực khai thác hầm lò, các tác giả đã sử dụng 7 yếu tố đầu vào cho

ANN như yếu tố địa hình, địa chất, hệ thống đường lò, dữ liệu quan trắc mặt đất bằng

công nghệ định vị GPS, dữ liệu lỗ khoan, mô hình số độ cao (DEM), và hiện trạng sử

26

dụng đất. Trong nghiên cứu này, độ chính xác dự báo được nâng lên thông qua việc

sử dụng phương pháp ANN xác định trọng số cho các yếu tố đầu vào. Có thể thấy

rằng việc cung cấp các thông tin như địa chất và sử dụng đất đã giúp nâng cao đáng

kể độ chính xác của phương pháp dự báo lún bằng mạng nơ ron nhân tạo. Điều này

một lần nữa được khẳng định trong một nghiên cứu thực hiện bởi Lee Saro và cộng

sự [61]. Năm 2017, tác giả Satar Mahdevari và cộng sự đã sử dụng mạng nơ-ron

truyền thẳng với cấu trúc 9-7-6-1 để dự báo độ ổn định các đường lò vận tải và thông

gió của mỏ Tabas, Iran [67].

Các nghiên cứu trên chủ yếu đề cập tới các đại lượng dịch chuyển biến dạng ở

giai đoạn cuối của quá trình dịch chuyển tức là bồn dịch chuyển ở giai đoạn tĩnh. Tuy

nhiên, quá trình dịch chuyển ở chu trình động kể từ khi hình thành và phát triển bồn

dịch chuyển sẽ cho thấy bức tranh động rõ nét hơn. Trong nghiên cứu [45], các tác

giả đã dựa trên hàm dự báo của Knothe - Sroka-Schober để phát triển hàm dự báo

mới, kết quả thực nghiệm tại bể Central Asturian cho kết quả dự báo sát với quan

trắc. Nghiên cứu của nhóm Xinrong Liu (2013) đã phát triển hàm dự báo theo thời

gian trên cơ sở hàm dự báo của Harris và cho kết quả chính xác hơn [63], Trong số

các hàm dự báo lún theo thời gian thì hàm số mũ do Knothe đề xuất được ứng dụng

rộng rãi nhất, cả trong cả trắc địa công trình và trắc địa mỏ. Ưu điểm của hàm Knothe

cho phép dự báo lún của điểm trên bề mặt theo thời gian [51, 78, 80]. Tuy nhiên, sụt

lún bề mặt mỏ do khai thác hầm lò là một quá trình phức tạp mà hàm Knothe không

thể diễn tả được hết quả trình lún, do vậy độ chính xác dự báo có kết quả không tốt

trong một số trường hợp [78]. Vì vậy, một vài biến thể của hàm này được đề xuất [43,

80], ví dụ đưa thêm một tham số vào hàm để mô tả quá trình lún sát thực tế hơn [3],

các hàm biến thể từ hàm Knothe cho kết quả dự báo tốt hơn [3, 43, 47, 78].

1.2.3. Tình hình nghiên cứu trong nước

Người đầu tiên đặt nền móng nghiên cứu dịch chuyển và biến dạng đất đá do

khai thác hầm lò ở Việt Nam là tác giả Nguyễn Đình Bé, các kết quả nghiên cứu đã

xác định bể than Quảng Ninh có các điều kiện tương tự với vùng than Kuzơbas, từ

đó xác lập các thông số dịch chuyển cho các mỏ ở bể than Quảng Ninh [1]. Các thông

27

số do ông xác định có ý nghĩa quan trọng đặc biệt trong những năm trước đây, thậm

chí chúng vẫn còn được sử dụng tại một số mỏ cho tới tận ngày nay.

Tác giả Võ Chí Mỹ đã công bố một số công trình nghiên cứu dịch chuyển đất

đá và biến dạng bề mặt mỏ. Năm 1987, ông công bố kết quả nghiên cứu đặc điểm

biến dạng bề mặt do ảnh hưởng của khai thác mỏ Konin và ảnh hưởng đến quy hoạch

không gian thành phố Konin bằng tư liệu viễn thám [68]. Năm 1992, từ kết quả nghiên

cứu tính chất và quy luật dịch chuyển các mỏ than hầm lò Việt Nam, tác giả Võ Chí

Mỹ [69] đã đề xuất việc xác định hợp lý kích thước trụ bảo vệ nhằm bảo vệ các công

trình trên bề mặt mỏ thuộc bể than Quảng Ninh. Năm 1993, ông công bố kết quả

nghiên cứu về biến động địa cơ do ảnh hưởng của khai thác mỏ hầm lò [13] đã khẳng

định cơ chế và quy luật biến động địa cơ trong các khoảng trống khai thác dưới. Năm

2007, các tác giả Võ Chí Mỹ, Vương Trọng Kha, Nguyễn Quốc Long [15] đã công

bố kết quả về dự báo các tham số dịch chuyển biến dạng cho khu mỏ Bình Minh

(Khoái Châu) thuộc bể than Đồng bằng Sông Hồng. Năm 2009, các tác giả Võ Chí

Mỹ, Vương Trọng Kha, Phạm Văn Chung, Trần Xuân Thủy [16] công bố kết quả

nghiên cứu dự báo mức độ dịch chuyển và biến dạng bề mặt mỏ than Bình Minh khi

khai thác ở các độ sâu khác nhau. Hai kết quả dự báo trên đây cho mỏ than Bình Minh

là các thông tin quan trọng phục vụ cho việc lựa chọn các phương pháp, công nghệ

khai thác mỏ than đồng bằng Sông Hồng nhằm bảo vệ các công trình dưới và trên

mặt đất của bể than này vốn rất đa dạng và phức tạp. Tuy vậy, việc sử dụng phương

pháp truyền thống và độ tin cậy của các dữ liệu đầu vào không cao, kết quả nghiên

cứu trên đây cần được tiếp tục bổ sung và hoàn thiện.

Trong bối cảnh chưa có các kết quả nghiên cứu đầy đủ, việc phải ứng dụng các

thông số tương đương, phù hợp cho vùng Quảng Ninh là giải pháp cần thiết. Năm

1983, các tác giả Nguyễn Đình Bé và Vương Trọng Kha đã lựa chọn và đề xuất ứng

dụng các thông số dịch chuyển của vùng mỏ Cu-zơ-bát (Ukraina) theo nguyên lý

“vùng tương tự” của Kazakovski để xây dựng trụ bảo vệ cho công trình trên mặt đất

mỏ than Mông Dương. Năm 2003 tác giả Vương Trọng Kha đã thành công trong

nghiên cứu tính chất quá trình dịch chuyển biến dạng đất đá do khai thác hầm lò trong

28

các điều kiện địa chất phức tạp của bể than Quảng Ninh, ông đã khái quát hóa các

tính chất, đặc điểm quá trình dịch chuyển biến dạng mặt đất trong điều kiện có ảnh

hưởng của đứt gãy kiến tạo, xác lập được thông số dịch chuyển biến dạng bề mặt mỏ

cho công ty than Mông Dương [6]. Ông cũng xây dựng phần mềm “Dichchuyen-1”

và xử lý số đo 1 trạm quan trắc, xác định thông số dịch chuyển mặt đất trên mỏ than

Mông Dương.

Tác giả Kiều Kim Trúc đã có quá trình nghiên cứu lâu dài và đạt nhiều kết quả

có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Với sự phối hợp của chuyên gia Liên Xô

Kliutrnhicov I.N., ông cùng nhóm nghiên cứu lần đầu tiên đã xác định một số thông

số dịch động cơ bản thông qua kết quả quan trắc dịch động thực tế tại 2 trạm quan

trắc trên bề mặt đất vỉa than số 6 và 9b khu vực Tràng Khê, mỏ Mạo Khê năm 1985

[23]: Các góc dịch động theo phương vỉa  = 7880, theo hướng ngược dốc của vỉa

 = 80, theo hướng xuôi dốc của vỉa  = 5059 (phụ thuộc góc dốc vỉa), góc lún

cực đại  = 5962; Tiếp theo tại [21], ông đã sử dụng phần mềm Apple2 xử lý số

liệu quan trắc dịch động trạm đo 4 tuyến trên lò chợ vỉa Dày khu Lộ Trí mỏ Thống

Nhất (do Xí nghiệp thăm dò khảo sát 4, công ty than Cẩm Phả quan trắc), xây dựng

an toàn trụ bảo vệ và xác định góc dịch động tổng hợp chung cho vùng Quảng Ninh.

Kết quả xác định được: Góc δ = 80(cid:3042), γ=83(cid:3042), 𝛽=59(cid:3042). Đáng kể nhất là tại công trình

[22], Kiều Kim Trúc đã sử dụng các phần mềm tích hợp mô hình cấu trúc địa chất,

GIS và bảng tính MsExcel để tổng hợp, xử lý lại tất cả các kết quả quan trắc dịch

động ở vùng than Quảng Ninh (Mạo Khê, Thống Nhất, Hà Lầm, Nam Mẫu, Mông

Dương, …), phân tích ảnh hưởng các yếu tố địa chất, địa hình, loại bỏ sai số thô. Kết

quả đã thống nhất, chính xác hóa, xác định các thông số dịch động các vùng than

Quảng Ninh từ kết quả quan trắc thực tế, đồng thời đưa ra các thông số dịch động

vùng Đồng bằng Sông Hồng theo nghiên cứu lý thuyết vùng tương tự. Các thông số

xác định được là: (1) Vùng than Quảng Ninh:  =  = 7980,  = 59, δ(cid:2868) = (cid:2868)= 70,

β(cid:2868) = 51. Các góc  =  có giá trị khá thống nhất, trong khi các giá trị góc  và 

biến động trong khoảng lớn phụ thuộc các giá trị góc dốc vỉa than; (2) Vùng than

Đồng bằng Sông Hồng:  =  =  = 55, δ(cid:2868) = (cid:2868)= β(cid:2868) = 45 [22].

29

Một trong các vấn đề nghiên cứu dịch động là xác định phạm vi vùng ảnh hưởng

và tính toán trụ bảo vệ các công trình do khai thác, tại Việt Nam, ngoài các nghiên

cứu sử dụng các góc dịch chuyển xác định sau quan trắc để xác định ranh giới vùng

ảnh hưởng [29] thì trong các nghiên cứu [12] các tác giả đã áp dụng nguyên lý của

phương pháp vùng tương tự để xác định phạm vi vùng ảnh hưởng của khai thác hầm

lò cũng như thiết kế trạm quan trắc [64]. Tính toán trụ bảo vệ các công trình và đối

tượng thiên nhiên do ảnh hưởng của khai thác than hầm lò đã được ban hành để áp

dụng trong thực tiễn theo Quyết định số 51/QĐ-TKV ngày 10/1/2018 [27].

Năm 2010, tác giả Vương Trọng Kha và Nguyễn Quốc Long đã nghiên cứu

phương pháp dự báo của Cộng hòa liên bang Nga, xây dựng phần mềm dựa trên thuật

toán này và áp dụng tính toán dự báo các thông số và đại lượng dịch chuyển tại mỏ

than Thống Nhất [7]. Một số các nghiên cứu sau này cũng sử dụng hàm cong độ lún

mẫu chuẩn do VNIMI đề xuất để ước tính dịch chuyển đứng trước khai thác [39]. Tuy

vậy, do sử dụng các hàm mẫu của vùng khác áp dụng một cách cơ học vào điều kiện

của Việt Nam nên kết quả vẫn còn nhiều sự sai lệch. Viện Khoa học công nghệ mỏ

(Vinacomin) dựa trên các kết quả quan trắc nhiều tuyến, tổng hợp và xử lý số liệu, kết

quả của nghiên cứu [30] đã đề xuất hàm lún mẫu chuẩn tính cho Quảng Ninh. Trên

bảng 1.1 thể hiện bảng tra hàm độ lún mẫu chuẩn do Viện VNIMI đề xuất (khi khai

thác hoàn toàn) và Viện KHCNM (Vinacomin) đề xuất tính cho vùng Quảng Ninh.

Bảng 1.1. Hàm độ lún mẫu chuẩn

VNIMI KHCNM X/L

0 1.00 1.00

0.1 0.97 0.99

0.2 0.89 0.95

0.3 0.74 0.86

0.4 0.55 0.66

0.5 0.32 0.38

0.6 0.16 0.17

30

0.7 0.08 0.08

0.8 0.03 0.03

0.9 0.01 0.01

1.0 0.0 0.0

Tác giả Nguyễn Quốc Long là người đầu tiên tại Việt Nam áp dụng hàm số mũ

của Knothe dự báo dịch chuyển đứng bề mặt theo thời gian trên bề mặt mỏ Thống

Nhất và mỏ Mông Dương [65]. Nghiên cứu dự báo dịch chuyển đứng của điểm quan

trắc trên bề mặt theo thời gian cũng được tác giả Phạm Quốc Khánh đề cập trong

công trình ứng dụng phương pháp Kalman trong dự báo dịch chuyển đứng bề mặt mỏ

[8]. Đặc điểm chung của các nghiên cứu dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian này

là chỉ dự báo tại các điểm chứ không dự báo đường cong lún bồn dịch chuyển.

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo cũng được các tác giả Võ Chí Mỹ

và Nguyễn Quốc Long tiếp cận và công bố trong các công trình [11, 70]. Các nghiên

cứu này sử dụng dữ liệu đầu vào tập huấn và kiểm chứng được ước tính từ mô hình

dự báo đã được chứng mình phù hợp với điều kiện Việt Nam [10]. Mặt cắt chính bồn

dịch chuyển được dự báo ở trạng thái tĩnh, trong các nghiên cứu chưa đề cập tới dự

báo dịch chuyển đứng theo thời gian bằng mạng nơ-ron nhân tạo.

1.3. Nhận xét chương 1

Trên cơ sở nghiên cứu nội dung bài toán dịch chuyển biến dạng bề mặt do khai

thác mỏ hầm lò, các nhóm phương pháp dự báo và những kết quả nghiên cứu tiêu

biểu về dự báo các đại lượng dịch chuyển biến dạng mỏ trên thế giới và ở Việt Nam

cho phép rút ra những nhận xét sau:

1. Bài toán dịch chuyển, biến dạng bề mặt do khai thác hầm lò mang tính riêng

biệt mà các điều kiện biên của nó là các yếu tố ảnh hưởng tới tính chất và phân bố

dịch chuyển biến dạng như đặc điểm địa chất, tính chất cơ lý đất đá, công nghệ khai

thác và cả phạm vi, qui mô của khai thác. Có nhiều cách khác nhau để lựa chọn công

cụ giải bài toán, tạo nên các nhóm phương pháp dự báo khác nhau.

2. Tại Việt Nam, phương pháp dự báo phổ biến nhất là phương pháp vùng tương

31

tự. Phương pháp này dựa trên các bảng tra giá trị dịch chuyển biến dạng tại các vùng

mỏ đã được nghiên cứu kỹ các điều kiện địa chất - khai thác mỏ, từ đó áp dụng bảng

tra này tính cho điều kiện của Việt Nam. Việc phát triển hàm độ lún mẫu chuẩn cũng

đã được phát triển cho khu vực Quảng Ninh nhưng chưa có công trình kiểm chứng

toàn bộ đường cong dự báo so với số liệu quan trắc.

3. Cho đến nay, vấn đề dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian ở Việt Nam mới

chỉ dừng lại ở việc lập mô hình lún của từng điểm theo phương pháp của Knothe và

phương pháp lọc Kalman. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới được nghiên cứu trong dự

báo bồn dịch chuyển ở trạng thái tĩnh (static). Chưa có mô hình dự báo dịch chuyển

đứng trên bề mặt mỏ theo thời gian.

32

CƠ SỞ KHOA HỌC LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO DỊCH CHUYỂN

BIẾN DẠNG BỀ MẶT MỎ HẦM LÒ VÙNG QUẢNG NINH

Dự báo dịch chuyển đất đá và biến dạng bề mặt cả không gian và thời gian là

hướng nghiên cứu khoa học quan trọng, đặc biệt đối với các nước có công nghiệp mỏ

phát triển. Dự báo chính xác các quy luật, đặc điểm, tính chất và các véc-tơ chuyển

dịch của các đại lượng đóng góp các thông tin quan trọng nhằm ngăn ngừa các ảnh

hưởng của quá trình khai thác mỏ đến các công trình, giảm chi phí sản xuất, bảo vệ

bề mặt mỏ an toàn, hướng tới sự phát triển bền vững trong hoạt động khoáng sản [13].

Có nhiều phương pháp dự báo dịch chuyển và biến dạng mỏ, bất luận phương pháp

nào thì đều phải tính đến các yếu tố ảnh hưởng chính sau đây: (1) Tính chất cơ lý đất

đá, (2) Điều kiện địa chất, (3) Công nghệ khai thác, (4) Tham số thời gian.

Theo lý thuyết dịch chuyển biến dạng mỏ, tác động tổng hợp của các yếu tố trên

đây được phản ánh thông qua các đại lượng dịch chuyển biến dạng xác định từ kết

quả quan trắc [60]. Đối với các dự án phát triển và mở rộng khai thác, kết quả quan

trắc là cơ sở để hiệu chỉnh và bổ sung các tham số của mô hình dự báo.

Kết quả khảo sát tính chất cơ lý đất đá, điều kiện địa chất, công nghệ khai thác mỏ

và dữ liệu quan trắc, … là cơ sở để lựa chọn và góp phần hoàn thiện mô hình dự báo dịch

chuyển biến dạng do ảnh hưởng của khai thác mỏ hầm lò trên bể than Quảng Ninh.

2.1. Đặc điểm địa chất-mỏ bể than Quảng Ninh

2.1.1. Đặc điểm tính chất cơ lý đất đá

Các nghiên cứu về tính chất cơ lý đá mỏ khu vực Quảng Ninh được tiến hành

qua nhiều giai đoạn, được thực hiện bởi nhiều đơn vị khác nhau, nhìn chung đều đáp

ứng công tác nghiên cứu và chỉ đạo sản xuất của mỏ. Nghiên cứu tính chất cơ lý đất

đá có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng các mô hình địa cơ mỏ. Đối với các

phương pháp nghiên cứu dự báo dịch chuyển biến dạng khác, tính chất chất cơ lý đất

đá có ý nghĩa xác định độ cứng đất đá để từ đó ước tính được góc dịch động theo

phương pháp vùng tương tự [12]. Các góc dịch động là đầu vào của nhiều mô hình

33

dự báo. Trầm tích chứa than khu vực Quảng Ninh bao gồm các loại đá sạn kết, cát

kết, bột kết, sét kết, sét than và các vỉa than. Các nghiên cứu [4, 22] đã xác định được

độ kiên cố của đất đá các mỏ Mạo Khê, Nam Mẫu, Hà Lầm, Mông Dương, … nằm

trong khoảng từ 57 theo thang độ cứng của Protodiaconov, hầu hết nằm trong phân

loại nhóm mỏ V và IV trong bảng phân loại nhóm mỏ của Kazakovski [22]. Tổng

hợp các chỉ tiêu cơ lý đất đá cơ bản của một số mỏ hầm lò tiêu biểu khu vực Quảng

Ninh như trên bảng 2.1 [24, 26, 31].

Bảng 2.1. Tổng hợp tính chất cơ lý đá một số mỏ hầm lò

Tên mỏ/ Tên đá Độ bền nén trung bình σ(cid:2924)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) Độ bền kéo trung bình σ(cid:2921)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)

(Kg/cm2) (Kg/cm2)

Trọng lượng thể tích trung bình (cid:3365)γ (g/cm3) Trọng lượng riêng trung bình (cid:3365) (g/cm3) Lực dính kết trung bình C(cid:3364) (Kg/cm2) Góc ma sát trong trung bình (cid:3365) (độ) Độ cứng đất đá trung bình f

Mỏ Hà Lầm: mức -38

Sạn kết 1258 119 2,59 405 33o48' 2,66

Cát kết 1225 109 2,64 337.5 34o36' 2,68

6.1 Bột kết 484 45,45 2.65 33o51' 2,67 155

… … … … … … …

Sét kết 205 2.64 2,72 43 134 25o30’

Mỏ Mạo Khê: mức sâu -25

1142 100 2,51 2,66 365 34o15’ Cuội - sạn kết

Cát kết 1582 152 2,59 2,67 488 34o00’

6.5 51 Bột kết 478 2,62 2,69 149 32o67’

… … … … … … …

… … … … … … …

20 Sét kết 185 2,53 2,65 57 32o80’

34

Sạn kết

1071

90

2,59

2,66

353

34058’

Cát kết

1210

101

2,68

2,71

404

34072’

Mỏ Thống Nhất (2006)

……..

…….. …….. …….. …….. ……..

……..

5.3

Mỏ Mông Dương

Sạn kết 809 126 2,57 2,66 269 34o30’

Cát kết 937 110 2,64 2,69 389 34o10’

51 154 Bột kết 441 2,66 2,73 33o15’ 4.7

… … … … … … …

Sét kết 250 2,65 2,71 28 89 32o54’

2.1.2. Đặc điểm cấu tạo vỉa than

Các mỏ than, các khoáng sàng than thuộc bể than Quảng Ninh hầu hết đã được

tiến hành thăm dò sơ bộ (TDSB) và thăm dò tỷ mỷ (TDTM) một số mỏ đã tiến hành

thăm dò khai thác (TDKT). Đặc điểm chung địa chất - cấu tạo vỉa than thể hiện như sau:

Các vỉa than tại Quảng Ninh có đặc điểm là không bằng phẳng, các vỉa đều có

thế nằm nghiêng hoặc dốc nên quá trình khai thác sẽ tác động lên bề mặt khác với khi

khai thác các vỉa than bằng hoặc dốc thoải tại Ba Lan, Nga và các nước khác. Hình

2.1 thể hiện mặt cắt địa chất một số vỉa than có độ dốc lớn tại mỏ Mông Dương [25].

Các vỉa than trong bể than Quảng Ninh có chiều dày từ rất mỏng đến vỉa dày và

đặc biệt dày [5], trong đó:

- Vỉa rất mỏng (< 0,5 m) chiếm 5,8%;

- Vỉa mỏng (0,5 ÷ 1,2 m) chiếm 1- 7%;

- Vỉa trung bình (1,21- 3,5 m) chiếm 42,7%;

- Vỉa dày (3,5 ÷ 15,0 m) chiếm 34%;

- Vỉa đặc biệt dày chiếm 0,5%.

35

Hình 2.1. Đặc điểm độ dốc một số vỉa than mỏ Mông Dương [25]

Đặc điểm về chiều dày và độ dốc của các vỉa than tại một số mỏ khai thác hầm

lò được thể hiện trong các bảng 2.2, 2.3, 2.4 và 2.5.

Bảng 2.2. Bảng tổng hợp đặc điểm các vỉa than mỏ Nam Mẫu

Chiều dày vỉa trung bình Độ dốc vỉa trung bình Tên vỉa than (m) (độ)

V.9 1,77 29

V.8 1,98 32

V.7 5,64 30

V.7T 2,59 28

V.6A 3,70 27

V.6 5,06 28

V.5 4,63 29

V.4 2,79 32

V.3 2,55 32

36

Bảng 2.3. Bảng tổng hợp đặc điểm các vỉa than mỏ Hà Lầm

Chiều dày trung bình Độ dốc vỉa trung bình Tên vỉa than (m) (độ)

1,89 V.14.3 23

3,92 V.14.2 25

6,38 V.14.1 27

2,54 V.13(9) 25

3,98 V.11.2 26

5,01 V.11.1 25

5,91 V.10(7) 25

2,51 V.9(6) 27

Bảng 2.4. Bảng tổng hợp đặc điểm các vỉa than mỏ Mông Dương

Chiều dày trung bình Góc dốc trung bình Tên vỉa than (m) (độ)

3,4 I(12) 33

3,5 II(11) 32

2,13 Ha 32

3,53 H(10) 29

4,95 G(9) 30

2,21 K(8) 29

Bảng 2.5. Bảng tổng hợp đặc điểm các vỉa than mỏ Thống Nhất

Chiều dày vỉa Độ dốc trung bình Tên vỉa (m) (độ)

0,99 PV.GI4 42

2,12 PV.GI3D 37

2,17 PV.GI3C 35

1,77 PV.GI3B 37

37

PV.GI3A 35 2,64

PV.GI2C 50 1,20

PV.GI2B 41 5,44

PV.GI2A 45 2,25

PV.GI1B 27 3,23

PV.GI1A 35 13,74

V.H 42 1,04

Tùy thuộc vào cấu tạo địa tầng mà các vỉa than trong lòng đất có thế nằm theo

các độ dốc khác nhau. Tại Điều 73, “Quy phạm kỹ thuật khai thác hầm lò than và

diệp thạch 18-TCN-5-2006”, ban hành theo Quyết định số 35/2006/QĐ-BCN ngày

13/9/2006 của Bộ Công nghiệp, quy định vỉa than được chia thành các nhóm sau:

* Phân loại vỉa than theo độ dốc của vỉa ():

- Vỉa bằng: α = 0(cid:2925);

- Vỉa thoải: α < 15(cid:2925);

- Vỉa nghiêng: α = 15(cid:2925) (cid:3402) 35(cid:2925);

- Vỉa dốc nghiêng: α = 35(cid:2925) (cid:3402) 55(cid:2925);

- Vỉa dốc đứng: α = 55(cid:2925) (cid:3402) 90(cid:2925).

* Phân loại vỉa than theo chiều dày (m):

- Vỉa rất mỏng: m < 0,70 m;

- Vỉa mỏng: m = 0,71m  1,20 m;

- Vỉa trung bình: m = 1,21m  3,50 m;

- Vỉa dày: m > 3,50 m.

Biểu đồ phân bố trữ lượng tại 12 dự án mỏ hầm lò lớn thuộc Vinacomin (tổng

trữ lượng khoảng 630 triệu tấn [5]) theo chiều dày và góc dốc của vỉa được biểu thị

trên hình 2.2. Từ biểu đồ dễ dàng nhận thấy rằng: hầu hết các vỉa than có độ dày trung

bình và lớn có trữ lượng công nghiệp đáng kể đều nằm trong nhóm vỉa nghiêng và

dốc nghiêng (sau đây gọi chung và vỉa dốc).

38

Hình 2.2. Biểu đồ phân bố trữ lượng các dự án mỏ hầm lò [5]

2.1.3. Đặc điểm công nghệ khai thác hầm lò vùng Quảng Ninh

a) Hệ thống khai thác

Hiện nay, tại các mỏ than hầm lò vùng Quảng Ninh đang sử dụng một số hệ

thống khai thác như sau:

- Hệ thống khai thác cột dài theo phương;

- Hệ thống khai thác liền gương;

- Hệ thống khai thác lò chợ ngang nghiêng;

- Hệ thống khai thác lò dọc vỉa phân tầng;

- Hệ thống khai thác buồng cột.

Trong các phương pháp trên đây, hệ thống khai thác cột dài theo phương được

sử dụng phổ biến hơn cả (Hình 2.3).

b) Công nghệ khai thác và chống giữ

Công nghệ khai thác hiện nay ở các mỏ than hầm lò vùng Quảng Ninh đang sử

dụng 2 loại hình công nghệ khai thác: Công nghệ khai thác bằng khoan nổ mìn (sử

dụng ở tất cả các mỏ hầm lò vùng Quảng Ninh) và công nghệ khai thác bằng máy

khấu (sử dụng ở một số lò chợ ở các mỏ: Vàng Danh, Hà Lầm, Khe Chàm, Quang

39

Hanh, Dương Huy).

Công nghệ chống giữ bằng giàn chống cơ giới hóa, giàn tự hành áp dụng đối

với công nghệ khai thác bằng máy khấu. Trong khi đó công nghệ chống giữ sử dụng

giá thủy lực di động, giá khung di động, giá khung xích, cột thủy lực đơn (hình 2.4)

được sử dụng cùng với công nghệ khai thác khoan nổ mìn.

Hình 2.3. Hệ thống khai thác cột dài theo phương

Hình 2.4. Công nghệ chống giữ bằng cột thủy lực đơn

40

2.1.4. Đặc điểm các lò chợ

Do đặc điểm khai thác vỉa nghiêng và dốc với độ sâu khác nhau nên kích thước

lò chợ ở các mỏ cũng biến đổi tùy vào đặc điểm cụ thể của từng vỉa. Tuy nhiên, kích

thước theo hướng dốc vỉa thường ngắn hơn nhiều so với hướng đường phương. Kích

thước thông thường của các lò chợ theo hướng dốc từ 80200 m. Trong khi đó, kích

thước lò chợ theo hướng đường phương lại cho sự biến đổi lớn hơn nhiều, thường lớn

hơn 100 m, có những lò chợ kéo dài tới 500 m. Đặc điểm về góc dốc, độ sâu khai

thác ở mức trên và mức dưới cùng kích thước một số lò chợ ở các mỏ hầm lò tiêu

biểu được thể hiện trên bảng 2.6.

Bảng 2.6. Đặc điểm của các lò chợ khai thác

Mạo Khê

Nam Mẫu

Lò chợ Chiều dày vỉa Góc dốc vỉa Tên mỏ Chiều dài theo hướng dốc Chiều dài theo đường phương

27

119

198

-170

Hà Lầm

Mông Dương

Vỉa 10 CB Vỉa 9b Tây Vỉa 9b I-7-2 I-6a-7 Vỉa 9 CGH 7.2.1 CGH 111.16 Vỉa 10 Đ-H (10)-6 VM-G(9)-5 Vỉa I (12)

 (độ) 33 35 2527 28 30 3034 23 M (m) 2,14 2,98 2,50 5,33 3,35 1,80 L (m) 150 172 100 81 141 80160 156 W (m) 516 424 110 113 225 160 356 Mức khai thác trung bình (m) -115 -115 -390 +35 0 -220 -280

12 51 36 40 6,00 3,50 4,90 8,00 -100 -175 -175 -100 80120 90 172 80120 110 160 390 6070

2.2. Đặc điểm dữ liệu quan trắc dịch chuyển biến dạng

Dữ liệu quan trắc tại vùng mỏ Quảng Ninh nhằm mục đích xác định các vùng

mỏ tương tự, ranh giới vùng dịch chuyển biến dạng (bồn dịch chuyển) để từ đó, xác

41

định các thông số góc dịch chuyển. Đặc điểm dữ liệu quan trắc tại vùng mỏ là các

điểm quan trắc được bố trí dạng tuyến, thông thường được bố trí dọc theo hướng

đường phương, và theo hướng dốc vỉa. Chiều dài các tuyến phụ thuộc vào kích thước

lò chợ dự kiến khai thác. Khoảng cách giữa các mốc thông thường được bố trí từ 10

 30 m. Chu kỳ quan trắc thường lặp lại sau 2 đến 3 tháng, số chu kỳ quan trắc được

thiết kế tùy theo mục đích, thông thường lớn hơn 6 chu kỳ.

Hiện tại, số lượng các trạm quan trắc trên vùng mỏ vẫn còn chưa nhiều, mỗi mỏ

thường chỉ có vài tuyến quan trắc; trong quá trình quan trắc nhiều điểm mốc đã hư

hỏng, số liệu được hồi phục dựa vào chu kỳ trước và sau cũng như dựa vào số liệu

của 2 điểm lân cận [21]. Đặc điểm số liệu quan trắc tại các mỏ được giới thiệu trên

bảng 2.7 [17, 18, 19, 20]. Mặt cắt 1 tuyến quan trắc tiêu biểu như trên hình 2.5.

Bảng 2.7: Đặc điểm tuyến quan trắc mỏ

Tên mỏ Tên tuyến Số mốc quan trắc (điểm) Tổng chiều dài (m) Số mốc gốc (điểm)

Nam Mẫu

Mạo Khê

Hà Lầm

Mông Dương P1 P2 V D G H P V V2 D PI VI DI P VI DI 17 28 29 24 17 21 39 32 21 44 24 31 22 38 31 33 Khoảng cách tối thiểu (m) 17 11 14 16 14 15 16 14 11 15 12 11 13 17 13 15 Khoảng cách tối đa (m) 32 33 34 25 23 28 26 27 25 25 33 38 45 33 38 30 6 6 6 6 5 8 6 6 6 6 6 6 5 6 6 6 595 756 774 622 512 1048 900 895 578 897 444 567 439 784 567 678

42

Tên mốc quan trắc

1V2

3V2

4V2

5V2

6V2

7V2

8V2

9V2 10V2 11V2 12V2 13V2 14V2 15V2 16V2 17'V2 17V2 18V2 19V2 20V2 21V2

100

0

-100

-200

)

m m

-300

-400

( n ú l ộ Đ

-500

-600

-700

-800

Hình 2.5. Tuyến quan trắc V2 chu kỳ 4 tại mỏ than Mạo Khê [17]

2.3. Lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp với điều kiện khai thác mỏ hầm lò

ở Việt Nam

2.3.1. Tiêu chuẩn lựa chọn phương pháp dự báo

Lựa chọn phương pháp dự báo dịch chuyển đứng cho vùng than Quảng Ninh

dựa trên cơ sở phân tích từng nhóm phương pháp, từ các nhóm phương pháp được

lựa chọn sẽ tìm ra phương pháp thích ứng nhất - trên cơ sở đáp ứng nhất một số tiêu

chuẩn sau:

- Phù hợp với đặc điểm hệ thống khai thác (cột dài theo phương, phá hỏa hoàn

toàn, …);

- Vỉa khai thác nghiêng và dốc có chiều dày từ trung bình đến lớn phù hợp với

điều kiện thế nằm phổ biến của các vỉa than Việt Nam;

- Cho phép sử dụng tối đa các nguồn dữ liệu quan trắc hiện có.

2.3.2. Phân tích lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp

Nhóm phương pháp dựa vào kết quả thực nghiệm có đặc điểm chung là dựa trên

các số liệu đo đạc và kết quả quan trắc để dự báo dịch chuyển bề mặt. Ngân hàng số

liệu quan trắc càng nhiều và có độ tin cậy cao thì kết quả dự báo càng chính xác. Số

liệu quan trắc có phạm vi càng trải rộng thì diện áp dụng của quan hệ thực nghiệm để

43

dự báo biến dạng bề mặt càng rộng.

Nhóm phương pháp hàm ảnh hưởng có ưu điểm là chúng cho phép ước tính

dịch chuyển tại bất cứ điểm nào trên mặt đất nằm trong khoảng khấu có hình dạng

bất kỳ. Tuy nhiên, việc áp dụng có phần phức tạp hơn và khó kiểm định độ sát thực.

Tại Việt Nam, nguồn dữ liệu quan trắc chưa đủ lớn để có thể áp dụng phương pháp

này.

Phương pháp mô hình vật lý (mô hình vật liệu tương đương) có ưu điểm là có

thể quan trắc được cơ chế biến dạng và đổ vỡ đất đá đang xảy ra ngay trong phòng

thí nghiệm. Nó cho phép quan sát một số đặc điểm dịch chuyển biến dạng mà mô

hình lý thuyết khó có thể biểu diễn. Đặc biệt, có thể áp dụng để nghiên cứu khi các

điều kiện địa chất và khai thác mỏ biến động. Bởi vậy, phương pháp này đóng vai trò

quan trọng trong dự báo sự hình thành vùng dịch chuyển, đặc biệt thích hợp để nghiên

cứu những vùng mỏ mới. Nó cũng được sử dụng mang tính hỗ trợ bên cạnh các

phương pháp khác trong dự báo dịch chuyển và biến dạng đất đá. Tuy nhiên, phương

pháp này cho kết quả mang tính định tính nhiều hơn định lượng. Do rất khó có thể

xây dựng được một mô hình nào có điều kiện giống như thực tế, vì vậy phương pháp

này mang ý nghĩa nghiên cứu để tham khảo nhiều hơn áp dụng trong thực tế.

Nhóm phương pháp mô hình giải tích nhận giả thiết về tính đồng nhất của đất

đá trong phân tích như là nhân tố cơ bản để đưa ra các kết quả cho các nhiệm vụ thực

tiễn [74]. Việc đất đá nằm trên vùng khai thác không có tính đồng nhất là nhân tố hạn

chế tính khả dụng của các phương pháp dự báo dịch chuyển biến dạng mặt đất dựa

trên môi trường đàn hồi. Thậm chí, nếu tính đàn hồi của mỗi lớp đất đá được biết

chính xác thì vẫn còn phải giải quyết vấn đề khớp nối các thành phần ứng suất cũng

như chuyển dịch qua mặt tiếp xúc của hai lớp. Lý thuyết môi trường ngẫu nhiên vẫn

còn hạn chế, chẳng hạn mô hình cát khô không phản ánh đúng quá trình dịch chuyển

mặt đất do khai thác hầm lò trong trường hợp vùng mỏ rộng lớn, khi coi đất đá là môi

trường đẳng hướng, thì kết quả nhận được sẽ chênh lệch rõ rệt so với kết quả quan

trắc lún ở thực địa [74].

Nhóm phương pháp hàm mặt cắt cho phép xác định dịch chuyển đứng tại các

44

điểm nằm trên mặt cắt chính của vỉa bằng cách dựa vào các phương trình toán học

hoặc bảng mô tả mặt cắt bồn dịch chuyển. Cách tiếp cận hướng nghiên cứu này được

phát triển tại nhiều quốc gia vì nó sử dụng tương đối dễ dàng trong dự báo dịch chuyển

và có thể nghiên cứu áp dụng cho những điều kiện địa chất - khai thác ở mỏ mới. Các

hệ số trong các phương trình hay biểu đồ được xác định thông qua các số liệu quan

trắc nên khi áp dụng tính toán dịch chuyển đứng cho các lò chợ khác trong cùng vỉa

khai thác hoặc các vỉa khai thác có điều kiện tương tự phương pháp này sẽ cho kết

quả chính xác. Do đặc điểm các vỉa than ở Việt Nam hầu hết là vỉa dốc, nên việc lựa

chọn phương pháp dự báo cho vỉa dốc sẽ phù hợp và mang tính phổ quát hơn cả. Hơn

thế nữa, các trạm quan trắc đã xây dựng ở các mỏ Việt Nam đều có dạng tuyến nên

việc sử dụng các dữ liệu đo để xây dựng mô hình và kiểm chứng độ chính xác dự báo

sẽ rất thuận lợi.

Trong số các phương pháp dự báo của nhóm này, phương pháp do Asadi đề xuất

cho phép dự báo dịch chuyển đứng trong bồn liên tục ở trường hợp vỉa dốc. Asadi đề

xuất mô hình xác định mặt cắt bồn lún trong trường hợp khai thác vỉa dốc bằng cách

kết hợp hai hàm mặt cắt dạng mũ như công thức (2.1) [35]. Ưu điểm của phương

pháp dự báo này không chỉ là được phát triển trên cơ sở lý thuyết Knothe được công

nhận rộng khắp mà trước hết ở tính chặt chẽ về lý thuyết mà lại đơn giản trong tính

toán, ngoài ra, yêu cầu về dữ liệu quan trắc không cần nhiều nên đề tài sẽ lựa chọn để

triển khai vào thực tế trong điều kiện Việt Nam. Nội dung chi tiết của phương pháp

(cid:3292)

(cid:3282)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3043)(cid:4672)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3033)(cid:4672)

(cid:3127)(cid:3294) (cid:3261)(cid:3117)

(cid:3294) (cid:3261)(cid:3118)

này sẽ được trình bày trong chương 3.

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (cid:3404) 𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051). (cid:4680)𝑐. 𝑒

(2.1) (cid:4681) (cid:3397) 𝑑. 𝑒 𝜂(cid:3043)

Các nghiên cứu về dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian tập trung chủ yếu

vào dự báo cho từng điểm quan trắc. Phương pháp này phù hợp với việc dự báo dịch

chuyển đứng của các công trình trên bề mặt. Nhược điểm của phương pháp chỉ cho

phép dự báo được dịch chuyển đứng theo thời gian tại chính điểm quan trắc. Khi cần

biết vào khoảng thời gian nào đó đại lượng dịch chuyển tại một điểm bất kỳ trên bề

mặt là bao nhiêu thì phương pháp này chưa đáp ứng được. Trong trường hợp cần dự

45

báo dịch chuyển theo cả không gian và thời gian thì mạng nơ-ron nhân tạo có thể

được cân nhắc như một phương pháp mới, vì mạng nơ-ron nhân tạo dễ dàng thiết lập

được mối quan hệ giữa vị trí các điểm quan trắc với kích thước khoảng trống đào lò

theo thời gian và giá trị đại lượng dịch chuyển trong khu vực khai thác. Mạng nơ-ron

nhân tạo gần đây cũng đã được ứng dụng cho bài toán dự báo dịch chuyển đất đá và

biến dạng bề mặt. Với ưu điểm là yêu cầu dữ liệu đầu vào dễ thu thập hơn nhiều so

với các phương pháp dự báo truyền thống. Phương pháp này cũng là một lựa chọn

khi dự báo bồn dịch chuyển theo thời gian cho điều kiện khai thác mỏ ở Quảng Ninh.

2.4. Nhận xét chương 2

1. Những đặc điểm về tính chất cơ lý đất đá, địa mạo, địa chất cấu tạo và kiến

tạo và công nghệ khai thác điển hình của các mỏ hầm lò ở Quảng Ninh là địa hình

chia cắt, thay đổi phức tạp; các vỉa than chủ yếu là dốc; hệ thống khai thác cột dài

theo đường phương cùng với công nghệ khoan nổ mìn được áp dụng hầu hết ở các

mỏ hầm lò tại Việt Nam.

2. Số lượng trạm quan trắc trên bề mặt mỏ chưa nhiều; kết cấu của trạm quan

trắc chủ yếu ở dạng tuyến nên số liệu nghiên cứu dịch chuyển ở mỏ chủ yếu là để xác

định đường cong dịch chuyển ở các mặt cắt chính. Những số liệu quan trắc nhận được

phản ánh chính xác ảnh hưởng tổng hợp của các yếu tố tính chất cơ lý đất đá, địa chất,

công nghệ khai thác đến quy luật dịch chuyển biến dạng bề mặt mỏ. Vì vậy, khi

nghiên cứu phương pháp dự báo có thể sử dụng các số liệu quan trắc để hiệu chỉnh

các hệ số của mô hình dự báo phù hợp với điều kiện cụ thể.

3. Từ kết quả phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp dự báo dịch chuyển

biến dạng, đặc điểm tính chất cơ lý đất đá, địa chất, công nghệ khai thác và số liệu

quan trắc ở vùng mỏ Quảng Ninh đã cho phép lựa chọn phương pháp dự báo của

Asadi làm cơ sở xây dựng mô hình dự báo trong điều kiện thực tế Việt Nam.

4. Mạng nơ-ron nhân tạo sẽ được ứng dụng để thiết lập mối quan hệ giữa các

yếu tố ảnh hưởng với đại lượng dịch chuyển biến dạng đứng nhằm nâng cao độ tin

cậy kết quả dự báo theo thời gian.

46

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ASADI DỰ BÁO DỊCH CHUYỂN ĐỨNG DO KHAI THÁC HẦM LÒ VỈA DỐC TẠI VIỆT NAM

Như đã giới thiệu ở chương 2, ở Việt Nam, hầu hết các vỉa thuộc bể than Quảng

Ninh có trữ lượng công nghiệp đáng kể đều được phân loại vỉa nghiêng, dốc nghiêng

và dốc đứng (gọi chung là vỉa dốc). Khi khai thác các vỉa dốc, quy luật và tính chất

dịch chuyển biến dạng sẽ có những đặc điểm riêng khác với trường hợp vỉa bằng và

thoải [36, 35]. Dưới đây, trình bày những đặc trưng cơ bản khác biệt đó.

3.1. Bồn dịch chuyển trong trường hợp khai thác vỉa dốc

Kết quả khảo sát thực địa cũng như nghiên cứu trên mô hình đã khẳng định sự

khác nhau cơ bản của hình dáng bồn dịch chuyển trong trường hợp khai thác vỉa bằng

và dốc. Trong trường hợp khai thác vỉa bằng, bồn dịch chuyển hình thành trên mặt

đất là một đường cong liên tục đối xứng qua trục đứng đi qua tâm điểm của khoảng

trống khai thác (hình 3.1).

Hình 3.1. Bồn dịch chuyển trường hợp khai thác vỉa bằng

Khác với vỉa bằng và dốc thoải, trong trường hợp vỉa dốc, quá trình khai thác

dưới sẽ tạo ra bồn dịch chuyển bất đối xứng với các đặc điểm sau đây: Đối với các

vỉa bằng và dốc thoải, bồn dịch chuyển chưa biểu hiện rõ tính bất đối xứng. Tính bất

đối xứng của đường cong mặt cắt bồn dịch chuyển là biểu hiện quy luật và đặc điểm

riêng của quá trình dịch chuyển biến dạng khi khai thác vỉa dốc.

Khi khai thác vỉa nghiêng, bồn dịch chuyển không còn giữ được tính đối xứng

mà đáy bồn lệch về phía xuôi dốc [9]. Độ lệch này được định nghĩa là đoạn thẳng d

nối hình chiếu của tâm khoảng trống trên mặt đất với điểm có đại lượng lún cực đại

47

(hình 3.2), hoặc thể hiện bằng góc lún cực đại θ giữa đường thẳng nằm ngang đi qua

tâm khoảng trống với đường thẳng nối tâm khoảng trống với điểm có giá trị dịch

chuyển đứng cực đại trên mặt đất. Khi dự báo dịch chuyển biến dạng trường hợp khai

thác vỉa nghiêng các trị số d có thể tính từ chiều dày vỉa (m), chiều sâu khai thác (H)

và góc lún cực đại (θ) như công thức (3.1) [73]:

(3.1) 𝑑 (cid:3404) (cid:4666)𝐻 (cid:3398) 𝑚(cid:4667)c𝑜𝑡𝑔θ

Hình 3.2. Độ lệch tâm bồn dịch chuyển khi khai thác vỉa nghiêng [73]

Từ công thức (3.1), có thể nhận thấy rằng: Trong trường hợp vỉa nghiêng, do sự

lệch của tâm bồn dịch chuyển nên khi xây dựng mô hình dự báo dịch chuyển đứng,

cần phải xác định được hàm đường cong riêng cho từng nửa mặt cắt bồn và tính đến

vai trò chi phối của ba yếu tố: độ sâu khai thác; độ lệch trung tâm bồn dịch chuyển

và độ dày của vỉa khai thác. Có nhiều cách giải quyết khác nhau cho vấn đề này, trong

đó cách tiếp cận của Asadi [35] là một ví dụ điển hình.

3.2. Mô hình dự báo dịch chuyển đứng cho vỉa nghiêng

Dựa trên hàm dự báo dịch chuyển đứng bề mặt của Knothe cho trường hợp vỉa

bằng, Asadi đề xuất hai hàm mặt cắt riêng biệt để dự báo dịch chuyển đứng cho hai

nửa mặt cắt phía xuôi dốc và ngược dốc. Hai mặt cắt được kết hợp lại với nhau thành

một hàm thống nhất dự báo đường cong dịch chuyển qua mặt cắt chính theo biểu thức

(3.2), các tham số đầu vào của mô hình Asadi minh họa trên hình 3.3 [35].

48

(cid:3292)

(cid:3282)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3043)(cid:4672)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3033)(cid:4672)

(cid:3294) (cid:3261)(cid:3118)

(cid:3127)(cid:3294) (cid:3261)(cid:3117)

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (cid:3404) 𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051). (cid:4680)𝑐. 𝑒

(3.2) 𝜂(cid:3043) (cid:4681) (cid:3397) 𝑑. 𝑒

trong đó:

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) là giá trị dịch chuyển đứng của điểm cần tính trên mặt cắt chính bồn dịch

- 𝜂(cid:3043)

chuyển;

- 𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051) là dịch chuyển đứng cực đại của bồn dịch chuyển, xác định theo số liệu

quan trắc hoặc công thức (3.4);

- s là khoảng cách từ điểm dịch chuyển đứng cực đại (tâm bồn dịch chuyển) tới

điểm cần tính, s mang giá trị âm (-) tại các điểm ở phía ngược dốc và dương (+) đối

với các điểm ở phía xuôi dốc của bồn dịch chuyển;

- L1 và L2 lần lượt là bán bồn dịch chuyển theo hướng ngược và xuôi dốc;

- f, g, p, q là các hệ số của mô hình nhận được từ khảo sát thực địa;

Hình 3.3. Các tham số của mô hình dự báo dịch chuyển [35]

trong đó:

- h - độ sâu khai thác ở ranh giới trên của lò chợ;

- L - kích thước vùng khai thác theo hướng dốc; Cần lưu ý rằng khi áp dụng mô

hình dự báo Asadi theo hướng đường phương thì kích thước vùng trống khai thác

được kí hiệu là W.

- , , θ - lần lượt là góc dịch chuyển theo hướng xuôi dốc, ngược dốc và góc

lún cực đại của bồn; Khi dự báo theo hướng đường phương ta sử dụng góc δ.

- c, d là các hệ số điều kiện được xác định phụ thuộc vào vị trí của điểm có giá

49

trị lún cực đại [73]:

(3.3) (cid:4688)

c (cid:3404) 1, d (cid:3404) 0 (cid:4666)s (cid:3407) 0(cid:4667) c (cid:3404) 0, d (cid:3404) 1 (cid:4666)s (cid:3408) 0(cid:4667) c (cid:3404) 0.5, d (cid:3404) 0.5 (cid:4666)s (cid:3404) 0(cid:4667)

3.3. Triển khai mô hình dự báo Asadi vào thực tiễn Việt nam

3.3.1. Xác định dịch chuyển đứng cực đại

Đối với khu vực chưa quan trắc, giá trị dịch chuyển đứng cực đại của tâm bồn

dịch chuyển được tính như sau [73]:

(3.4) 𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051) (cid:3404) 𝑎. 𝑚. 𝑁. 𝑐𝑜𝑠𝛼

trong đó:

- m là độ dày của vỉa khai thác;

- 𝛼 là góc dốc của vỉa;

- a là hệ số khai thác, phụ thuộc vào phương pháp lấp đầy khoảng trống sau khi

khai thác, a được xác định như sau [73]:

a = 0,8 ÷ 0,95 (phá hỏa toàn phần);

a = 0,5 ÷ 0,6 (chèn lấp yếu);

a = 0,1 ÷ 0,3 (chèn lấp tốt).

- N là hệ số mức độ khai thác, thể hiện sự giảm thành phần véc-tơ dịch chuyển

đứng khi chuyển từ khai thác hoàn toàn sang khai thác không hoàn toàn. Hệ số này

được xác định theo công thức (3.5) [2]:

(3.5) N (cid:3404) (cid:3493)n(cid:2869)n(cid:2870)

trong đó:

- n1, n2 là hệ số mức độ khai thác của mặt đất hoặc các lớp trong nham tầng theo

dốc và theo phương của vỉa:

L TBH

W TBH

- n1 = k ; n2 = k (3.6)

- trong đó:

- k là hệ số phụ thuộc bởi tính chất của đất đá (xác định theo số liệu quan trắc

50

thực địa hoặc phương pháp vùng tương tự);

- L, W là kích thước lò chợ theo hướng dốc và theo phương của vỉa;

TBH

- là độ sâu khai thác trung bình.

3.3.2. Xác định góc biên giới dịch động đất đá (góc biên)

Thông thường góc biên được xác định từ số liệu quan trắc. Tuy nhiên, trong

nhiều trường hợp, việc bố trí trạm quan trắc cũng như công tác quan trắc không xác

định được vị trí điểm xuất hiện biến dạng tiêu chuẩn, những điểm này chính là biên

giới bồn dịch chuyển. Đây là những điểm đặc trưng trên mặt đất mà tại những điểm

đó đại lượng dịch chuyển không vượt quá sai số trung bình xác định trị trị số đại

lượng (± 10 mm khi khai thác lần 1 và ± 15 mm khi khai thác lại lần 2) [2]. Khi không

xác định được từ quan trắc thực địa, các góc biên sẽ được xác định theo phương pháp

“vùng tương tự” của Kazakowski A. Nội dung và bản chất của phương pháp vùng

tương tự là so sánh vùng mỏ chưa được nghiên cứu kỹ với vùng đã được nghiên cứu

dựa trên cơ sở 3 dấu hiệu quan trọng là cấu tạo địa tầng và kiến tạo địa hình; chỉ số

cơ lý đá và góc dịch chuyển theo phương của vỉa [2]. Kết quả nghiên cứu cho phép

rút ra các tham số về góc dịch chuyển cho mỏ mới. Các thông số này sẽ được xác

định theo mỏ có các chỉ tiêu tương tự nhưng đã được nghiên cứu kỹ về quy luật dịch

chuyển biến dạng. Phương pháp này có ưu điểm nổi bật là cho phép xác định sơ bộ

một cách nhanh chóng các thông số dịch chuyển cần thiết để phục vụ kịp thời cho

nhu cầu bảo vệ công trình và đảm bảo an toàn cho quá trình khai thác.

Chỉ số cơ lý đất đá được đại diện bởi hệ số kiên cố đất đá (độ cứng) của địa tầng

(f), với mỗi dải độ cứng được phân vào các nhóm khác nhau theo bảng phân loại

f

.30

70

m

nhóm mỏ. Hệ số kiên cố được tính như sau [22, 85]:

f  c 100

f = (3.7)

trong đó:

c - hệ số kiên cố của các lớp đá cứng;

m- hệ số kiên cố của các lớp đá mềm.

Các hệ số này được xác định trong phòng thí nghiệm.

51

Để phân loại nhóm mỏ, cần xác định hệ số (%) của tổng đất đá cứng trên tổng

chiều dày địa tầng (C) và hệ số tỷ lệ giữa độ cứng đất đá mềm và đất đá cứng (A) [22,



m

85]:

M

M

M c 



f f

c

m

c

A = ; C = , (%) (3.8)

trong đó:

Mc - tổng chiều dày đá cứng trong địa tầng;

A

5,0



Mm - tổng chiều dày đá mềm trong địa tầng.

f f

S  C

Nhóm mỏ sẽ được chọn theo bảng 3.1 nếu có . Nếu A 0,5 thì phải

tính đến tỷ lệ thành phần các loại đá cát kết (C) có trong địa tầng: nếu C  30% thì

nhóm mỏ chọn theo f; nếu C  30% thì nhóm mỏ chọn tăng lên 1 nhóm.

Bảng 3.1 Phân loại nhóm mỏ theo độ cứng đất đá

Hệ số cứng đất đá f Nhóm mỏ TB (độ) Khoảng dao động Trung bình

Đến 0,3 0,1 45 I

0,3 - 0,7 0,5 55 II

0,8 - 1,2 1,0 60 III

1,3 - 2,0 1,5 65 IV

2,1 - 3,5 2,5 70 V

3,6 - 4,5 4,0 75 VI

5,0- 6,0 5,5 80 VII

6,1 - 12,0 8,0 85 VIII

Các góc biên (góc giới hạn) o, o, o được xác định dựa vào phân loại nhóm mỏ

và góc dốc của vỉa khai thác như trong các bảng 3.2 và bảng 3.3. Tuy nhiên trong

cùng một khu mỏ thì giá trị các góc này thường lấy bằng các góc đã xác định từ dữ

liêu quan trắc trước đó.

52

Bảng 3.2 Góc biên theo hướng đường phương và hướng ngược dốc

Nhóm khoáng sàng I II III IV V VI VII VII

40 45 50 55 60 65 70 75 o, o (độ)

Bảng 3.3 Góc biên theo hướng xuôi dốc

(độ)

Góc dốc vỉa  (độ) 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

45 45 41 38 36 34 32 32 31 31 30

50 50 45 43 40 38 36 35 33 32 31

55 55 50 47 44 42 40 39 35 34 32

60 60 55 32 49 46 43 41 39 37 34

3.3.3. Xác định góc lún cực đại

Góc lún cực đại θ là góc hướng theo phía dốc của vỉa. Trên mặt cắt chính, là

góc tạo bởi một đường nối từ trung tâm lò chợ đến điểm lún cực đại (đối với vùng

bồn chứa tạo đáy) hoặc là đến tâm điểm đáy bồn (vùng bồn dịch chuyển có đáy) với

đường thẳng nằm ngang. Góc lún cực đại θ dùng xác định điểm có giá trị dịch chuyển

đứng cực đại của bồn dịch chuyển. Trong tính toán dịch chuyển biến dạng trên mặt đất,

người ta lấy điểm này là điểm gốc tọa độ. Góc lún cực đại được xác định theo công thức:

(3.9)  = 90 - K1

Xác định giá trị K1 theo bảng 3.4 tuỳ thuộc vào nhóm mỏ và tỷ số tổng chiều

dày đất phủ và lớp nằm ngang mezozoi với chiều sâu khai thác trung bình.

Bảng 3.4 Xác định hệ số K1

(h + hm)/ H Nhóm

khoáng 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 ≥ 0,9 sàng

I - II 0,68 0,61 0,54 0,47 0,40 0,34 0,27 0,20 0,14 0

III - IV 0,72 0,65 0,58 0,50 0,43 0,36 0,29 0,22 0,14 0

V 0,78 0,71 0,63 0,55 0,47 0,39 0,31 0,24 0,16 0

53

3.3.4. Bán bồn dịch chuyển

Bán bồn dịch chuyển thường được xác định trực tiếp từ số liệu quan trắc thực

địa, trên bản vẽ mặt cắt dựa vào các góc dịch chuyển, hoặc cũng có thể xác định bán

bồn dịch chuyển trong trường hợp khai thác vỉa dốc và địa hình bằng phẳng theo công

thức sau [6]:

L1 = h.cotan(𝛾)+0,5.L.cos(𝛼) + (h+0,5.L.sin(𝛼)cotan(𝜃) (3.10) L2 = 0,5.L.cos(𝛼) - (h+0,5.L.sin(𝛼))cotan(𝜃) + (h+L.sin(𝛼)cotan(𝛽)

trong đó: L - độ dài nghiêng vùng khai thác theo mặt cắt chính (hình 3.4).

3.3.5. Xác định các hệ số f, g, p, q từ số liệu quan trắc

Trong mô hình dự báo Asadi, giá trị dịch chuyển đứng dự báo được tính theo

công thức (3.2). Để xác định được giá trị các hệ số 𝑓, 𝑔, 𝑝, 𝑞 chúng ta dựa trên số

(cid:3292)

(cid:3282)

liệu quan trắc. Theo nguyên lý số bình phương nhỏ nhất ta có:

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3043)(cid:4672)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3033)(cid:4672)

(cid:3127)(cid:3294) (cid:3261)(cid:3117)

(cid:3294) (cid:3261)(cid:3118)

(3.11) (cid:4681) (cid:3397) 𝑑. 𝑒 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) + 𝑉(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) = 𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051). (cid:4680)𝑐. 𝑒

với 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)là giá trị quan trắc, 𝑉(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) là trị hiệu chỉnh. Lưu ý đến biểu thức (3.11), dễ dàng nhận thấy hệ phương trình số hiệu chỉnh

trên là loại hàm phi tuyến. Cho nên, khi áp dụng nguyên lý số bình phương nhỏ nhất,

giải pháp thông dụng là đưa hàm này về dạng tuyến tính.

Nhằm mục đích này, trước hết, biểu diễn các hệ số 𝑓, 𝑔, 𝑝, 𝑞 qua trị gần đúng

𝑓(cid:2868), 𝑔(cid:2868), 𝑝(cid:2868), 𝑞(cid:2868) và số hiệu chỉnh tương ứng như sau:

(3.12)

⎧𝑓 (cid:3404) 𝑓(cid:2868) (cid:3397) 𝛿𝑓 ⎪ 𝑔 (cid:3404) 𝑔(cid:2868) (cid:3397) 𝛿𝑔 𝑝 (cid:3404) 𝑝(cid:2868) (cid:3397) 𝛿𝑝 𝑞 (cid:3404) 𝑞(cid:2868) (cid:3397) 𝛿𝑞 ⎨ ⎪ ⎩

Để xác định giá trị gần đúng 𝑓(cid:2868), 𝑔(cid:2868), 𝑝(cid:2868), 𝑞(cid:2868), tiến hành đạo hàm riêng từng phần

theo các biến 𝑓, 𝑔, 𝑝, 𝑞. Từ biểu thức (3.2), lấy logarit tự nhiên 2 vế theo từng biến,

ta có:

54

(cid:3034)

(3.13) (cid:3440) ln(cid:3427)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)(cid:3431) (cid:3404) ln 𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051) (cid:3397) ln 𝐶 (cid:3398) 𝑓 (cid:3436) (cid:3398)𝑠 𝐿(cid:2869)

(cid:3034)

Từ đấy:

(3.14) (cid:3440) (cid:3404) (cid:3398) ln(cid:3427)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)(cid:3431) (cid:3398) ln 𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051) (cid:3398) ln 𝐶 𝑓 (cid:3398)𝑠 (cid:3436) 𝐿(cid:2869)

Áp dụng biểu thức trên cho 2 giá trị bất kỳ tại vị trí i và i+1 (𝑆(cid:3036)<0, 𝑆(cid:3036)(cid:2878)(cid:2869)<0) trong

chuỗi số liệu đo, sau đó chia hai biểu thức đó cho nhau ta được:

(cid:4666)(cid:3398)𝑆(cid:3036)/𝐿(cid:2869)(cid:4667)(cid:2917)(cid:3116) (cid:4666)(cid:3398)𝑆(cid:3036)(cid:2878)(cid:2869)/𝐿(cid:2869)(cid:4667)(cid:2917)(cid:3116) (cid:3404) ln(cid:4670)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3398) ln(cid:4666)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051)(cid:4667) (cid:3398) ln(cid:4666)𝑐(cid:4667) ln(cid:4670)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:3126)(cid:3117)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3398) ln(cid:4666)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051)(cid:4667) (cid:3398) ln(cid:4666)𝑐(cid:4667)

Từ đó tính được giá trị gần đúng của g là 𝑔(cid:2868) theo công thức:

(cid:4681) (3.15) 𝑔(cid:2868) (cid:3404) 𝑙𝑜𝑔(cid:3046)(cid:3284)/(cid:3294)(cid:3284)(cid:3126)(cid:3117) ln(cid:4670)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3398) ln(cid:4666)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051)(cid:4667) (cid:3398) ln 𝑐 (cid:4680) ln(cid:4670)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:3126)(cid:3117)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3398) ln(cid:4666)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051)(cid:4667) (cid:3398) ln 𝑐

Thay 𝑔(cid:2868) vào biểu thức (3.14) tính được giá trị gần đúng của f là:

𝑓(cid:2868) (cid:3404) (cid:3398) (3.16) ln(cid:4670)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3398) ln(cid:4666)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051)(cid:4667) (cid:3398)(cid:4666)𝑆(cid:3036)/𝐿(cid:2869)(cid:4667)(cid:3034)(cid:3116)

Cũng với cách làm tương tự có thể tính được giá trị gần đúng của 𝑞(cid:2868) và 𝑝(cid:2868) tương

ứng với hai giá trị bất kỳ tại vị trí 𝑘 và 𝑘 (cid:3397) 1 với 𝑆(cid:3038) (cid:3408) 0, 𝑆(cid:3038)(cid:2878)(cid:2869) (cid:3408) 0 như sau:

(3.17) (cid:4681) ; 𝑞(cid:2868) (cid:3404) 𝑙𝑜𝑔 (cid:3268)(cid:3286) (cid:3268)(cid:3286)(cid:3126)(cid:3117) ln(cid:3427)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3286)(cid:4667)(cid:3431) (cid:3398) ln(cid:4666)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051)(cid:4667) (cid:3398) ln 𝑑 (cid:4680) ln(cid:3427)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3286)(cid:3126)(cid:3117)(cid:4667)(cid:3431) (cid:3398) ln(cid:4666)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051)(cid:4667) (cid:3398) ln 𝑑

𝑝(cid:2868) (cid:3404) (3.18) ln(cid:4670)𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3286)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3398) ln(cid:4666)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051)(cid:4667) (cid:4666)𝑆(cid:3038)/𝐿(cid:2870)(cid:4667)(cid:3044)(cid:3116)

Nếu các trị gần đúng của ẩn số được xác định xấp xỉ với giá trị đúng của nó thì

các số hiệu chỉnh của các ẩn số sẽ là những giá trị nhỏ, khi đó ta có thể khai triển các

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) theo chuỗi Taylor và chỉ giữ lại các số hạng bậc nhất của δf, δg, δp, δq.

hàm 𝜂(cid:3043)

Sau khi khai triển ta có phương trình dạng tuyến tính:

55

(cid:4673) (cid:3404) 𝜂(cid:3043)(cid:2868)

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)(cid:4666)𝑓(cid:2868), 𝑔(cid:2868), 𝑝(cid:2868), 𝑞(cid:2868)(cid:4667) (cid:3397) (cid:4678)

(cid:2868)

(cid:4679) 𝛿(cid:3033) (cid:3397) (cid:4678) 𝛿(cid:3034) 𝑉(cid:4672)(cid:3086)(cid:3294)(cid:3284) 𝜕𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕(cid:3033) 𝜕𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕(cid:3034) (cid:4679) (cid:2868) (3.19)

(cid:2868)

(cid:2868)

(cid:3397) (cid:4678) (cid:4679) (cid:4679) 𝛿(cid:3043) (cid:4678) 𝛿(cid:3044) (cid:3398) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕(cid:3043) 𝜕𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕(cid:3044)

(cid:3282)

(cid:3034)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3033)(cid:4672)

(cid:3127)(cid:3268)(cid:3284) (cid:3261)(cid:3117)

trong đó:

(cid:3282)

(cid:3034)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3033)(cid:4672)

(cid:3127)(cid:3268)(cid:3284) (cid:3261)(cid:3117)

(cid:3440) . 𝑒 (cid:3404) (cid:3398)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051). 𝑐. (cid:3436) (cid:3398)𝑆(cid:3036) 𝐿(cid:2869) 𝜕𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕(cid:3033)

(cid:3440) . ln (cid:3436) (cid:3440) 𝑒 (cid:3404) (cid:3398)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051). 𝑐. 𝑓. (cid:3436) (cid:3398)𝑆(cid:3036) 𝐿(cid:2869) 𝜕𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕(cid:3034) (cid:3398)𝑆(cid:3036) 𝐿(cid:2869)

(cid:3292)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3043)(cid:4672)

(cid:3268)(cid:3284) (cid:3261)(cid:3118)

(3.20)

(cid:3044) (cid:3440)

(cid:3292)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:3043)(cid:4672)

(cid:3268)(cid:3284) (cid:3261)(cid:3118)

. 𝑒 (cid:3404) (cid:3398)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051). 𝑑. (cid:3436) 𝜕𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕(cid:3043) 𝑆(cid:3036) 𝐿(cid:2870)

(cid:3044) (cid:3440)

. ln (cid:3436) (cid:3440) 𝑒 (cid:3404) (cid:3398)𝜂(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051). 𝑑. 𝑝. (cid:3436) 𝜕𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) 𝜕(cid:3044) 𝑆(cid:3036) 𝐿(cid:2870) 𝑆(cid:3036) 𝐿(cid:2870)

Ký hiệu số hạng tự do:

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)(cid:4666)𝑓(cid:2868), 𝑔(cid:2868), 𝑝(cid:2868), 𝑞(cid:2868)(cid:4667) (cid:3398) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)

ℓ(cid:3036) (cid:3404) 𝜂(cid:3043)(cid:2868) (3.21)

Ta được:

(cid:3105)(cid:3086)(cid:4666)(cid:3294)(cid:3284)(cid:4667) (cid:3105)(cid:3282)

(cid:3105)(cid:3086)(cid:4666)(cid:3294)(cid:3284)(cid:4667) (cid:3105)(cid:3291)

(cid:3105)(cid:3086)(cid:4666)(cid:3294)(cid:3284)(cid:4667) (cid:3105)(cid:3292)

(cid:3105)(cid:3086)(cid:4666)(cid:3294)(cid:3284)(cid:4667) (cid:3105)(cid:3281)

(cid:3404) (cid:3436) (3.22) 𝛿(cid:3033)+(cid:3436) 𝛿(cid:3034)+(cid:3436) 𝛿(cid:3043)+(cid:3436) 𝛿(cid:3044)+ li 𝑉(cid:3294)(cid:3284) (cid:3440) (cid:2868) (cid:3440) (cid:2868) (cid:3440) (cid:2868) (cid:3440) (cid:2868)

(cid:3105)(cid:3086)(cid:4666)(cid:3294)(cid:3284)(cid:4667) (cid:3105)(cid:3281),(cid:3282),(cid:3291),(cid:3292)

Ký hiệu hệ số của phương trình là (cid:3436) (cid:3404) 𝑎(cid:3036)(cid:3037) với j=1, 2, 3, 4 tương ứng (cid:3440) (cid:2868)

với các ẩn số 𝑓, 𝑔, 𝑝, 𝑞. Khi đó, ta sẽ được phương trình số hiệu chỉnh dạng tuyến

tính, phương trình này còn gọi là phương trình sai số và có thể mô tả tổng quát dưới

dạng ma trận như sau:

V = A.X+L (3.23)

Trong đó A là ma trận hệ số, V là véc tơ số hiệu chỉnh, L là véc tơ số hạng tự

56

do, X là véc tơ ẩn số với:

𝑎(cid:2869),(cid:2871) 𝑎(cid:2869),(cid:2870)

𝐀 (cid:3404) (cid:3430) (cid:3434); V= (cid:3430) (cid:3434); L= (cid:3430) … …

𝑎(cid:2869),(cid:2872) 𝑎(cid:2869),(cid:2869) 𝑎(cid:2870),(cid:2869) 𝑎(cid:2870),(cid:2870) 𝑎(cid:2870),(cid:2871) 𝑎(cid:2870),(cid:2872) … … 𝑎(cid:3041),(cid:2869) 𝑎(cid:3041),(cid:2870) 𝑎(cid:3041),(cid:2871) 𝑎(cid:3041),(cid:2872) 𝑉(cid:2869) 𝑉(cid:2870) … 𝑉(cid:3041) ℓ(cid:2869) ℓ(cid:2870) … ℓ(cid:2872) (cid:3033) ⎤ ⎡ (cid:3034) ⎥ ⎢ (cid:3434); X=  ⎥ ⎢ (cid:3043) ⎥ ⎢ (cid:3044)⎦ ⎣

Từ các phương trình số hiệu chỉnh (3.23) ta lập được hệ phương trình chuẩn

(3.24). Nghiệm của hệ phương trình (3.24) là véc tơ số hiệu chỉnh của ẩn số cần xác

định (3.25).

(𝐀𝐓𝐀)X + (𝐀𝐓𝐋) = 0 (3.24)

X=-(𝐀𝐓𝐀)-1.(𝐀𝐓𝐋) (3.25)

Thay các giá trị X (δf, δg, δp, δq) nhận được từ (3.25) và các giá trị gần đúng

của các hệ số tương ứng nhận từ các công thức (3.15), (3.16), (3.17) và (3.18), giá trị

sau bình sai của bốn hệ số của mô hình dự báo Asadi được tính theo (3.12).

3.3.6. Đánh giá độ chính xác kết quả dự báo

Độ chính xác của kết quả dự báo được xác định thông qua các giá trị độ lệch

((cid:3036)) (sai số thực); sai số trung bình (MAE); sai số trung phương (RMS) và tương quan

(r) giữa giá trị dịch chuyển đứng quan trắc và dự báo như các công thức (3.26), (3.27),

(3.28) và (3.29).

(3.26)

𝑖=𝜂(cid:3043)

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (cid:3398) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667)

(cid:3043)(cid:4667)(cid:2870)

(cid:3041) (cid:3036)(cid:2880)(cid:2869)

𝑝(cid:3627)/𝑛

(3.27) ∑ (cid:4666)𝜂(cid:3036) (cid:3398) 𝜂(cid:3036) RMS = (cid:3495) (cid:2869) (cid:3041)

(cid:3041) (cid:3036)(cid:2880)(cid:2869)

MAE = ∑ (cid:3627)𝜂𝑖 (cid:3398) 𝜂𝑖

(cid:3041) (cid:3036)(cid:2880)(cid:2869)

(3.28)

∑ (cid:3435)𝜂𝑖 (cid:3398) 𝜂𝑖(cid:3365)(cid:3439)(cid:3435)𝜂𝑖

𝑝(cid:3365) (cid:3439) 𝑝 (cid:3398) 𝜂𝑖

r (cid:3404)

(cid:2870)

(cid:3041) (cid:3036)(cid:2880)(cid:2869)

(3.29)

(cid:3495)∑ (cid:3435)𝜂𝑖 (cid:3398) 𝜂𝑖(cid:3365)(cid:3439)

(cid:3041) ∗ ∑ (cid:3435)𝜂𝑖 (cid:3036)(cid:2880)(cid:2869)

(cid:2870) 𝑝(cid:3365) (cid:3439) 𝑝 (cid:3398) 𝜂𝑖

57

trong đó:

- r - hệ số tương quan giữa trị đo và trị dự báo;

(cid:3043) - tương ứng là trị quan trắc và trị dự báo; (cid:3043)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) - tương ứng là giá trị trung bình của trị quan trắc và trị dự báo.

- 𝜂(cid:3036) và 𝜂(cid:3036)

- 𝜂(cid:3114)(cid:3365) và 𝜂(cid:3114)

3.4. Xây dựng chương trình xác định các hệ số của mô hình

Dựa trên cơ sở lý thuyết đã trình bày ở trên, chương trình tính các hệ số f, g, p,

q của mô hình dự báo (3.2) đã được xây dựng và sử dụng để dự báo dịch chuyển đứng

với dữ liệu đầu vào là giá trị các thông số địa chất - mỏ và số liệu quan trắc như đã

mô tả ở trên. Sơ đồ thuật giải và giao diện chương trình tính các hệ số của mô hình

như trên hình 3.4 và hình 3.5

Hình 3.4. Sơ đồ thuật giải tính hệ số của mô hình dự báo

58

Hình 3.5. Chương trình tính các hệ số của mô hình dự báo

3.5. Xây dựng mô hình dự báo dịch chuyển đứng do khai thác than hầm lò tại

Quảng Ninh, Việt Nam

3.5.1. Khu vực nghiên cứu 1 (mỏ Thống Nhất)

Hai mỏ hầm lò Thống Nhất và Mông Dương được lựa chọn để xây dựng mô

hình dự báo dịch chuyển đứng do ảnh hưởng của khai thác dưới bởi đây là các mỏ

hầm lò tiêu biểu và có cơ sở dữ liệu quan trắc đáp ứng được yêu cầu nghiên cứu.

Mỏ Thống Nhất nằm ở phía Bắc thành phố Cẩm Phả, tỉnh Quảng Ninh, có diện

tích khoảng 5,5 km2. Phía Bắc mỏ giáp khoáng sàng than Khe Chàm, Khe Tam, phía

Đông giáp mỏ than Đèo Nai, phía Nam giáp thị xã Cẩm Phả, phía Tây giáp khoáng

sàng Khe Sim. Các vỉa than trong khu Lộ Trí có điều kiện địa chất phức tạp khác

nhau, để phù hợp với điều kiện địa chất vỉa than ở khu khai thác, mỏ lựa chọn hệ

thống khai thác cột dài theo phương khấu than bằng máy combai (máy khấu), chống

lò chợ bằng giàn tự hành có thu hồi than nóc, áp dụng tại các vị trí vỉa có góc dốc đến

25o và chiều dày đến 6,0 m, đất đá vách, trụ vỉa từ bền vững trung bình trở lên. Số

liệu quan trắc tại mỏ than Thống Nhất dùng để xây dựng mô hình dự báo và đánh giá

kết quả dự báo được lấy từ tuyến D vuông góc với phương vỉa và tuyến P dọc theo

phương.

Mỗi tuyến quan trắc có chiều dài trung bình 400 ÷ 500 m, khoảng cách giữa các

59

mốc thường từ 10 30 m, quan trắc 11 chu kỳ, mỗi chu kỳ trung bình cách nhau 3

tháng. Mốc khống chế đầu tuyến được truyền độ cao từ mốc L1, TC33 theo tiêu chuẩn

thủy chuẩn hạng IV. Số liệu quan trắc như trên bảng 3.5 và bảng 3.6. Mặt cắt tuyến

quan trắc D và P mỏ Thống Nhất tương ứng như hình 3.6 và hình 3.7.

Bảng 3.5. Số liệu quan trắc tuyến D mỏ Thống Nhất

Khoảng cách tới Dịch chuyển đứng thực tế tâm bồn dịch chuyển Tên điểm (cid:3036), (m) 𝑆(cid:3036), (m)

0,000 D1 -268

-0,120 D2 -204

-0,175 D3 -190

-0,230 D4 -171

-0,307 D5 -154

-0,350 D6 -141

-0,585 D7 -123

-0,875 D8 -106

-1,046 D9 -90

-1,206 D10 -69

-1,365 D11 -51

-1,239 D12 -40

-1,311 D13 -14

-1,386 D14 0

-1,116 D15 32

-0,923 D16 49

-0,429 D17 60

-0,370 D18 75

-0,311 D19 93

-0,100 D20 108

60

D21 123 -0,155

D22 142 -0,035

D23 156 0,000

Hình 3.6. Mặt cắt tuyến quan trắc D mỏ Thống Nhất

Bảng 3.6. Số liệu quan trắc tuyến P mỏ Thống Nhất

Khoảng cách tới Dịch chuyển đứng thực tế tâm bồn dịch chuyển Tên điểm (cid:3036), (m) 𝑆(cid:3036), (m)

P1 -186 0

P2 -170 -0,106

P3 -149 -0,123

61

P4 -102 -0,241

P5 -89 -0,396

P6 -76 -0,513

P7 -61 -0,810

P8 -13 -1,369

P9 0 -1,418

P10 32 -1,325

P11 64 -1,183

P12 76 -1,112

P13 105 -0,783

P14 117 -0,714

P15 130 -0,547

P16 146 -0,345

P17 181 -0,043

P18 198 -0,014

P19 207 0

Hình 3.7. Mặt cắt tuyến quan trắc P mỏ Thống Nhất

62

3.5.2. Khu vực nghiên cứu 2 (mỏ Mông Dương)

Mỏ Mông Dương thuộc địa phận thành phố Cẩm Phả tỉnh Quảng Ninh, cách

trung tâm thành phố khoảng 10 km về hướng Bắc. Phía Bắc, Đông Bắc giáp với sông

Mông Dương và biển. Phía Nam giáp với mỏ than Bắc Quảng Lợi và Bắc Cọc Sáu.

Phía Tây giáp với mỏ Khe Chàm. Mỏ Mông Dương có ranh giới quản lý của mỏ được

lấy theo quyết định số 1122/QĐ-HĐQT, ngày 16 tháng 5 năm 2008 của chủ tịch Hội

đồng quản trị TKV v/v Phê duyệt quy hoạch điều chỉnh ranh giới các mỏ than thuộc

Tập đoàn công nghiệp Than-Khoáng sản Việt Nam. Việc nghiên cứu dịch chuyển và

biến dạng do ảnh hưởng của khai thác hầm lò lên bề mặt có ý nghĩa đặc biệt quan

trọng khi trên bề mặt khu mỏ vẫn có một số khu dân cư sinh sống và nhiều công trình

quan trọng của mỏ như: Giếng chính và nhà trục giếng chính, giếng phụ và nhà trục

giếng phụ, trạm quạt gió, băng tải than, trạm biến áp 110/35/6KV, nhà văn phòng,

nhà sinh hoạt và nhà cứu hoả, hệ thống cấp, thải nước, hệ thống sân ga đường sắt khổ

1000 mm được nối ra tuyến đường sắt Cao Sơn - Cửa Ông [29]. Số liệu quan trắc sử

dụng cho mục đích nghiên cứu được lấy từ tuyến P và D nằm trên khu vực lò chợ số

2 của Vỉa 9 khu Bắc Mông Dương. Đặc điểm địa chất - khai thác của khu vực nghiên

cứu như sau: Chiều dày vỉa trung bình vỉa than 2,5 m, góc dốc vỉa trung bình: α = 35

độ. Lò chợ bắt đầu khai thác từ quý II năm 2013, đến quý II năm 2014 thì khai thác

xong hoàn toàn. Hệ thống khai thác cột dài theo phương, khấu than lò chợ bằng khoan

nổ mìn, chống giữ lò chợ bằng cột thuỷ lực đơn. Các tuyến quan trắc được bố trí trên

2 hướng đường phương và hướng dốc, trong đó tuyến P theo hướng đường phương

bao gồm 22 điểm, tuyến D xây dựng ban đầu gồm 34 mốc, tuy nhiên trong quá trình

quan trắc nhiều mốc bị hỏng nên chỉ còn lại 25 mốc. Khoảng cách giữa các mốc từ

10 m  30 m. Độ cao các mốc đầu tuyến được truyền từ mốc thủy chuẩn hạng IV nhà

nước tại khu văn phòng của mỏ. Công tác quan trắc được tiến hành trong 2 năm với

chu kỳ 2 tháng. Sau một khoảng thời gian mỏ có tiến hành quan trắc lại để đảm bảo

đã hoàn toàn tắt lún nhằm mục đích xác định chính xác các góc dịch động. Thiết bị

đo là máy thủy chuẩn Leica NAK2, công tác quan trắc đạt yêu cầu quy phạm về Trắc

địa mỏ [32]. Số liệu quan trắc như trên bảng 3.7 và bảng 3.8. Mặt cắt các tuyến quan

63

trắc theo hướng dốc và đường phương tương ứng như hình 3.8 và 3.9.

Bảng 3.7. Số liệu quan trắc tuyến D mỏ Mông Dương

Khoảng cách tới Dịch chuyển đứng thực tế tâm bồn dịch chuyển Tên điểm (cid:3036), (m) 𝑆(cid:3036), (m)

D1 -204 0

D2 -187 -0,021

D3 -170 -0,029

D4 -138 -0,089

D5 -124 -0,17

D6 -109 -0,203

D7 -94 -0,369

D8 -81 -0,437

D9 -67 -0,594

D10 -51 -0,653

D11 -34 -0,782

D12 0 -0,816

D13 18 -0,796

D14 44 -0,673

D15 59 -0,656

D16 75 -0,584

D17 91 -0,465

D18 109 -0,351

D19 126 -0,268

D20 141 -0,174

64

D21 171 -0,125

D22 201 -0,023

D23 215 -0,034

D24 231 -0,006

D25 261 0

Hình 3.8. Mặt cắt tuyến quan trắc D mỏ Mông Dương

Bảng 3.8. Số liệu quan trắc tuyến P mỏ Mông Dương

Khoảng cách tới Dịch chuyển đứng thực tế tâm bồn dịch chuyển Tên điểm (cid:3036), (m) 𝑆(cid:3036), (m)

0 P1 -194

-0,015 P2 -150

-0,028 P3 -134

-0,083 P4 -115

65

P5 -95 -0,151

P6 -79 -0,279

P7 -66 -0,610

P8 -48 -0,664

….. ..… …..

P13 29 -0,777

P14 44 -0,655

P15 61 -0,644

P16 78 -0,511

P17 93 -0,359

P18 111 -0,253

P19 125 -0,144

P20 143 -0,058

P21 156 -0,027

P22 180 0

Hình 3.9. Mặt cắt tuyến quan trắc P mỏ Mông Dương

66

3.5.3. Xây dựng mô hình dự báo dịch chuyển đứng trên cơ sở dữ liệu quan trắc và

điều kiện địa chất - khai thác của mỏ Thống Nhất

a) Xây dựng mô hình dự báo theo hướng dốc vỉa khai thác

Trước hết cần xác định giá trị các tham số đầu vào của mô hình bao gồm: Giá

trị dịch chuyển đứng cực đại, góc dịch chuyển biên, góc lún cực đại, bán kính bồn

dịch chuyển, chiều dày vỉa và độ sâu khai thác. Các thông số đầu vào của mô hình dự

báo (3.2) bao gồm các thông số địa chất - khai thác của vỉa than được thể hiện trên

bảng 3.9 [21].

Bảng 3.9. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác

Thông số địa chất - khai thác

m L H ∝ β γ θ η(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)

(m) (m) (m) (độ) (độ) (độ) (độ) (m)

22 60 75 72 2.5 80 140 1.386

Để xây dựng mô hình dự báo cho tuyến D, sử dụng 17 điểm trên tuyến để xác

định 4 hệ số của mô hình, 6 điểm còn lại là các điểm D2, D5, D7, D11, D18 và D22

dùng để kiểm chứng độ chính xác của mô hình dự báo.

Từ các dữ liệu quan trắc và các thông địa chất - khai thác, đã xác định giá trị

bốn hệ số như trong bảng 3.10.

Bảng 3.10. Các hệ số mô hình dự báo lún theo hướng dốc vỉa

Hệ số mô hình dự báo

f g p q

6,46 2,75 4,50 1,82

Thay giá trị của các hệ số này trong bảng 3.10 vào biểu thức (3.2) ta có được

mô hình dự báo dịch chuyển đứng theo hướng dốc vỉa khai thác bề mặt mỏ Thống

(cid:3117),(cid:3124)(cid:3118)

(cid:3118),(cid:3123)(cid:3121)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:2872),(cid:2873)(cid:2868)(cid:4672)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:2874),(cid:2872)(cid:2874)(cid:4672)

(cid:3177) (cid:3144)(cid:3118)

(cid:3127)(cid:3177) (cid:3144)(cid:3117)

Nhất dưới dạng hàm mũ, cụ thể:

(3.30) (cid:3397) d. e (cid:4681) η(cid:4666)(cid:2929)(cid:4667) (cid:3404) η(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934). (cid:4680)c. e

67

Mô hình (3.30) cho phép xác định được dịch chuyển đứng của bất kỳ điểm nào

trên mặt cắt chính theo hướng dốc của vỉa. Do đó, trên cơ sở độ lệch giữa giá trị lún

quan trắc và giá trị ước lượng từ mô hình dự báo của điểm tương ứng có thể đưa ra

đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo vừa xây dựng. Sử dụng mô hình (3.30) để

tính lại giá trị dịch chuyển đứng cho 17 điểm dùng để xác định các hệ số nhằm xác

định tính chính xác của các hệ số tính được. Kết quả cho thấy sai số tính từ mô hình

dự báo và kết quả quan trắc là nhỏ. Với chỉ số RMS = 0,078 m, MAE = 0,061 m lần

lượt tương đương 5,6% và 4,4% dịch chuyển đứng cực đại của bồn dịch chuyển. Kết

quả tính lại dịch chuyển đứng của các điểm từ mô hình dự báo (3.30) cũng như giá

trị độ lệch ∆(cid:3036) và các chỉ số RMS, MAE, r được thể hiện trên bảng 3.11. Từ các giá trị

này có thể kết luận các hệ số của mô hình đã được xác định chính xác. Biểu đồ so

sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính từ mô hình như trên hình 3.10.

Bảng 3.11. Đánh giá độ chính xác giữa kết quả quan trắc và dự báo

Dịch chuyển đứng dự báo Dịch chuyển đứng thực tế Độ lệch Tên điểm 𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036) (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m) -0,002

D1 0 0,002

D3 -0,175 -0,112 -0,063

D4 -0,230 -0,211 -0,019

D6 -0,35 -0,458 0,108

D8 -0,875 -0,836 -0,039

D9 -1,046 -1,004 -0,042

D10 -1,206 -1,187 -0,019

D12 -1,239 -1,339 0,100

D13 -1,311 -1,383 0,072

D14 -1,386 -1,386 0,000

D15 -1,116 -1,076 -0,040

D16 -0,923 -0,801 -0,122

D17 -0,429 -0,628 0,199

68

-0,311 -0,239 -0,072 D19

-0,100 -0,138 0,038 D20

-0,155 -0,075 -0,080 D21

0 -0,015 0,015 D23

0,078 RMS

0,061 MAE (m)

0,988 r

-230

-180

-130

-80

-30

20

70

120

170

-280 0

-0.2

-0.4

)

m

-0.6

-0.8

( n ú l ộ Đ

-1

-1.2

-1.4

-1.6

Khoảng cách tính từ tâm bồn dịch chuyển (m)

Đường cong lún dự báo Đường cong lún thực tế

Hình 3.10. Biểu đồ so sánh đánh giá độ chính xác hệ số mô hình dự báo tuyến D

Để đánh giá khả năng dự báo của mô hình (3.30), sử dụng mô hình này để dự

báo dịch chuyển đứng cho các điểm D2, D5, D7, D11, D18 và D22, đây là các điểm

không đưa vào để tính hệ số của mô hình. Giá trị dự báo của các điểm này và sai số

dự báo được trình bày trên bảng 3.12.

Bảng 3.12. Độ chính xác dự báo

Dịch chuyển đứng dự báo Dịch chuyển đứng thực tế Độ lệch Tên điểm 𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036), (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667), (m)

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667), (m) -0,065

D2 -0,120 -0,055

69

D5 -0,307 -0,338 0,031

D7 -0,585 -0,648 0,063

D11 -1,365 -1,295 -0,070

D18 -0,370 -0,422 0,052

D22 -0,035 -0,031 -0,004

RMS (m) 0,051

MAE (m) 0,046

r 0,994

Giá trị độ lệch dự báo lớn nhất là -0,070 m tại điểm D11 (xấp xỉ 5,0% dịch

chuyển đứng cực đại). Tổng hợp bảng 3.11 và bảng 3.12 nhận thấy, tất cả có 4 điểm

có độ lệch lớn hơn hoặc bằng ±0,100 m (D6, D12, D16, D17) và 19 điểm có độ lệch

nhỏ hơn ±0,100 m. Trên biểu đồ so sánh dễ dàng nhận thấy các điểm có độ lệch lớn

hơn ±0,100 m có quy luật lún bất thường, không tương đồng với các điểm lân cận.

Biểu đồ thể hiện đường cong dự báo và đường cong dịch chuyển đứng quan trắc

của tuyến D mỏ Thống Nhất như trên hình 3.11, biểu đồ thể hiện sự tương quan của

Khoảng cách tính từ tâm bồn dịch chuyển (m)

-280

-230

-180

-130

-80

-30

20

70

120

170

0.0

-0.2

-0.4

)

m

(

-0.6

-0.8

n ú l ộ Đ

-1.0

-1.2

-1.4

-1.6

Đường cong lún dự báo

Đường cong lún thực tế

chúng như trên hình 3.12.

Hình 3.11. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo của tuyến D mỏ Thống Nhất

70

-1.6 -1.4 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2

0.0

0.0

-0.2

-0.4

-0.6

)

m

-0.8

-1.0

( o á b ự D

-1.2

-1.4

-1.6

Quan trắc (m)

Hình 3.12. Tương quan giữa kết quả quan trắc và dự báo của tuyến D mỏ Thống Nhất

Độ trùng khớp đường cong dự báo và đường cong thực tế được đánh giá thông

qua sai số RMS, MAE và r. Tương quan tổng hợp của toàn tuyến quan trắc r = 0,996.

Sai số RMS và MAE tổng hợp cho toàn tuyến D là 0,072 m và 0,057 m (tương đương

5,0% và 4,0% giá trị dịch chuyển đứng cực đại của bồn). Với kết quả độ lệch dự báo

và quan trắc rất nhỏ có thể cho phép đánh giá mô hình dự báo (3.30) có tính phù hợp

cao với kết quả quan trắc.

b) Xây dựng mô hình dự báo theo hướng đường phương

Để xác định các hệ số của mô hình dự báo theo hướng đường phương của vỉa,

sử dụng số liệu quan trắc trên tuyến P mỏ Thống Nhất. Tuyến P ban đầu có có tất cả

32 mốc quan trắc, tuy nhiên trong quá trình quan trắc nhiều mốc bị hư hỏng, một số

mốc được hồi phục nhưng cho kết quả không đảm bảo yêu cầu và nhiều mốc nằm

ngoài vùng ảnh hưởng dịch động nên chỉ lựa chọn 19 mốc để xây dựng mô hình dự

báo và đánh giá độ chính xác. Giá trị dịch chuyển đứng cực đại quan trắc trên thực

địa là -1,418 m. Số liệu quan trắc độ của các điểm trên tuyến P như ở bảng 3.8 mục

phía trước. Các thông số đầu vào của mô hình dự báo (3.2) bao gồm các thông số địa

chất - khai thác của vỉa than được thể hiện trên bảng 3.13.

71

Bảng 3.13. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác

Thông số địa chất - khai thác

Góc dịch động Chiều dày vỉa Kích thước lò chợ Độ sâu khai thác

m (m) W (m) H (m) δ (độ)

75 2,5 230 140

Để xây dựng mô hình dự báo cho tuyến P mỏ Thống Nhất, sử dụng 13 điểm trên

tuyến để xác định các hệ số của mô hình, 6 điểm còn lại là các điểm P2, P5, P8, P11,

P14 và P17 dùng để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo. Giá trị bốn hệ số của

mô hình tính từ 13 mốc quan trắc được giới thiệu trong bảng 3.14.

Bảng 3.14. Các hệ số mô hình dự báo

Hệ số mô hình dự báo

f g p q

5,35 1,94 3,67 2,74

Thay giá trị của các hệ số này vào biểu thức (3.2) ta có được mô hình dự báo

dịch chuyển đứng bề mặt mỏ Thống Nhất theo hướng đường phương do khai thác vỉa

(cid:3118),(cid:3123)(cid:3120)

(cid:3117),(cid:3125)(cid:3120)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:2871),(cid:2874)(cid:2875)(cid:4672)

(cid:4673)

(cid:2879)(cid:2871),(cid:2873)(cid:2871)(cid:4672)

(cid:3127)(cid:3177) (cid:3144)(cid:3117)

(cid:3177) (cid:3144)(cid:3118)

dốc phía dưới dạng mũ, cụ thể:

(3.31) (cid:3397) d. e (cid:4681) η(cid:4666)(cid:2929)(cid:4667) (cid:3404) η(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934). (cid:4680)c. e

Mô hình (3.31) cho phép xác định được giá trị dịch chuyển đứng của các điểm,

cả điểm quan trắc lẫn điểm cần dự báo trên mặt cắt theo hướng đường phương của

vỉa. Sử dụng mô hình (3.31) để tính lại giá trị dịch chuyển đứng cho 13 điểm dùng để

xác định các hệ số nhằm xác định tính chính xác của các hệ số tính được. Kết quả cho

thấy sai số tính từ mô hình dự báo và kết quả quan trắc là nhỏ. Điểm có giá trị độ lệch

lớn nhất giữa kết quả quan trắc và tính từ mô hình là điểm P3 với sai số -0,079m,

tương đương 5,6% dịch chuyển đứng cực đại. Sai số RMS = 0,038 m, MAE = 0,031

m lần lượt tương đương 2,7% và 2,2% dịch chuyển đứng cực đại của bồn dịch chuyển.

Kết quả tính lại giá trị dịch chuyển đứng của các điểm từ mô hình dự báo (3.31) cũng

72

như giá trị độ lệch ∆(cid:3036) và các chỉ số RMS, MAE, r được thể hiện trên bảng 3.15. Biểu

đồ so sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính từ mô hình tuyến P mỏ Thống

Nhất như hình 3.13.

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

240

-210 0

-0.2

)

-0.4

m

-0.6

-0.8

( n ú l ộ Đ

-1

-1.2

-1.4

-1.6

Đường cong lún dự báo

Đường cong lún thực tế

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

Hình 3.13. Biểu đồ so sánh đường cong lún đánh giá độ chính xác hệ số mô hình dự

báo tuyến P mỏ Thống Nhất

Bảng 3.15. Độ chính xác của mô hình dự báo

Dịch chuyển đứng dự báo Dịch chuyển đứng thực tế Độ lệch Tên điểm 𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036), (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667), (m)

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667), (m) -0,007

P1 0,007 0,000

P3 -0,044 -0,079 -0,123

P4 -0,268 0,027 -0,241

P6 -0,553 0,04 -0,513

P7 -0,767 -0,043 -0,810

P9 -1,418 0,000 -1,418

P10 -1,387 0,062 -1,325

P12 -1,119 0,007 -1,112

P13 -0,798 0,015 -0,783

73

-0,547 -0,506 -0,041 P15

-0,345 -0,344 -0,001 P16

-0,014 -0,054 0,04 P18

0,000 -0,036 0,036 P19

RMS (m) 0,038

MAE (m) 0,031

r 0,997

Để đánh giá khả năng dự báo của mô hình (3.31), sử dụng mô hình này để dự

báo giá trị dịch chuyển đứng cho các điểm P2, P5, P8, P11, P14 và P17, đây là các

điểm không đưa vào để tính hệ số của mô hình. Giá trị dự báo của các điểm này và

sai số dự báo được trình bày trên bảng 3.16. Có thể thấy giá trị độ lệch giữa kết quả

dự báo và quan trắc rất nhỏ, trong đó độ lệch lớn nhất là -0,090 m tại điểm P2. Sai số

RMS và MAE tương ứng là 0,054 m và 0,044 m.

Bảng 3.16. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến P mỏ Thống Nhất

Dịch chuyển đứng dự báo Dịch chuyển đứng thực tế Độ lệch Tên điểm 𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036) (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m) -0,016

P2 -0,106 -0,090

P5 -0,396 -0,394 -0,002

P8 -1,369 -1,375 0,006

P11 -1,183 -1,223 0,040

P14 -0,714 -0,655 -0,059

P17 -0,043 -0,11 0,067

RMS (m) 0,054

MAE (m) 0,044

r 0,995

Độ trùng khớp đường cong lún dự báo và đường cong lún thực tế được đánh giá

thông qua trị số r, RMS và MAE. Tương quan tổng hợp của toàn tuyến là 0,996. Sai

74

số RMS và MAE tổng hợp cho toàn tuyến P là 0,044 m và 0,035 m (tương đương

3,1% và 2,5% giá trị dịch chuyển đứng cực đại). Với kết quả độ lệch rất nhỏ giữa

đường cong dự báo và thực tế có thể cho phép đánh giá mô hình dự báo (3.31) có tính

phù hợp cao với kết quả quan trắc. Biểu đồ thể hiện đường cong dự báo và đường

cong dịch chuyển đứng quan trắc của tuyến P cũng như tương quan của chúng được

trình bày trên hình 3.14 và 3.15.

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

240

0.0

-0.2

-0.4

)

m

-0.6

-0.8

( n ú l ộ Đ

-1.0

-1.2

-1.4

-1.6

Đường cong lún dự báo

Đường cong lún thực tế

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-1.6 -1.4 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0

0.0

-0.2

-0.4

-0.6

)

m

-0.8

-1.0

( o á b ự D

-1.2

-1.4

-1.6

Quan trắc (m)

Hình 3.14. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến P mỏ Thống Nhất

Hình 3.15. Tương quan giữa độ lún quan trắc và dự báo tuyến P mỏ Thống Nhất

75

3.5.4. Áp dụng mô hình dự báo trong điều kiện mỏ than Mông Dương

Sử dụng mô hình dự báo (3.30) và (3.31) được xây dựng ở trên để dự báo dịch

chuyển đứng bề mặt do khác hầm lò tại mỏ Mông Dương. Tiếp đến kết quả dự báo

này được so sánh với số liệu quan trắc để đánh giá độ chính xác dự báo của các mô

hình đề xuất. Bên cạnh đó, các hàm mẫu độ lún chuẩn do Viện VNIMI đề xuất [22,

85] cũng như hàm mẫu độ lún chuẩn do viện Khoa học công nghệ mỏ (Viancomin)

đề xuất do vùng Quảng Ninh [30] cũng được sử dụng để dự báo dịch chuyển đứng

cho mỏ Mông Dương. Đây là các hàm cong mẫu hiện tại được sử dụng để đánh giá

sơ bộ mức độ sụt lún trước khai thác hầm lò tại bể than Quảng Ninh [39]. Các kết quả

này cũng được so sánh với số liệu quan trắc để đánh giá độ chính xác. Dựa vào kết

quả đánh giá độ chính xác cho phép khẳng định mô hình (3.30) và (3.31) có thể được

áp dụng cho các vỉa than có điều kiện địa chất, khai thác tương tự.

a) Dự báo dịch chuyển đứng theo hướng dốc vỉa khai thác

Các thông số địa chất - khai thác bao gồm dịch chuyển đứng cực đại, góc dịch

chuyển biên, góc lún cực đại, bán kính bồn dịch chuyển, chiều dày vỉa và độ sâu khai

thác, … được thể hiện trên bảng 3.17 [29]

Bảng 3.17. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác tuyến D mỏ Mông Dương

Thông số địa chất - khai thác

m L H L1 L2 β γ θ  η(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)

(m) (m) (m) (m) (m) (độ) (độ) (độ) (m) (độ)

25 45 65 60 2,5 190 110 204 261 0,816

Mô hình (3.30) cho phép xác định được giá trị dịch chuyển đứng của bất kỳ

điểm nào trên mặt cắt chính theo hướng dốc của vỉa. Do đó sử dụng mô hình này để

dự báo dịch chuyển đứng của tất cả các điểm trùng với các điểm quan trắc trên tuyến

D mỏ Mông Dương. Kết quả dự báo được giới thiệu trên bảng 3.18. Trên cơ sở độ

lệch giữa giá trị dịch chuyển đứng tại các điểm quan trắc và giá trị dự báo từ mô hình

của điểm tương ứng có thể đưa ra đánh giá độ chính xác của mô hình. Kết quả cho

thấy sai số tính từ mô hình dự báo và kết quả quan trắc là nhỏ. Với sai số RMS =

76

0,081 m, MAE = 0,055 m lần lượt tương đương 9,9% và 6,7% dịch chuyển đứng cực

đại của bồn dịch chuyển. Kết quả dự báo dịch chuyển đứng của các điểm trên tuyến

D mỏ Mông Dương cũng như giá trị độ lệch ∆(cid:3036) và các chỉ số RMS, MAE, r được thể

hiện trên bảng 3.18. Biểu đồ so sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính từ

mô hình (3.30) như hình 3.16.

Bảng 3.18. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến D mỏ Mông Dương

Tên điểm Dịch chuyển đứng thực tế Dịch chuyển đứng dự báo Độ lệch

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036) (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

-0,001 0,001 D1 0

0,000 -0,021 D2 -0,021

0,000 -0,029 D3 -0,029

-0,008 -0,081 D4 -0,089

-0,026 -0,144 D5 -0,17

-0,073 -0,130 D6 -0,203

-0,164 -0,205 D7 -0,369

-0,281 -0,156 D8 -0,437

-0,434 -0,160 D9 -0,594

-0,605 -0,048 D10 -0,653

-0,740 -0,042 D11 -0,782

-0,816 0,000 D12 -0,816

-0,790 -0,006 D13 -0,796

-0,690 0,017 D14 -0,673

-0,613 -0,043 D15 -0,656

-0,524 -0,060 D16 -0,584

-0,435 -0,030 D17 -0,465

-0,340 -0,011 D18 -0,351

-0,261 -0,007 D19 -0,268

77

-0,174 -0,202 0,028 D20

-0,125 -0,112 -0,013 D21

-0,023 -0,058 0,035 D22

-0,034 -0,042 0,008 D23

-0,006 -0,028 0,022 D24

0 -0,013 0,013 D25

0,081 RMS (m)

0,055 MAE (m)

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

40

90

140

190

240

290

-10 0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún thực tế

Đường cong lún dự báo theo mô hình

0,973 r

Hình 3.16. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến D mỏ Mông Dương

Kết quả dự báo dịch chuyển đứng của các điểm trên tuyến D mỏ Mông Dương

sử dụng hàm mẫu độ lún chuẩn do VNIMI đề xuất cũng như giá trị độ lệch giữa trị

dự báo và trị đo ∆(cid:3036) và các chỉ số RMS, MAE, r được thể hiện trên bảng 3.19. Biểu đồ

so sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính bằng phương pháp VNIMI như

hình 3.17.

78

Bảng 3.19. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến D mỏ Mông Dương

(phương pháp VNIMI)

Dịch chuyển đứng dự báo Tên điểm Dịch chuyển đứng thực tế Độ lệch

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m) 0

𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036) (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

0,000 D1 0

-0,014 -0,007 D2 -0,021

-0,010 -0,019 D3 -0,029

-0,008 -0,081 D4 -0,089

-0,039 -0,131 D5 -0,17

0,050 -0,253 D6 -0,203

0,041 -0,410 D7 -0,369

0,128 -0,565 D8 -0,437

0,074 -0,668 D9 -0,594

0,086 -0,739 D10 -0,653

0,005 -0,787 D11 -0,782

0,000 -0,816 D12 -0,816

0,014 -0,810 D13 -0,796

0,114 -0,787 D14 -0,673

0,100 -0,756 D15 -0,656

0,128 -0,712 D16 -0,584

0,167 -0,632 D17 -0,465

0,169 -0,520 D18 -0,351

0,093 -0,361 D19 -0,268

0,075 -0,249 D20 -0,174

-0,026 -0,099 D21 -0,125

0,015 -0,038 D22 -0,023

-0,015 -0,019 D23 -0,034

0,004 -0,010 D24 -0,006

79

0 0 0,000 D25

0,080 RMS (m)

0,059 MAE (m)

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

40

90

140

190

240

290

-10 0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

-0.5

( n ú l ộ Đ

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún thực tế

Đương cong lún dự báo theo VNIMI

0,985 r

Hình 3.17. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến D mỏ Mông Dương

(phương pháp VNIMI)

Tương tự, kết quả dự báo dịch chuyển đứng của các điểm trên tuyến D mỏ

Mông Dương sử dụng hàm mẫu độ lún chuẩn do Viện KHCNM đề xuất cũng như giá

trị độ lệch ∆(cid:3036) và các chỉ số RMS, MAE, r được thể hiện trên bảng 3.20. Biểu đồ so

sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính từ mô hình như hình 3.18.

Bảng 3.20. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến D mỏ Mông Dương

(phương pháp KHCNM)

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

Dịch chuyển đứng dự báo Dịch chuyển đứng thực tế Độ lệch Tên điểm 𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036) (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

D1 0 0 0,000

D2 -0,021 -0,027 0,006

D3 -0,029 -0,043 0,014

80

-0,089 D4 -0,080 -0,009

-0,17 D5 -0,102 -0,068

-0,203 D6 -0,142 -0,061

-0,369 D7 -0,195 -0,174

-0,437 D8 -0,245 -0,192

-0,594 D9 -0,367 -0,227

-0,653 D10 -0,520 -0,133

-0,782 D11 -0,658 -0,124

-0,816 D12 -0,816 0,000

-0,796 D13 -0,761 -0,035

-0,673 D14 -0,657 -0,016

-0,656 D15 -0,567 -0,089

-0,584 D16 -0,441 -0,143

-0,465 D17 -0,333 -0,132

-0,351 D18 -0,231 -0,120

-0,268 D19 -0,179 -0,089

-0,174 D20 -0,140 -0,034

-0,125 D21 -0,088 -0,037

-0,023 D22 -0,058 0,035

-0,034 D23 -0,046 0,012

-0,006 D24 -0,036 0,030

0 D25 0 0,000

RMS (m) 0,101

MAE (m) 0,076

r 0,970

81

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

40

90

140

190

240

290

-10 0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún thực tế

Đường cong dự báo theo KHCNM

Hình 3.18. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến D mỏ Mông Dương

(phương pháp KHCNM)

Từ các kết quả trên các bảng 3.18, 3.19 và 3.20 có thể nhận thấy mô hình dự

báo (3.30) và hàm mẫu độ lún mẫu chuẩn VNIMI cho kết quả khá tương đồng. Hàm

độ lún mẫu chuẩn Viện KHCNM đề xuất cho kết quả kém hơn hai phương pháp kể

trên, cụ thể RMS bằng 0,101 m so với 0,081 m và 0,080 m. MAE bằng 0,076 m so

với 0,055 m và 0,059 m. Tương quan của cả ba phương pháp đều khá tương đồng, cụ

thể r = 0,973; 0,985 và 0,970 tương ứng với mô hình dự báo (3.30), phương pháp

VNIMI và phương pháp Viện KHCNM.

b) Dự báo dịch chuyển đứng theo hướng đường phương vỉa than

Tương tự như ở trên, sử dụng mô hình dự báo (3.31) được xây dựng ở trên để dự

báo dịch chuyển đứng bề mặt do khác hầm lò theo hướng đường phương tại mỏ Mông

Dương. Kết quả dự báo được so sánh với số liệu quan trắc để đánh giá độ chính xác dự

báo của mô hình. Tương tự như với hướng dốc, độ chính xác của mô hình cũng được

so sánh với độ chính xác dự báo xác định bới hàm mẫu độ lún chuẩn do Viện VNIMI

[85] và Viện Khoa học Công nghệ mỏ Việt Nam đề xuất cho vùng Quảng Ninh [30].

Các thông số địa chất - khai thác theo hướng đường phương bao gồm dịch

chuyển đứng cực đại, góc dịch chuyển biên, góc lún cực đại, bán kính bồn dịch

82

chuyển, chiều dày vỉa và độ sâu khai thác, … được thể hiện trên bảng 3.21 [29].

Bảng 3.21. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác tuyến P mỏ Mông Dương

Thông số dịch động - địa chất - khai thác

M W H L3 trái L3 phải δ η(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)

(m) (m) (m) (m) (m) (độ) (m)

70 2,5 180 120 0,814 194 180

Mô hình (3.31) cho phép xác định được giá trị dịch chuyển đứng của bất kỳ

điểm nào trên mặt cắt chính theo hướng đường phương của vỉa. Do đó sử dụng mô

hình này để dự báo dịch chuyển đứng của tất cả các điểm trùng với các điểm quan

trắc trên tuyến P mỏ Mông Dương. Trên cơ sở độ lệch giữa giá trị dịch chuyển đứng

quan trắc và giá trị dự báo từ mô hình của điểm tương ứng có thể đưa ra đánh giá độ

chính xác của mô hình dự báo. Kết quả cho thấy sai số tính từ mô hình dự báo (3.31)

và kết quả quan trắc là nhỏ. Với chỉ số RMS = 0,064 m, MAE = 0,046 m lần lượt

tương đương 7,8% và 5,7% dịch chuyển đứng cực đại của bồn dịch chuyển. Kết quả

dự báo dịch chuyển đứng của các điểm trên tuyến P mỏ Mông Dương cũng như giá

trị độ lệch ∆(cid:3036) và các chỉ số RMS, MAE, r được thể hiện trên bảng 3.22. Biểu đồ so

sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính từ mô hình như hình 3.19.

Bảng 3.22. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến P mỏ Mông Dương

Tên điểm Dịch chuyển đứng thực tế Độ lệch

𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036) (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

Dịch chuyển đứng dự báo (cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m) -0,004 0,004 P1 0

0,018 -0,033 P2 -0,015

0,033 -0,061 P3 -0,028

0,036 -0,119 P4 -0,083

0,065 -0,216 P5 -0,151

0,043 -0,322 P6 -0,279

-0,187 -0,423 P7 -0,61

-0,092 -0,572 P8 -0,664

83

-0,797 -0,125 -0,672 P9

-0,783 -0,011 -0,772 P10

-0,814 0,000 -0,814 P11

-0,805 0,006 -0,811 P12

-0,777 0,017 -0,794 P13

-0,655 0,098 -0,753 P14

-0,644 0,030 -0,674 P15

-0,511 0,051 -0,562 P16

-0,359 0,087 -0,446 P17

-0,253 0,054 -0,307 P18

-0,144 0,067 -0,211 P19

-0,058 0,057 -0,115 P20

-0,027 0,041 -0,068 P21

0 0,021 -0,021 P22

0,064 RMS (m)

0,046 MAE (m)

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

40

90

140

190

240

-10 0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún thực tế

Đường cong lún dự báo theo mô hình

0,978 r

Hình 3.19. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến P mỏ Mông Dương

84

Kết quả dự báo dịch chuyển đứng của các điểm trên tuyến P mỏ Mông Dương

sử dụng hàm mẫu độ lún chuẩn do VNIMI đề xuất cũng như giá trị độ lệch ∆(cid:3036) và các

chỉ số RMS, MAE, r được thể hiện trên bảng 3.23. Biểu đồ so sánh giữa giá trị dịch

chuyển đứng thực tế và tính bằng phương pháp VNIMI như hình 3.20.

Bảng 3.23. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến P mỏ Mông Dương

(phương pháp VNIMI)

Độ lệch Dịch chuyển đứng thực tế Dịch chuyển đứng dự báo

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

Tên điểm 𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036) (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

P1 0 0,000 0,000

P2 -0,015 -0,036 0,021

P3 -0,028 -0,071 0,043

P4 -0,083 -0,149 0,066

P5 -0,151 -0,331 0,180

P6 -0,279 -0,523 0,244

P7 -0,610 -0,635 0,025

P8 -0,664 -0,741 0,077

P9 -0,797 -0,780 -0,017

P10 -0,783 -0,807 0,024

P11 -0,814 -0,814 0,000

P12 -0,805 -0,807 0,002

P13 -0,777 -0,788 0,011

P14 -0,655 -0,741 0,086

P15 -0,644 -0,638 -0,006

85

-0,511 -0,462 -0,049 P16

-0,359 -0,281 -0,078 P17

-0,253 -0,127 -0,126 P18

-0,144 -0,069 -0,075 P19

-0,058 -0,028 -0,030 P20

-0,027 -0,014 -0,013 P21

0 0,000 0,000 P22

0,081 RMS (m)

0,053 MAE (m)

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

40

90

140

190

240

-10 0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún thực tế

Đương cong lún dự báo theo VNIMI

0,969 r

Hình 3.20. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến P mỏ Mông Dương

(phương pháp VNIMI)

Kết quả dự báo dịch chuyển đứng của các điểm trên tuyến P mỏ Mông Dương

sử dụng hàm mẫu độ lún chuẩn do Viện KHCNM đề xuất cũng như giá trị độ lệch ∆(cid:3036)

86

và các chỉ số RMS, MAE, r được thể hiện trên bảng 3.24. Biểu đồ so sánh giữa giá

trị dịch chuyển đứng thực tế và tính từ mô hình như hình 3.21.

Bảng 3.24. Kết quả dự báo và độ chính xác dự báo tuyến P mỏ Mông Dương

(phương pháp Viện KHCNM)

Dịch chuyển đứng dự báo Độ lệch Tên điểm Dịch chuyển đứng thực tế

(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

𝜂(cid:3043) ∆(cid:3036) (m) 𝜂(cid:4666)(cid:3046)(cid:3284)(cid:4667) (m)

P1 0 0,000 0,000

P2 -0,015 -0,057 0,042

P3 -0,028 -0,077 0,049

P4 -0,083 -0,110 0,027

P5 -0,151 -0,171 0,020

P6 -0,279 -0,238 -0,041

P7 -0,61 -0,348 -0,262

P8 -0,664 -0,521 -0,143

P9 -0,797 -0,640 -0,157

P10 -0,783 -0,738 -0,045

P11 -0,814 -0,814 0,000

P12 -0,805 -0,748 -0,057

P13 -0,777 -0,663 -0,114

P14 -0,655 -0,528 -0,127

P15 -0,644 -0,347 -0,297

P16 -0,511 -0,218 -0,293

P17 -0,359 -0,155 -0,204

P18 -0,253 -0,099 -0,154

P19 -0,144 -0,079 -0,065

87

-0,058 -0,052 -0,006 P20

-0,027 -0,038 0,011 P21

0 0,000 0,000 P22

0,132 RMS (m)

0,092 MAE (m)

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

40

90

140

190

240

-10 0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún thực tế

Đường cong dự báo theo KHCNM

0,976 r

Hình 3.21. So sánh đường cong dịch chuyển đứng thực tế và kết quả dự báo tính từ

phương pháp KHCNM

Từ các kết quả trên các bảng 3.22, 3.23 và 3.24 ta nhận thấy mô hình dự báo

(3.31) cho độ chính xác cao nhất, với các chỉ số RMS và MAE tương ứng là 0,064 m

và 0,046 m. Tiếp đến là hàm mẫu độ lún chuẩn VNIMI, với các chỉ số RMS và MAE

tương ứng là 0,081 m và 0,053 m. Hàm mẫu độ lún chuẩn Viện KHCNM cho kết quả

kém hơn hai mô hình kể trên, cụ thể RMS bằng 0,132 m, MAE bằng 0,092 m. Tương

quan của cả ba phương pháp đều khá tương đồng, cụ thể r = 0,978, 0,969 và 0,976

tương ứng với mô hình dự báo (3.31), phương pháp VNIMI và phương pháp Viện

KHCNM.

88

Với kết quả độ lệch giữa giá trị dịch chuyển đứng tính từ mô hình dự báo (3.30)

và (3.31) với kết quả quan trắc rất nhỏ như trên có thể cho phép đánh giá các mô hình

này có tính phù hợp với kết quả quan trắc tại mỏ than Mông Dương. Dựa vào kết quả

đánh giá độ chính xác cho phép khẳng định các mô hình này có thể được áp dụng cho

các vỉa than có điều kiện địa chất, khai thác tương tự. Ngoài ra nếu tại mỗi mỏ đều

có số liệu quan trắc để xây dựng mô hình riêng cho điều kiện cụ thể của mỏ thì kết

quả dự báo sẽ tốt hơn.

3.6. Nhận xét chương 3

Có hai nội dung chính được tác giả tập trung nghiên cứu là: nghiên cứu triển

khai mô hình dự báo dịch chuyển đứng phù hợp trong điều kiện khai thác các vỉa

nghiêng, dốc của Việt Nam và kiểm chứng thực nghiệm kết quả ứng dụng phương

pháp và mô hình dự báo đã lựa chọn tại mỏ than Mông Dương. Kết quả nghiên cứu

đã đạt được như sau:

- Đã xác lập được các bước tính toán các hệ số cũng như các tham số của mô

hình Asadi trong dự báo dịch chuyển đứng do khai thác hầm lò vỉa dốc sử dụng các

dữ liệu địa chất - mỏ và số liệu quan trắc, bảo đảm tính chặt chẽ về lý thuyết và đơn

giản trong tính toán.

- Trên cơ sở lý thuyết của phương pháp Asadi và điều kiện cụ thể của mỏ than

hầm lò Thống nhất, đã xác định được các các hệ số f, g, p, q của mô hình dự báo dịch

chuyển đứng cho bề mặt theo hướng dốc và hướng đường phương của vỉa.

- Đã tiến hành kiểm chứng các mô hình trên theo dữ liệu thực tế tại mỏ Mông

Dương có các điều kiện địa chất, khai thác tương tự mỏ Thống Nhất và đánh giá độ

chính xác mô hình dự báo; so sánh kết quả dự báo của các mô hình đề xuất với hai

phương pháp đang được sử dụng thực tế tại Việt Nam. Với tương quan giữa trị dự

báo và quan trắc lớn (r>0,9), các sai số , RMS, MAE nhỏ cho phép khẳng định độ

chính xác cao của các mô hình và độ tin cậy của phương pháp được đề xuất để ứng

dụng cho các vỉa khai thác than dốc tại Việt Nam.

89

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO DỊCH CHUYỂN BIẾN DẠNG BỀ MẶT MỎ THEO THỜI GIAN

4.1. Lý do sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được ra đời từ những năm 1940 nhằm giải quyết

các bài toán về phân nhóm, phân lớp, xấp xỉ, tính toán tối ưu, điều khiển. Mạng nơ-

ron nhân tạo được thiết kế tương tự như nơ-ron sinh học được ứng dụng rộng trong

nhiều lĩnh vực trong đó có khoa học dự báo. Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng liên

kết, tích hợp các thông số khác nhau để xác định và dự báo hiện tượng theo nguyên

lý nhân - quả. So với các phương pháp dự báo dịch chuyển biến dạng dựa vào các

công thức và hệ số được xác định từ thực địa thì phương pháp dự báo dịch chuyển

biến dạng sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo được coi là phương pháp dự báo không sử

dụng tham số và có khả năng dự báo cho các khu vực với các đặc điểm địa chất, địa

hình đặc biệt. Đây là vấn đề cần được giải quyết và áp dụng trong bài toán dự báo các

đại lượng dịch chuyển do ảnh hưởng của quá trình khai thác mỏ hầm lò. Dự báo mức

độ dịch chuyển biến dạng do khai thác mỏ sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo là phương

pháp hiện đại, phương pháp này cần có dữ liệu thực tế quan trắc trên các khu vực

khai thác để làm dữ liệu huấn luyện mạng, tuy nhiên, điều này có thể dễ dàng thu

nhận được và với độ chính xác cao hơn nhiều so với việc thu thập các yếu tố ảnh

hưởng cần thiết làm đầu vào cho các nhóm phương pháp đề cập ở trên. Chương này

nhằm xây dựng phương pháp luận ứng dụng thuật toán hiện đại nâng cao hiệu quả và

độ chính xác công tác dự báo đại lượng dịch chuyển đứng do ảnh hưởng của quá trình

khai thác hầm lò, góp phần bảo vệ an toàn các đối tượng tự nhiên và nhân tạo trên bề

mặt mỏ.

4.2. Thông tin cơ bản về mạng nơ-ron nhân tạo

4.2.1. Nơ-ron sinh học

Nơ-ron sinh học là thành phần cơ bản của hệ thần kinh, có chức năng xử lý thông

tin. Nơ-ron sinh học có nhiều loại, chúng khác nhau về kích thước và khả năng thu

phát tín hiệu. Tuy nhiên chúng có cấu trúc và nguyên lý hoạt động chung như sau:

90

Mỗi nơ-ron sinh học gồm có 3 thành phần chính, thân nơ-ron với nhân ở bên

trong, một đầu dây thần kinh ra (trục) và một hệ thống phân nhánh hình cây (đầu

ra) để nhận các thông tin vào [48]. Đầu dây thần kinh ra được rẽ nhánh nhằm chuyển

giao tín hiệu từ thân nơ-ron tới nơ-ron khác. Các nhánh của đầu dây thần kinh được

nối với các khớp thần kinh. Các khớp thần kinh này được nối với thần kinh vào của

các nơ-ron khác. Các nơ-ron có thể sửa đổi tín hiệu tại các khớp nối dây thần kinh

[44]. Hình ảnh đơn giản của một Nơ-ron thể hiện trên hình 4.1.

Hình 4.1. Mô hình Nơ-ron sinh học

Mỗi Nơ-ron nhận tín hiệu vào từ các tế bào thần kinh khác, chúng tích hợp

các tín hiệu vào và khi tổng tín hiệu vượt quá một ngưỡng nào đó chúng tạo tín hiệu

ra và gửi tín hiệu này tới các nơ-ron khác thông qua dây thần kinh. Các nơ-ron

liên kết với nhau thành mạng. Mức độ bền vững của các liên kết này xác định bởi

một hệ số gọi là trọng số liên kết.

4.2.2. Nơ-ron nhân tạo

Nơ-ron nhân tạo là một mô hình toán học mô phỏng như nơ-ron trong hệ thần

kinh con người. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một cấu trúc mạng được hình thành

nên bởi một số lượng các nơ-ron nhân tạo liên kết với nhau. Mỗi nơ-ron có các đặc

tính đầu vào, đầu ra và thực hiện một chức năng tính toán cục bộ. Các thành phần

cơ bản của một nơ-ron nhân tạo bao gồm đầu vào, trọng số liên kết, hàm tổng, hàm

truyền, ngưỡng, đầu ra (hình 4.2) [48].

91

Hình 4.2. Nơ-ron nhân tạo

Đầu vào (input) là các tín hiệu vào của nơ-ron, các tín hiệu này thường được

đưa vào dưới dạng một vector. Đầu ra (output) là tín hiệu đầu ra của một nơ-ron, với

mỗi nơ-ron sẽ có tối đa là một đầu ra, như vậy tương tự như nơ-ron sinh học, nơ-ron

nhân tạo cũng nhận các tín hiệu đầu vào, xử lý và cho một tín hiệu đầu ra.

Liên kết giữa các nơ-ron được thể hiện bởi trọng số liên kết SW (Synaptic

weight). Trọng số liên kết thường được khởi tạo một cách ngẫu nhiên ở thời điểm

khởi tạo mạng và được cập nhật liên tục trong quá trình huấn luyện mạng. Trọng số

khởi tạo thường được chọn ngẫu nhiên trong khoảng [-0,5  0,5] hoặc [-1  1] [44].

Bộ tổng (Summing function) thường dùng để tính tổng của tích các đầu vào với

trọng số liên kết của nó.

Ngưỡng hay còn gọi là độ lệch (bias) thường được đưa vào như một thành phần

của hàm truyền. Phụ thuộc vào nó dương hay âm mà ngưỡng có tác dụng làm tăng

hoặc giảm đầu vào của hàm truyền. Ngưỡng khởi tạo thường được chọn ngẫu nhiên

trong khoảng [-0,5  0,5] hoặc [-1  1] [44].

Hàm truyền (Transfer function) được dùng để giới hạn phạm vi đầu ra của mỗi

nơ-ron, nó nhận đầu vào là kết quả của hàm tổng và ngưỡng đã cho. Thông thường,

giá trị đầu ra của mỗi nơ-ron được giới hạn trong đoạn [0, 1] hoặc [-1, 1]. Các hàm

truyền rất đa dạng, có thể là các hàm tuyến tính hoặc phi tuyến. Việc lựa chọn hàm

truyền nào là tuỳ thuộc vào từng bài toán và kinh nghiệm của người thiết kế mạng.

Một số hàm truyền thường sử dụng trong các mô hình mạng nơ-ron là hàm tuyến tính

Linear và hàm cong Sigmoid.

92

4.2.3. Hàm xử lý

a) Hàm kết hợp

Mỗi nơ-ron kết hợp các giá trị đưa vào nó thông qua các liên kết với các nơ-ron

khác sinh ra một giá trị gọi là net input. Hàm thực hiện nhiệm vụ này gọi là hàm kết

hợp, được định nghĩa bởi một luật lan truyền cụ thể. Trong phần lớn các mạng nơ-

ron, chúng ta giả sử rằng mỗi một nơ-ron cung cấp một bộ tổng như là đầu vào cho

nơ-ron mà nó có liên kết. Tổng đầu vào nơ-ron j đơn giản chỉ là tổng trọng số của

các đầu ra riêng lẻ từ các nơ-ron kết nối với nó cộng thêm ngưỡng hay độ lệch bj như

(cid:3041)

biểu thức (4.1) [48]:

(cid:3036)(cid:2880)(cid:2869)

(4.1) 𝑎(cid:3037) (cid:3404) (cid:3533) 𝑤(cid:3037)(cid:3036)𝑥(cid:3036) (cid:3397) 𝑏(cid:3037)

b) Hàm truyền

Phần lớn các nơ-ron trong mạng truyền đầu vào bằng cách sử dụng một hàm

vô hướng gọi là hàm truyền, kết quả của hàm này là một giá trị gọi là mức độ kích

hoạt của nơ-ron. Loại trừ khả năng nơ-ron đó thuộc lớp đầu ra của mạng, giá trị kích

hoạt được đưa vào một hay nhiều nơ-ron. Các hàm truyền cần được chọn sao cho

phù hợp với sự phân phối của các giá trị đích mong muốn. Đối với các giá trị ra trong

khoảng [0, 1], hàm sigmoid là có ích; đối với các giá trị đích mong muốn là liên tục

trong khoảng đó thì hàm này cũng vẫn có ích, nó có thể cho ta các giá trị ra hay giá

trị đích được căn trong một khoảng của hàm kích hoạt đầu ra.

Trong bài toán dự báo, hàm sigmoid như biểu thức (4.2) là hàm được sử dụng

phổ biến nhất [34, 81]. Hàm sigmoid đặc biệt thuận lợi khi sử dụng cho các mạng

được huấn luyện bởi thuật toán an truyền ngược (Back-Propagation), bởi vì nó dễ

lấy đạo hàm (biểu thức 4.3), do đó có thể giảm đáng kể tính toán trong quá trình

huấn luyện. Hàm này được ứng dụng cho các chương trình ứng dụng mà các đầu ra

mong muốn rơi vào khoảng [0, 1].

(cid:2869)(cid:2878)(cid:2915)(cid:3127)(cid:3182)

f(cid:4666)x(cid:4667) (cid:3404) (cid:2869) (4.2)

f (cid:4593)(cid:4666)x(cid:4667) (cid:3404) f(cid:4666)x(cid:4667)(cid:4670)1 (cid:3398) f(cid:4666)x(cid:4667)(cid:4671) (4.3)

93

f(x)

1

x

0

2

4

-4

-2

Hình 4.3. Đồ thị hàm Sigmoid

4.2.4. Mô hình mạng nơ-ron

Mặc dù mỗi nơ-ron đơn lẻ có thể thực hiện những chức năng xử lý thông tin

nhất định, sức mạnh của tính toán nơ-ron chủ yếu có được nhờ sự kết hợp các nơ-ron

trong một kiến trúc mạng thống nhất. Một mạng nơ-ron là một mô hình tính toán

được xác định qua các tham số như số nơ-ron, số lớp mạng, kiến trúc kết nối và thuật

toán.

Về bản chất một mạng nơ-ron có chức năng như là một hàm ánh xạ F: X → Y,

trong đó X là không gian trạng thái đầu vào và Y là không gian trạng thái đầu ra của

mạng. Các mạng chỉ đơn giản làm nhiệm vụ ánh xạ các vector đầu vào x ∈ X sang

các vector đầu ra y ∈ Y thông qua hàm truyền và các trọng số. Tức là y = F(x) = f(W,

x), trong đó W là ma trận trọng số liên kết. Hoạt động của mạng thường là các tính

toán số thực trên các ma trận. Tùy thuộc vào mạng có các kết nối ngược FC (feedback

connections) từ các nơ-ron đầu ra tới các nơ-ron đầu vào hay không, người ta chia ra

làm 2 loại kiến trúc mạng bao gồm mạng truyền thằng và mạng phản hồi.

Trong các nghiên cứu trên thế giới gần đây về sử dụng mạng nơ-ron cho dự báo

lún chủ yếu sử dụng mô hình mạng truyền thẳng (feed-forward) vì đây là mô hình

cấu trúc mạng đơn giản mà vẫn đảm bảo tốt độ chính xác của công tác dự báo. Hoạt

động của mạng truyền thẳng như sau: tại tầng đầu vào các nơ-ron nhận tín hiệu vào

xử lý (tính tổng của đầu vào với trọng số, gửi tới hàm truyền) rồi cho ra kết quả (là

kết quả của hàm truyền); kết quả này sẽ được truyền tới các nơ-ron thuộc lớp ẩn thứ

nhất; các nơ-ron tại đây tiếp nhận như là tín hiệu đầu vào, xử lý và gửi kết quả đến

lớp ẩn thứ 2; quá trình tiếp tục cho đến khi các nơ-ron thuộc lớp đầu ra cho kết quả.

94

Hình 4.4. Kiến trúc mạng nơ-ron truyền thẳng

Mạng phản hồi FA (Feedback architecture) là kiểu kiến trúc mạng có các kết

nối ngược từ nơ-ron đầu ra tới nơ-ron đầu vào. Mạng lưu lại các trạng thái trước đó,

trạng thái tiếp theo không chỉ phụ thuộc vào các tín hiệu đầu vào mà còn phụ thuộc

vào các trạng thái trước đó của mạng.

Hình 4.5. Kiến trúc mạng nơ-ron phản hồi

4.2.5. Huấn luyện mạng

Sự lan truyền và kết nối thông tin giữa các nơ-ron trong từng lớp theo nguyên

tắc kết nối các tín hiệu. Lớp nơ-ron đầu ra là kết quả xử lý, thể hiện mối quan hệ

nguyên nhân- kết quả giữa đầu vào và đầu ra. Quá trình xác định mối quan hệ giữa

đầu vào và đầu ra được gọi là quá trình huấn luyện mạng mà nội dung chủ yếu là hiệu

chỉnh trọng số liên kết.

Để một mạng nơ-ron nhân tạo mô phỏng chính xác một hiện tượng, cần phải có

quá trình huấn luyện mạng. Trong quá trình này, các thông số khác của mạng như số

lớp ẩn, số lượng nơ-ron trong các lớp, số đầu vào, đầu ra, … không thay đổi, trong

95

khi giá trị các trọng số liên kết được điều chỉnh sao cho đầu ra của mạng gần với giá

trị mong muốn. Quá trình huấn luyện mạng có thể chia ra thành 2 loại là huấn luyện

có giám sát và huấn luyện không giám sát [37, 44]. Trong trường hợp xây dựng mô

hình dự báo biến dạng mỏ thì hầu hết sử dụng quá trình học có giám sát, trong đó, để

xác định trọng số của các liên kết trong mạng cần có các véc tơ dữ liệu đầu vào, các

giá trị và yêu cầu của kết quả làm đầu ra. Như vậy, trong quá trình học có giám sát,

mỗi ví dụ học bao gồm hai phần: véc tơ dữ liệu xn ở đầu vào và véc tơ yk ở đầu ra.

Hình 4.6. Quy tình huấn luyện mạng có giám sát

4.3. Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp

Mô hình mạng nơron được sử dụng rộng rãi nhất là mô hình mạng truyền thẳng

nhiều lớp (Multilayer Feedforward Networks). Mạng tổng quát là mạng có n lớp

(n≥2), trong đó gồm một lớp đầu ra (lớp thứ n) và (n-1) lớp ẩn. Mạng truyền thẳng

đa lớp tổng quát như hình 4.7.

Các nơ-ron đầu vào thực chất không phải các nơ-ron theo đúng nghĩa, bởi vì

chúng không thực hiện bất kỳ một tính toán nào trên dữ liệu vào, đơn giản nó chỉ tiếp

nhận các dữ liệu vào và truyền cho các lớp kế tiếp [48]. Các nơ-ron ở lớp ẩn và lớp

đầu ra mới thực hiện các tính toán, kết quả được định dạng bởi hàm truyền. Cụm từ

“truyền thẳng” (feed forward) để chỉ tất cả các nơ-ron chỉ có thể kết nối với nhau theo

một hướng: tới một hay nhiều các nơ-ron khác trong lớp kế tiếp.

96

Hình 4.7: Mạng nơ-ron truyền thẳng đa lớp tổng quát

Mỗi liên kết gắn với một trọng số, trọng số này được thêm vào trong quá trình

tín hiệu đi qua liên kết đó. Các trọng số có thể dương, thể hiện trạng thái kích thích,

hay âm, thể hiện trạng thái kiềm chế. Mỗi nơ-ron tính toán mức kích hoạt của chúng

bằng cách cộng tổng các đầu vào và đưa ra hàm truyền. Khi đầu ra của tất cả các nơ-

ron trong một lớp mạng thực hiện xong tính toán thì lớp kế tiếp có thể bắt đầu thực

hiện tính toán của mình bởi vì đầu ra của lớp hiện tại kết hợp với các trọng số liên kết

lại trở thành đầu vào của lớp kế tiếp. Khi tất cả các nơ-ron đã thực hiện tính toán thì

kết quả được đưa ra bởi các nơ-ron đầu ra. Nếu kết quả đầu ra của mạng không đạt

yêu cầu so với kết quả mong muốn, khi đó cần áp dụng áp dụng thuật toán huấn luyện

mạng để điều chỉnh các tham số của mạng.

Cũng như các mạng nơ-ron truyền thẳng sử dụng trong các mục đích khác, mạng

nơ-ron truyền thẳng sử dụng trong dự báo sụt lún bề mặt tại khu vực khai thác hầm

lò sẽ gồm 3 lớp bao gồm: lớp đầu vào, lớp ẩn, và lớp đầu ra. Lớp đầu vào sẽ bao gồm

các nơ-ron mà mỗi nơ-ron đại diện cho một tham số có thể ảnh hưởng đến dịch chuyển

đứng trên bề mặt. Lớp ẩn gồm các nơ-ron đóng vai trò xác định mối quan hệ tổng

quát giữa các yếu tố ảnh hưởng đến dịch chuyển đứng bề mặt. Lớp đầu ra chính là

dịch chuyển đứng của bề mặt theo các hướng dốc và đường phương. Đối với trường

hợp mạng nơ-ron sử dụng cho dự báo lún thì lớp đầu ra chỉ có một nơ-ron và giá trị

đầu ra của nơ-ron chính là giá trị dịch chuyển đứng cần dự báo. Ba lớp này được nối

với nhau theo hướng truyền thẳng trong đó tất cả các nơ-ron của lớp đầu vào sẽ nối

với mỗi nơ-ron của lớp ẩn và các kết nối này được đại diện bằng các giá trị trọng số

được xác định trong quá trình huấn luyện mạng. Tương tự như vậy, mỗi nơ-ron ở lớp

97

ẩn sẽ được kết nối với nơ-ron của lớp đầu ra. Trọng số cùng hàm kích hoạt sẽ xác

định giá trị đầu ra của nơ-ron đầu ra.

4.4. Thuật toán lan truyền ngược (Back-Propagation)

Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp được huấn luyện bằng phương pháp học

có giám sát. Phương pháp này căn bản dựa trên việc yêu cầu mạng thực hiện chức

năng của nó và sau đó trả lại kết quả, kết hợp kết quả này với các đầu ra mong muốn

để tính sai số của mạng. Mạng sẽ học thông qua những sai số để điều chỉnh các trọng

số liên kết trong mạng thông qua quá trình huấn luyện. Một trong những thuật toán

huấn luyện mạng phổ biến cho cấu trúc mạng nơ-ron truyền thẳng là thuật toán lan

truyền ngược (BP). Thuật toán lan truyền ngược là dạng tổng quát của thuật toán

trung bình bình phương tối thiểu (LMS). Thuật toán này thuộc dạng thuật toán xấp xỉ

để tìm các điểm mà tại đó hiệu năng của mạng là tối ưu. Sự ra đời và phổ biến rộng

rãi của thuật toán này đóng vai trò quan trọng trong việc đưa mạng nơ-ron thành một

công cụ xử lý rất nhiều vấn đề khác nhau [40, 75, 76]. Quá trình huấn luyện mạng sử

dụng thuật toán lan truyền ngược bao gồm ba bước: truyền xuôi đầu vào qua mạng,

tính toán và lan truyền ngược sai số, và hiệu chỉnh các trọng số.

Trong mạng truyền thẳng đa lớp, đầu ra của một lớp trở thành đầu vào của lớp

(cid:4666)(cid:3039),(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667)

kế tiếp. Phương trình thể hiện hoạt động này như sau:

(cid:4666)(cid:3039)(cid:4667) (cid:3404) 𝑓(cid:3427)∑ 𝑦(cid:3036)

(cid:4666)(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667)(cid:3431), 𝑦(cid:3037)

(cid:3015)(cid:3287)(cid:3127)(cid:3117) (cid:3037)(cid:2880)(cid:2869)

l=1,…, L, (4.4) i=1,…, 𝑁(cid:3039) 𝜔(cid:3036)(cid:3037)

(cid:4666)(cid:3039)(cid:4667) - giá trị đầu ra của nơ-ron thứ i trong lớp l;

trong đó:

(cid:4666)(cid:3039),(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667) - trọng số liên kết nơ-ron thứ j của lớp l-1 với nơ-ron thứ i của lớp l;

- 𝑦(cid:3036)

- 𝜔(cid:3036)(cid:3037)

Hàm 𝑓 thường được lựa chọn tùy thuộc vào từng yêu cầu cụ thể. Trong bài

toán dự báo thường dùng hàm sigmoid như sau bởi tính trơn mượt của hàm.

Thuật toán lan truyền ngược sai số được mô tả như sau:

Gọi X(1)…, X(M) là các giá trị của véc tơ đầu vào, Y(1),.., Y(M) tương ứng

với các giá trị đầu ra mong muốn; Y(1),…, Y(L) là đầu ra của mạng. Sai số giữa giá

trị mong muốn và đầu ra của mạng được tính thông qua sai số MSE [37]:

98

(cid:2870)

(cid:3014) (cid:3533) (cid:3630)𝑦(cid:4666)𝑚(cid:4667) (cid:3398) 𝑦(cid:4666)(cid:3013)(cid:4667)(cid:3630) (cid:3040)(cid:2880)(cid:2869)

(4.5) 𝑀𝑆𝐸 (cid:3404) 1 2

Trong thuật toán BP, các giá trị trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên. Sau đó chúng

(cid:4666)(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667)

được hiệu chỉnh qua các vòng lặp sao cho sai số số đầu ra của mạng đạt giá trị nhỏ

(cid:4666)(cid:3039),(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667)(cid:4666)𝑡(cid:4667) (cid:3397) 𝜌𝛿(cid:3036)

(4.6) nhất. Trọng số được cập nhật theo công thức (4.6) [37]: (cid:4666)(cid:3039),(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667)(cid:4666)𝑡 (cid:3397) 1(cid:4667) (cid:3404) 𝜔(cid:3036)(cid:3037) (cid:4666)(cid:3039)(cid:4667)𝑦(cid:3037) 𝜔(cid:3036)(cid:3037)

trong đó:

- 𝜌 là hệ số học;

(cid:4666)(cid:3039)(cid:4667) là sai số của nơ-ron thứ i của lớp l.

- t: vòng lặp;

- 𝛿(cid:3036) Tại với lớp cuối cùng, sai số của nơ-ron được tính như công thức (4.7), giá trị

sai số này được truyền ngược từ lớp cuối cùng về các lớp trước đó theo công thức

(cid:4666)(cid:3013),(cid:3013)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667)

(4.8) [37]:

(cid:4666)(cid:3013)(cid:4667)(cid:3439)

(cid:3015)(cid:3261)(cid:3127)(cid:3117) (cid:3038)(cid:2880)(cid:2869)

(cid:4666)(cid:3013)(cid:4667) (cid:3404) 𝑓′(cid:3427)∑ 𝛿(cid:3037)

(cid:4666)(cid:3013)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667) (cid:3397) 𝜃(cid:3037) 𝑦(cid:3038)

(cid:4666)(cid:3013)(cid:4667)(cid:3431)(cid:3435)𝑦(cid:3037)(cid:4666)𝑚(cid:4667) (cid:3398) 𝑦(cid:3037) (cid:3015)(cid:3287)

(cid:3015)(cid:3287)(cid:3127)(cid:3118)

(cid:4666)(cid:3039)(cid:4667)

(cid:4666)(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869),(cid:3039)(cid:2879)(cid:2870)(cid:4667)

(4.7) 𝜔(cid:3037)(cid:3038)

(cid:4666)(cid:3039),(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667)(cid:4685)

(cid:4666)(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667)(cid:4687) (cid:4684)(cid:3533) 𝛿(cid:3038)

(cid:4666)(cid:3039)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4667) (cid:3404) 𝑓′ (cid:4686)(cid:3533) 𝜔(cid:3037)(cid:3038) 𝛿(cid:3037)

(cid:4666)(cid:3039)(cid:2879)(cid:2870)(cid:4667) (cid:3397) 𝜃(cid:3037) 𝑦(cid:3038)

(cid:3038)(cid:2880)(cid:2869)

(cid:3038)(cid:2880)(cid:2869)

(4.8) 𝜔(cid:3038)(cid:3037)

4.5. Lựa chọn các yếu tố đầu vào cho mạng nơ-ron trong dự báo dịch chuyển

đứng bề mặt theo thời gian

Từ việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới quá trình dịch chuyển biến dạng trên

bề mặt (Mục 1.1.5, Chương 1), ta nhận thấy yếu tố tính chất cơ lý đất đá sẽ không

biến đổi theo thời gian trong cùng một khu vực khai thác nên không lựa chọn là yếu

tố đầu vào.

Các yếu tố về địa hình, độ dốc vỉa và độ sâu khai thác trung bình có thể được

đặc trung bởi khoảng cách từ tâm ruộng khấu tới các điểm quan trắc trên bề mặt tại

thời điểm quan trắc. Như vậy theo thời gian kích thước của lò chợ thay đổi thì khoảng

(cid:3047)).

cách từ tâm lò chợ tới các điểm trên bề mặt cũng thay đổi tương ứng. Ký hiệu tham

số này tại thời điểm t tới điểm quan trắc thứ i là (𝐿(cid:3036)

99

Các yếu tố về chiều dày trung bình, hình dáng - kích thước lò chợ và tiến độ

khai thác có thể được thay thế bởi thể tích của khoảng trống khai thác theo thời gian,

ký hiệu yếu tố này là (𝑉(cid:3047)).

Vị trí của các điểm trên bề mặt được đặc trưng bởi tọa độ (X, Y) của các điểm

trên mặt cắt chính của bồn dịch chuyển. Chọn gốc tọa độ là điểm dự kiến tâm bồn

dịch chuyển, điểm này xác định dựa vào góc lún cực đại (θ) hoặc số liệu quan trắc.

Quy ước theo hướng dốc của vỉa Y=0, X mang dấu âm tại các điểm nằm vế phía

ngược dốc của bồn và ngược lại. Theo hướng đường phương X=0, Y mang dấu âm

tại các điểm nằm phía hướng khởi đầu khai thác.

Thời gian là yếu tố quan trọng, khi thời gian thay đổi thì các yếu tố như khoảng

cách từ tâm ruộng khấu tới các điểm trên bề mặt và thể tích cũng thay đổi tương ứng.

Cho mạng tập huấn với T chu kỳ và dự báo bồn lún tại các thời điểm T+n (n là khoảng

thời gian giữa các chu kỳ quan trắc).

(cid:3047)), (𝑉(cid:3047)), (𝑋(cid:3036)) (hình 4.8).

Như vậy, trong dự báo dịch chuyển đứng bề mặt theo thời gian do ảnh hưởng

có khai thác hầm lò ta lựa chọn 4 yếu tố chính sau: (𝑇(cid:3036)), (𝐿(cid:3036)

Hình 4.8. Các yếu tố đầu vào của mạng nơ-ron

100

4.6. Dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian bằng mạng nơ-ron nhân tạo

4.6.1. Lựa chọn cấu hình mạng

Đối với nhiều bài toán phức tạp, để cải thiện độ chính xác, các lớp ẩn nên được

tăng lên, nhưng điều này sẽ làm phức tạp cấu trúc mạng, tăng thời gian tập huấn và

hiệu chỉnh trọng số liên kết trong mạng [81]. Theo Jeff Heaton [49] mạng nơ-ron có

hai lớp ẩn có thể biểu diễn các hàm với dáng điệu bất kỳ, nên về lý thuyết, không cần

sử dụng các mạng có nhiều hơn hai lớp ẩn. Cũng theo tác giả này các bài toán yêu

cầu 2 lớp ẩn hiếm khi gặp, trong thực tế không có lý do nào sử dụng nhiều hơn 1 lớp

ẩn. Nhiều hơn một lớp ẩn có lợi cho một số ứng dụng, nhưng chỉ một lớp ẩn cũng là

đủ [44]. Để đơn giản hóa mô hình này và cải thiện tốc độ tính toán, mô hình mạng 3

lớp với một lớp ẩn đã được chọn để nghiên cứu. Bảng 4.1 tổng hợp khả năng của kiến

trúc mạng có số lớp ẩn khác nhau [49]:

Bảng 4.1. Khả năng biểu diễn của mạng có số lớp ẩn khác nhau

Số lớp ẩn Khả năng

Chỉ có khả năng biểu diễn các hàm tuyến tính. 0

Xấp xỉ hàm bất kỳ chứa ánh xạ liên tục từ không gian hữu hạn này 1 sang không gian hữu hạn khác.

Khi kết hợp với hàm truyền phù hợp thì nó có thể xấp xỉ mọi ánh 2 xạ một cách trơn tru với độ chính xác bất kỳ.

Một cách khác để cải thiện độ chính xác là tăng số lượng nơ-ron trong lớp ẩn,

hiệu quả của việc làm này dễ quan sát và điều chỉnh hơn so với tăng số lớp ẩn [66].

Việc xác định số lượng nơ-ron trong lớp ẩn đóng vài trò quan trọng trong việc hình

thành cấu trúc mạng. Mặc dù các lớp ẩn không trực tiếp tương tác với các yếu tố đầu

vào nhưng chúng ảnh hưởng rất lớn tới kết quả đầu ra. Do đó việc lựa chọn số lượng

lớp ẩn và số lượng nơ-ron trong lớp ẩn đều phải được cân nhắc kỹ lưỡng. Nếu số

lượng nơ-ron trong lớp ẩn quá ít dẫn đến hiện tượng “Underfitting”. Underfitting là

hiện tượng mạng nơ-ron dự báo thiếu chính xác ngay cả trên tập huấn luyện. Ngược

101

lại nếu quá nhiều nơ-ron trong lớp ẩn có thể dẫn đến một số vấn đề như “Overfitting”

và thời gian huấn luyện lớn. Overfitting là hiện tượng đầu ra của mạng rất chính xác

với tập huấn luyện nhưng thực tế với data mới (không có trong tập Training Data) thì

độ chính xác rất tồi tệ. Có nhiều phương pháp để xác định số nơ-ron trong lớp ẩn, có

thể kết hợp nhiều phương pháp hoặc lựa chọn một trong các phương pháp sau [49]:

- Số nơ-ron trong mỗi lớp ẩn nên nằm trong khoảng giữa số lượng nơ-ron ở lớp

đầu vào và đầu ra;

- Số nơ-ron trong mỗi lớp ẩn nên bằng tổng 2/3 số lượng nơ-ron lớp đầu vào và

đầu ra;

- Số nơ-ron trong mỗi lớp ẩn nên nhỏ hơn 2 lần số lượng nơ-ron ở lớp đầu vào.

- Số nơ-ron trong lớp ẩn nên đáp ứng công thức (4.10) [79]:

(4.10) 𝑖 (cid:3409) 1 (cid:3397) (cid:3493)𝑚(cid:4666)𝑙 (cid:3397) 3(cid:4667)

Trong đó:

- m là số mẫu tập huấn;

- l là số lớp ẩn.

Từ phân tích tổng quan các phương pháp lựa chọn số lượng lớp ẩn ở trên, trong

nghiên cứu này, NCS lựa chọn kiến trúc mạng 1 lớp ẩn với số nơ-ron trong lớp ẩn là

4, số nơ-ron của lớp đầu vào là 4, trong khi tại lớp đầu ra chỉ có 1 nơ-ron. Như vậy,

cấu hình mạng nơ-ron truyền thẳng sử dụng trong dự báo sụt lún bề mặt theo thời

gian tại khu vực khai thác hầm lò được lựa chọn sẽ gồm 3 lớp bao gồm: lớp đầu vào,

lớp ẩn, và lớp đầu ra. Lớp đầu vào bao gồm 4 nơ-ron mà mỗi nơ-ron đại diện cho một

tham số: thời gian, thể tích đào lò, khoảng cách từ tâm đường lò tới các điểm trên bề

mặt và tọa độ các điểm trên bề mặt. Lớp ẩn gồm 4 nơ-ron đóng vai trò xác định mối

quan hệ tổng quát giữa các yếu tố ảnh hưởng đến dịch chuyển đứng bề mặt. Lớp đầu

ra chỉ có một nơ-ron và giá trị đầu ra của nơ-ron chính là giá trị dịch chuyển đứng

cần dự báo (hình 4.9).

102

Hình 4.9. Mô hình mạng nơ-ron trong dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian

4.6.2. Huấn luyện mạng

Số liệu huấn luyện mạng nơ-ron được tiến hành trên trên bộ số liệu thu thập và

quan trắc tại mỏ Mông Dương. Số liệu (Bảng 4.2) về thể tích đào lò, khoảng cách từ

tâm đường lò tới các điểm trên bề mặt, tọa độ các điểm trên bề mặt với thời gian

tương ứng của các chu kỳ đầu được đưa vào để xây dựng tệp dữ liệu huấn luyện và

kiểm định. Các chu kỳ còn lại sẽ được sử dụng để đánh giá độ chính xác dự báo của

mạng. Mạng được huấn luyện trong 5 trường hợp như sau:

Trường hợp 1: Sử dụng 11 chu kỳ đầu tiên để tập huấn mạng; 1 chu kỳ cuối để

đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo.

Trường hợp 2: Sử dụng 10 chu kỳ đầu tiên để tập huấn mạng; 2 chu kỳ tiếp theo

để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo.

Trường hợp 3: Sử dụng 9 chu kỳ đầu tiên để tập huấn mạng; 3 chu kỳ tiếp theo

để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo.

Trường hợp 4: Sử dụng 8 chu kỳ đầu tiên để tập huấn mạng; 4 chu kỳ tiếp theo

để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo.

Trường hợp 5: Sử dụng 7 chu kỳ đầu tiên để tập huấn mạng; 5 chu kỳ tiếp theo

để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo.

Trong cả 5 trường hợp trên, số liệu các chu kỳ đầu dùng để xây dựng mô hình dự

103

báo được chia ngẫu nhiên theo tỷ lệ 60%, 20% và 20% tương ứng với các tệp tập huấn,

tệp kiểm định và tệp kiểm tra. Số liệu dùng để huấn luyện mạng và dự báo như trên

bảng 4.2.

Bảng 4.2. Số liệu tập huấn mạng và kiểm tra kết quả dự báo

Thể tích Chu kỳ Khoảng cách Tọa độ điểm Dịch chuyển đứng

(tháng) (m) (m) (m) (m(cid:2871))

130 -194 0 0 0

104 -150 0 0 0

98 -134 0 0 0

88 -115 0 0 0

…… …… …… ….. …..

221 111 0 0 0

233 125 0 0 0

250 143 0 0 0

262 156 0 0 0

283 180 0 0 0

135 -194 0 2 13000

107 -150 0 2 13000

101 -134 -1 2 13000

89 -115 -2 2 13000

75 -95 -7 2 13000

….. …… ….. …… …..

212 111 -2 2 13000

225 125 -1 2 13000

242 143 0 2 13000

254 156 0 2 13000

276 180 0 2 13000

104

4 26000 153 -194 0

4 26000 122 -150 0

4 26000 113 -134 -2

4 26000 99 -115 -6

4 26000 81 -95 -12

….. …… …… ….. …..

4 26000 194 111 -3

4 26000 205 125 -2

4 26000 222 143 0

4 26000 234 156 0

4 26000 255 180 0

6 39000 166 -194 0

6 39000 133 -150 0

6 39000 123 -134 -3

6 39000 107 -115 -11

6 39000 88 -95 -21

…… ….. …… ….. …..

6 39000 182 111 -4

6 39000 193 125 -4

6 39000 209 143 -2

6 39000 221 156 0

6 39000 242 180 0

….. …… …… ….. …..

….. …… …… ….. …..

….. …… …… ….. …..

22 78000 206 -194 0

105

22 78000 169 -150 0

22 78000 157 -134 -28

22 78000 139 -115 -83

22 78000 118 -95 -151

….. …… …… ….. …..

22 78000 145 111 -253

22 78000 156 125 -144

22 78000 170 143 -58

22 78000 182 156 -27

22 78000 202 180 0

Sử dụng các tham số đầu vào và giá trị dịch chuyển đứng quan trắc của các điểm

qua các chu kỳ như trong bảng 4.2, ta có được một tệp huấn luyện và một tệp đích

tương ứng. Bộ dữ liệu huấn luyện được lưu trong file excel bao gồm nhiều cột tùy

vào số liệu huấn luyện, mỗi cột bao gồm 4 hàng tương ứng với 4 yếu tố đầu vào của

mạng. Các số liệu tập huấn và dự báo được chuẩn hóa về dải từ [0, 1] để mạng cho ra

kết quả tốt. số liệu ở bảng 4.2 được chuẩn hóa theo công thức (4.11).

(4.11) Y (cid:3404) (cid:2908)(cid:2879)(cid:2908)(cid:3171)(cid:3167)(cid:3172) (cid:2908)(cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:2879)(cid:2908)(cid:3171)(cid:3167)(cid:3172)

Trong công thức trên thì X và Y tương ứng là giá trị trước và sau khi chuẩn hóa

của các yếu tố đầu vào của mạng. X(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934) và X(cid:2923)(cid:2919)(cid:2924) là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất mỗi

yếu tố đầu vào.

Để huấn luyện mạng nơ-ron và dự báo dịch chuyển đứng, mô-đun huấn luyện và

dự báo lún được xây dựng trên nền phần mềm Matlab R2016a, trong chương trình có

sử dụng một số hàm về mạng nơ-ron trong bộ công cụ Neural Network Toolbox. Việc

sử dụng các hàm có sẵn trong Matlab cho kết quả tin cậy và tiết kiệm được thời gian

lập trình. Định dạng tệp huấn luyện mạng sau khi chuẩn hóa như hình 4.10.

106

Hình 4.10: Định dạng tệp huấn luyện mạng

Quá trình huấn luyện cho kết quả tốt ở cả 3 giai đoạn: huấn luyện, đánh giá và

kiểm tra. Trong 4 trường hợp đầu tiên, sai số đầu ra của mạng rất nhỏ và có xu thế

tiến dần đến giá trị “0” như trên hình 4.11, biểu đồ lỗi (sai số) huấn luyện mạng như

trên hình 4.12, tương quan giữa giá trị đầu ra của mạng và giá trị thực tế trong quá

trình huấn luyện như trên hình 4.13.

Hình 4.11. Đường cong lỗi huấn luyện mạng

107

Hình 4.12. Biểu đồ sai số huấn luyện mạng

Hình 4.13. Biểu đồ tương quan huấn luyện mạng

108

Từ các biểu đồ sau khi huấn luyện mạng cũng như giá trị MSE rất nhỏ, xấp xỉ

bằng “0” chứng tỏ mạng đã được huấn luyện thành công và sãn sàng cho mục đích

dự báo.

4.6.3. Kết quả dự báo và đánh giá độ chính xác

Mạng nơ-ron sau huấn luyện được sử dụng để tiến hành dự báo lún cho các chu

kỳ tiếp của bồn dịch chuyển. Cụ thể trường hợp 1: dự báo dịch chuyển đứng mặt cắt

chính bồn dịch chuyển tại chu kỳ 12. Trường hợp 2: dự báo mặt cắt chính bồn dịch

chuyển tại các chu kỳ 11 và 12. Trường hợp 3: dự báo mặt cắt chính bồn dịch chuyển

tại các chu kỳ 10, 11 và 12. Trường hợp 4: dự báo mặt cắt chính bồn dịch chuyển tại

các chu kỳ 9, 10, 11 và 12. Trường hợp 5 là dự báo mặt cắt chính bồn dịch chuyển tại

các chu kỳ 8, 9, 10, 11 và 12. Kết quả dự báo được so sánh với giá trị quan trắc tại các

chu kỳ tương ứng. Độ chính xác của kết quả dự báo được đánh giá thông qua các chỉ

số như độ lệch (cid:3036) giữa kết quả dự báo và dịch chuyển đứng thực tế của từng điểm, độ

lệch trung bình (MAE), sai số trung phương (RMS) cũng như hệ số tương quan (r) của

tất cả các cặp điểm trong cùng một chu kỳ.

a) Kết quả dự báo trường hợp 1

Đối với trường hợp 1 (xây dựng mô hình từ 11 chu kỳ đầu và dự báo mặt cắt

chính bồn dịch chuyển ở chu kỳ 12), kết quả dự báo và độ chính xác dự báo thể hiện

trên bảng 4.3.

Bảng 4.3. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 1

Trường hợp 1

Chu kỳ 12

DCĐ DCĐ Độ lệch Tên điểm dự báo thực tế  (m)  (m) (cid:2926)(m)

P1 0 0,000 0,000

P2 -0,015 -0,003 -0,012

P3 -0,028 -0,008 -0,020

109

-0,059 -0,083 P4 -0,024

-0,035 -0,151 P5 -0,116

0,082 -0,279 P6 -0,361

-0,044 -0,610 P7 -0,566

0,036 -0,664 P8 -0,700

-0,048 -0,797 P9 -0,749

0,012 -0,783 P10 -0,795

-0,019 -0,814 P11 -0,795

-0,031 -0,805 P12 -0,774

-0,036 -0,777 P13 -0,741

0,037 -0,655 P14 -0,692

-0,029 -0,644 P15 -0,615

-0,019 -0,511 P16 -0,492

0,014 -0,359 P17 -0,373

-0,041 -0,253 P18 -0,212

-0,041 -0,144 P19 -0,103

-0,025 -0,058 P20 -0,033

-0,014 -0,027 P21 -0,013

0,003 0 P22 -0,003

RMS (m) 0,035

MAE (m) 0,030

r 0,995

Độ lệch  giữa độ lún dự báo và thực tế lớn nhất của các điểm tại chu kỳ 12 là

0.082 m (điểm P6), RMS = 0,035 m, MAE = 0,030 m lần lượt tương đương 4,3% và

3,7% dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 12. Tương quan giữa kết quả dự báo và

thực tế tại chu kỳ 11, r=0,995. Biểu đồ so sánh đường cong lún thực tế và dự báo của

chu kỳ 12 như trên hình 4.14. Biểu đồ tương quan giữa giá trị lún dự báo và quan trắc

của các điểm trong chu kỳ 12 như trên hình 4.15.

110

-210

-160

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m) 90 -10

-60

40

-110

140

190

0.1

0.0

-0.1

)

-0.2

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún dự báo chu kỳ 12

Đường cong lún thực tế chu kỳ 12

-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.14. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 1)

Hình 4.15. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 1)

Với các giá trị tương quan r lớn, các giá trị , MAE và RMS rất nhỏ thì trên

biểu đồ so sánh đường cong lún dự báo và quan trắc rất sát nhau, chứng tỏ kết quả dự

báo đạt độ chính xác cao.

111

b) Kết quả dự báo trường hợp 2

Đối với trường hợp 2 (xây dựng mô hình từ 10 chu kỳ đầu và dự báo bồn dịch

chuyển ở 2 chu kỳ còn lại), kết quả dự báo và độ chính xác dự báo trường hợp này

thể hiện trên bảng 4.4.

Bảng 4.4. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 2

Trường hợp 2

Chu kỳ 11 Chu kỳ 12

DCĐ DCĐ DCĐ Độ lệch DCĐ Độ lệch Tên

dự báo dự báo thực tế thực tế điểm

 (m)  (m)  (m)  (m) (cid:2926)(m) (cid:2926)(m)

0,000 P1 0,004 -0,004 0 0,005 -0,005

0,000 P2 -0,007 0,007 -0,015 -0,007 -0,008

-0,018 P3 -0,011 -0,007 -0,028 -0,011 -0,017

-0,042 P4 -0,028 -0,014 -0,083 -0,033 -0,050

-0,105 P5 -0,138 0,033 -0,151 -0,164 0,013

-0,256 P6 -0,344 0,088 -0,279 -0,395 0,116

-0,578 P7 -0,535 -0,043 -0,610 -0,593 -0,017

-0,637 P8 -0,666 0,029 -0,664 -0,720 0,056

-0,761 P9 -0,701 -0,060 -0,797 -0,752 -0,045

-0,740 P10 -0,762 0,022 -0,783 -0,802 0,019

-0,762 P11 -0,749 -0,013 -0,814 -0,800 -0,014

-0,731 P12 -0,729 -0,002 -0,805 -0,771 -0,034

-0,719 P13 -0,696 -0,023 -0,777 -0,736 -0,041

-0,613 P14 -0,642 0,029 -0,655 -0,680 0,025

-0,598 P15 -0,558 -0,040 -0,644 -0,610 -0,034

-0,432 P16 -0,422 -0,010 -0,511 -0,482 -0,029

-0,302 P17 -0,306 0,004 -0,359 -0,363 0,004

-0,158 P18 -0,178 0,020 -0,253 -0,224 -0,029

112

P19 -0,059 -0,097 0,038 -0,144 -0,015 -0,129

P20 -0,012 -0,036 0,024 -0,058 -0,005 -0,053

P21 -0,009 -0,014 0,005 -0,027 -0,004 -0,023

P22 0,000 -0,003 0,003 0 0,006 -0,006

RMS (m) 0,031 0,036

MAE (m) 0,023 0,027

r 0,995 0,993

Độ lệch  giữa dự báo và thực tế lớn nhất của các điểm tại chu kỳ 11 là 0,088

m (điểm P6), RMS = 0,031 m, MAE = 0,023 m lần lượt tương đương 4,06% và 3,01%

dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 11. Tương quan giữa kết quả dự báo và thực tế

tại chu kỳ 11, r=0,995.

Đối với kết quả dự báo bồn lún ở chu kỳ 12, độ lệch  giữa dự báo và thực tế

lớn nhất của các điểm tại chu kỳ 12 là 0,116 m (điểm P6), RMS = 0,036 m, MAE =

0,027 m lần lượt tương đương 4,4% và 3,3% dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ

12. Tương quan giữa kết quả dự báo và thực tế tại chu kỳ 12, r=0,993.

Biểu đồ so sánh đường cong lún thực tế và dự báo của các chu kỳ 11 và 12 trong

trường hợp này như trên các hình 4.16 và 4.18. Biểu đồ tương quan giữa giá trị lún

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

)

m

( n ú l ộ Đ

0.1 0.0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.9

Đường cong lún dự báo chu kỳ 11

Đường cong lún thực tế chu kỳ 11

dự báo và quan trắc của các điểm tại 2 chu kỳ như trên hình 4.17 và 4.19.

Hình 4.16. So sánh đường cong lún dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 2)

113

-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

( o á b ự D

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

Quan trắc (m)

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.1

0.0

-0.1

)

-0.2

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún dự báo chu kỳ 12

Đường cong lún thực tế chu kỳ 12

Hình 4.17. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 2)

Hình 4.18. So sánh đường cong lún dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 2)

114

-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

-0.4

m

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.19. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 2)

Với các giá trị tương quan r lớn, các giá trị , MAE và RMS rất nhỏ đối với kết

quả dự báo ở cả 2 chu kỳ thì trên các biểu đồ so sánh dễ dàng nhận thấy các đường

cong lún dự báo và thực tế rất sát nhau, chứng tỏ kết quả dự báo đạt độ chính xác cao.

c) Kết quả dự báo trường hợp 3

Đối với trường hợp 3 (xây dựng mô hình từ 9 chu kỳ đầu và dự báo mặt cắt

chính bồn dịch chuyển ở 3 chu kỳ còn lại), kết quả dự báo và độ chính xác dự báo thể

hiện trên bảng 4.5.

Bảng 4.5. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 3

Trường hợp 3

Chu kỳ 10 Chu kỳ 11

DCĐ DCĐ DCĐ DCĐ Độ Tên điểm Độ lệch dự báo dự báo thực tế thực tế lệch  (m)  (m)  (m)  (m) (cid:2926)(m) (cid:2926)(m)

P1 0,000 0,001 -0,001 0,000 0,002 -0,002

P2 0,000 -0,010 0,010 0,000 -0,013 0,013

115

P3 -0,017 -0,017 0,000 -0,018 -0,020 0,002

P4 -0,040 -0,037 -0,003 -0,042 -0,041 -0,001

P5 -0,096 -0,103 0,007 -0,105 -0,118 0,013

P6 -0,235 -0,281 0,046 -0,256 -0,324 0,068

P7 -0,541 -0,495 -0,046 -0,578 -0,553 -0,025

P8 -0,589 -0,648 0,059 -0,637 -0,705 0,068

P9 -0,725 -0,690 -0,035 -0,761 -0,746 -0,015

P10 -0,694 -0,715 0,021 -0,740 0,039 -0,779

P11 -0,711 -0,705 -0,006 -0,762 0,008 -0,770

P12 -0,677 -0,687 0,010 -0,731 0,023 -0,754

P13 -0,659 -0,657 -0,002 -0,719 0,010 -0,729

P14 -0,558 -0,618 0,060 -0,613 0,082 -0,695

P15 -0,535 -0,540 0,005 -0,598 0,007 -0,605

P16 -0,385 -0,377 -0,008 -0,432 -0,431 -0,001

P17 -0,278 -0,255 -0,023 -0,302 -0,297 -0,005

P18 -0,132 -0,142 0,010 -0,158 0,014 -0,172

P19 -0,053 -0,068 0,015 -0,059 0,030 -0,089

P20 -0,008 -0,013 0,005 -0,012 0,010 -0,022

P21 0,000 -0,006 -0,009 0,006 -0,013 0,004

P22 0,000 -0,007 0,000 0,007 -0,008 0,008

RMS (m) 0,026 0,031

MAE (m) 0,018 0,021

r 0,996 0,996

Chu kỳ 12

DCĐ DCĐ Tên điểm Độ lệch dự báo thực tế  (m)  (m) (cid:2926)(m)

116

P1 0 0,002 -0,002

P2 -0,015 -0,016 0,001

P3 -0,028 -0,024 -0,004

P4 -0,083 -0,045 -0,038

P5 -0,151 -0,135 -0,016

P6 -0,279 -0,369 0,090

P7 -0,61 -0,605 -0,005

P8 -0,664 -0,751 0,087

P9 -0,797 -0,790 -0,007

P10 -0,783 -0,828 0,045

P11 -0,814 -0,819 0,005

P12 -0,805 -0,805 0,000

P13 -0,777 -0,786 0,009

P14 -0,655 -0,756 0,101

P15 -0,644 -0,658 0,014

P16 -0,511 -0,479 -0,032

P17 -0,359 -0,336 -0,023

P18 -0,253 -0,201 -0,052

P19 -0,144 -0,111 -0,033

P20 -0,058 -0,033 -0,025

P21 -0,027 0,001 -0,028

P22 0 0,008 -0,008

RMS (m) 0,041

MAE (m) 0,028

r 0,994

117

Từ bảng 4.5 nhận thấy, độ lệch giữa kết quả dự báo và thực tế lớn nhất của các

điểm tại chu kỳ 10 là 0,060 m tại điểm P14, RMS = 0,026 m, MAE = 0,018 m lần

lượt tương đương 3,58% và 2,48% giá trị dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 10.

Tại chu kỳ 11, điểm P14 cũng có độ lệch lớn nhất giữa dịch chuyển đứng thực

tế và dự báo với  = 0,082 m. RMS = 0,031 m, MAE = 0,021 m lần lượt tương đương

3,89% và 2,64% dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 11.

Kết quả dự báo tại chu kỳ 12 chỉ ra rằng, điểm P14 cũng có độ lệch lớn nhất giữa

dịch chuyển đứng thực tế và dự báo với  = 0,101 m. RMS = 0,041 m, MAE = 0,028

m lần lượt tương đương 5,0% và 3,4% dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 12.

Với , MAE và RMS rất nhỏ đối với kết quả dự báo ở cả 3 chu kỳ thì trên các

biểu đồ so sánh các đường cong lún dự báo và thực tế rất sát nhau, chứng tỏ kết quả

dự báo đạt độ chính xác cao. Biểu đồ so sánh đường cong dịch chuyển đứng thực tế

và dự báo của các chu kỳ 10, 11 và 12 như trên các hình 4.20, 4.22 và 4.24.

Giá trị tương quan trong cả 3 chu kỳ đều rất lớn, cụ thể với cả chu kỳ 10 và chu

kỳ 11, r = 0,996, chu kỳ 12, r = 0,994. Biểu đồ tương quan giữa giá trị lún dự báo và

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.1

0.0

-0.1

)

m

-0.2

-0.3

( n ú l ộ Đ

-0.4

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

Đường cong lún dự báo chu kỳ 10

Đường cong lún thực tế chu kỳ 10

quan trắc của các điểm trong 3 chu kỳ như trên hình 4.21, 4.23 và 4.35.

Hình 4.20. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 3)

118

-0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

Quan trắc (m)

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.1

0.0

-0.1

)

m

-0.2

-0.3

( n ú l ộ Đ

-0.4

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún dự báo chu kỳ 11

Đường cong lún thực tế chu kỳ 11

Hình 4.21. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 3)

Hình 4.22. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 3)

119

-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.1

0.0

-0.1

)

m

-0.2

-0.3

( n ú l ộ Đ

-0.4

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún dự báo chu kỳ 12

Đường cong lún thực tế chu kỳ 12

Hình 4.23. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 3)

Hình 4.24. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 3)

120

-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.25. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 3)

d) Kết quả dự báo trường hợp 4

Đối với trường hợp 4 (xây dựng mô hình từ 8 chu kỳ đầu và dự báo mặt cắt

chính bồn dịch chuyển ở 4 chu kỳ còn lại), kết quả dự báo và độ chính xác dự báo thể

hiện trên bảng 4.6.

Bảng 4.6. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 4

Trường hợp 4

Chu kỳ 9 Chu kỳ 10

DCĐ DCĐ DCĐ DCĐ Độ Tên điểm Độ lệch dự báo dự báo thực tế thực tế lệch  (m)  (m)  (m)  (m) (cid:2926)(m) (cid:2926)(m)

P1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

P2 0,000 -0,003 0,003 0,000 -0,005 0,005

P3 -0,015 -0,013 -0,002 -0,017 -0,017 0,000

P4 -0,037 -0,053 0,016 -0,040 -0,065 0,025

121

P5 -0,089 -0,095 0,006 -0,096 -0,113 0,017

P6 -0,213 -0,213 0,000 -0,235 -0,224 -0,011

P7 -0,472 -0,466 -0,006 -0,541 -0,514 -0,027

P8 -0,516 -0,557 0,041 -0,589 -0,617 0,028

P9 -0,658 -0,598 -0,060 -0,725 -0,652 -0,073

P10 -0,617 -0,618 0,001 -0,694 -0,669 -0,025

P11 -0,639 -0,642 0,003 -0,711 -0,689 -0,022

P12 -0,618 -0,634 0,016 -0,677 -0,687 0,010

P13 -0,598 -0,611 0,013 -0,659 -0,675 0,016

P14 -0,528 -0,570 0,042 -0,558 -0,651 0,093

P15 -0,458 -0,470 0,012 -0,535 -0,582 0,047

P16 -0,316 -0,343 0,027 -0,385 -0,474 0,089

P17 -0,233 -0,233 0,000 -0,278 -0,355 0,077

P18 -0,107 -0,119 0,012 -0,132 -0,198 0,066

P19 -0,045 -0,053 0,008 -0,053 -0,092 0,039

P20 -0,006 -0,015 0,009 -0,008 -0,025 0,017

P21 0,000 -0,007 0,007 0,000 -0,009 0,009

P22 0,000 -0,002 0,002 0,000 -0,003 0,003

RMS (m) 0,020 0,043

MAE (m) 0,013 0,032

r 0,997 0,990

Chu kỳ 11 Chu kỳ 12

DCĐ DCĐ DCĐ DCĐ Độ Tên điểm Độ lệch dự báo dự báo thực tế thực tế lệch  (m)  (m)  (m)  (m) (cid:2926)(m) (cid:2926)(m)

P1 0,000 0,000 0,000 0 0,000 0,000

122

P2 0,000 -0,006 0,006 -0,015 -0,008 -0,007

P3 -0,018 -0,021 0,003 -0,028 -0,026 -0,002

P4 -0,042 -0,077 0,035 -0,083 -0,088 0,005

P5 -0,105 -0,128 0,023 -0,151 -0,140 -0,011

P6 -0,256 -0,228 -0,028 -0,279 -0,227 -0,052

P7 -0,578 -0,546 -0,032 -0,61 -0,559 -0,051

P8 -0,637 -0,659 0,022 -0,664 -0,687 0,023

P9 -0,761 -0,687 -0,074 -0,797 -0,709 -0,088

P10 -0,740 -0,701 -0,039 -0,783 -0,720 -0,063

P11 -0,762 -0,716 -0,046 -0,814 -0,730 -0,084

P12 -0,731 -0,716 -0,015 -0,805 -0,731 -0,074

P13 -0,719 -0,710 -0,009 -0,777 -0,729 -0,048

P14 -0,613 -0,698 0,085 -0,655 -0,723 0,068

P15 -0,598 -0,656 0,058 -0,644 -0,697 0,053

P16 -0,432 -0,579 0,147 -0,511 -0,647 0,136

P17 -0,302 -0,479 0,177 -0,359 -0,573 0,214

P18 -0,158 -0,309 0,151 -0,253 -0,422 0,169

P19 -0,059 -0,161 0,102 -0,144 -0,255 0,111

P20 -0,012 -0,045 0,033 -0,058 -0,085 0,027

P21 -0,009 -0,015 0,006 -0,027 -0,029 0,002

P22 0,000 -0,004 0,004 0 -0,006 0,006

RMS (m) 0,071 0,081

MAE (m) 0,050 0,059

r 0,977 0,967

123

Từ bảng 4.6 nhận thấy rằng: độ lệch giữa kết quả dự báo và thực tế lớn nhất của

các điểm tại chu kỳ 9 là 0,042 m tại điểm P14, RMS = 0,020 m, MAE = 0,013 m lần

lượt tương đương 3,0% và 2,0% giá trị dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 9.

Tại chu kỳ 10, độ lệch dự báo lớn nhất là 0,093 m cũng tại điểm P14, RMS =

0,043 m, MAE = 0,032 m lần lượt tương đương 5,9 % và 4,4% giá trị dịch chuyển

đứng cực đại của chu kỳ 10.

Tại chu kỳ 11, điểm P14 cũng có độ lệch lớn nhất giữa dịch chuyển đứng thực

tế và dự báo với giá trị là 0,177 m. Các chỉ số RMS = 0,071 m, MAE = 0,050 m lần

lượt tương đương 9,3% và 6,6% dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 11.

Kết quả dự báo tại chu kỳ 12 chỉ ra rằng, điểm P17 có độ lệch lớn nhất giữa dịch

chuyển đứng thực tế và dự báo với  = 0,217 m. Các sai số RMS = 0,081 m, MAE =

0,059 m lần lượt tương đương 9,9% và 7,3% dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 12.

Với , MAE và RMS rất nhỏ đối với kết quả dự báo ở chu kỳ 9 và chu kỳ 10,

các chỉ số này tăng lên ở chu kỳ 11 và sai số khá lớn ở chu kỳ 12. Trên biểu đồ so

sánh các đường cong lún dự báo và thực tế ta thấy chúng rất sát nhau tại chu kỳ 9, 10,

11 chứng tỏ kết quả dự báo đạt độ chính xác cao. Ngược lại, do sai số kết quả dự báo

tại chu kỳ 12 lớn hơn nên trên biểu đồ so sánh đường cong dịch chuyển đứng thực tế

và dự báo có thể nhận thấy chúng lệch nhau nhiều hơn so với 3 chu kỳ trước. Tuy

nhiên, các sai số tương đối RMS và MAE so với dịch chuyển đứng cực đại của chu

kỳ tương ứng vẫn nhỏ hơn 10% nên có thể coi kết quả dự báo đạt độ chính xác (hiện

tại chưa có quy định nào quy định sai số dự báo bao nhiêu thì đạt). Biểu đồ so sánh

các chu kỳ của các chu kỳ như trên các hình 4.26, 4.28, 4.30 và 4.32.

Giá trị tương quan ở 2 chu kỳ đầu đều rất lớn, cụ thể với chu kỳ 9 và chu kỳ 10,

tương quan giữa giá trị dự báo và quan trắc tương ứng là 0,997 và 0,995. Tương quan

giảm dần tại các chu kỳ 11 và 12 với giá trị tương ứng là 0,977 và 0,967. Điều này

chứng tỏ kết quả dự báo càng xa các chu kỳ quan trắc dùng để tập huấn mạng thì sai

số càng lớn. Biểu đồ tương quan giữa giá trị dịch chuyển đứng dự báo và quan trắc

của các điểm trong 4 chu kỳ như trên hình 4.27, 4.29, 4.31 và 4.33.

124

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.1

0.0

)

-0.1

m

-0.2

-0.3

( n ú l ộ Đ

-0.4

-0.5

-0.6

-0.7

Đường cong lún dự báo chu kỳ 9

Đường cong lún thực tế chu kỳ 9

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

)

-0.3

m

-0.4

( o á b ự D

-0.5

-0.6

-0.7

Quan trắc (m)

Hình 4.26. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 9 (trường hợp 4)

Hình 4.27. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 9 (trường hợp 4)

125

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.1

0.0

-0.1

)

m

-0.2

-0.3

( n ú l ộ Đ

-0.4

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

Đường cong lún dự báo chu kỳ 10

Đường cong lún thực tế chu kỳ 10

-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

( o á b ự D

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

Quan trắc (m)

Hình 4.28. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 4)

Hình 4.29. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 4)

126

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún dự báo chu kỳ 11

Đường cong lún thực tế chu kỳ 11

-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.30. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 4)

Hình 4.31. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 4)

127

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún dự báo chu kỳ 12

Đường cong lún thực tế chu kỳ 12

-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.32. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 4)

Hình 4.33. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 4)

128

e) Kết quả dự báo trường hợp 5

Đối với trường hợp 5 (xây dựng mô hình từ 7 chu kỳ đầu và dự báo mặt cắt

chính bồn dịch chuyển ở 5 chu kỳ còn lại), kết quả dự báo và độ chính xác dự báo thể

hiện trên bảng 4.7.

Bảng 4.7. So sánh kết quả dự báo bởi mạng nơ-ron và thực tế trường hợp 5

Trường hợp 5

Chu kỳ 8

DCĐ DCĐ Độ lệch Tên điểm dự báo thực tế  (m)  (m) (cid:2926)(m)

0,000

-0,002

0,002

P1

0,000

-0,040

0,040

P2

-0,014

-0,084

0,070

P3

-0,035

-0,153

0,118

P4

-0,071

-0,290

0,219

P5

-0,195

-0,491

0,296

P6

-0,412

-0,617

0,205

P7

-0,452

-0,635

0,183

P8

-0,558

-0,655

0,097

P9

-0,547

-0,649

0,102

P10

-0,569

-0,668

0,099

P11

-0,528

-0,634

0,106

P12

-0,506

-0,580

0,074

P13

-0,452

-0,487

0,035

P14

-0,336

-0,402

0,066

P15

-0,216

-0,318

0,102

P16

-0,155

-0,243

0,088

P17

-0,079

-0,129

0,050

P18

129

0,035

-0,027

-0,062

P19

0,018

-0,004

-0,022

P20

0,010

0,000

-0,010

P21

0,004

0,000

-0,004

P22

RMS (m) 0,118

MAE (m) 0,092

r 0,961

Chu kỳ 9 Chu kỳ 10

DCĐ DCĐ DCĐ DCĐ Độ Tên điểm Độ lệch dự báo dự báo thực tế thực tế lệch  (m)  (m)  (m)  (m) (cid:2926)(m) (cid:2926)(m)

0,000

-0,010

0,010

0,000

-0,057

0,057

P1

0,000

-0,153

0,153

0,000

-0,271

0,271

P2

-0,015

-0,216

0,201

-0,017

-0,305

0,288

P3

-0,037

-0,272

0,235

-0,040

-0,334

0,294

P4

-0,089

-0,409

0,320

-0,096

-0,439

0,343

P5

-0,213

-0,644

0,431

-0,235

-0,700

0,465

P6

-0,472

-0,704

0,232

-0,541

-0,724

0,183

P7

-0,516

-0,709

0,193

-0,589

-0,726

0,137

P8

-0,658

-0,713

0,055

-0,725

-0,727

0,002

P9

-0,617

-0,712

0,095

-0,694

-0,727

0,033

P10

-0,639

-0,715

0,076

-0,711

-0,727

0,016

P11

-0,618

-0,706

0,088

-0,677

-0,724

0,047

P12

-0,598

-0,690

0,092

-0,659

-0,720

0,061

P13

-0,528

-0,641

0,113

-0,558

-0,707

0,149

P14

-0,458

-0,448

-0,010

-0,535

-0,519

-0,016

P15

-0,447

0,062

-0,316

-0,422

0,106

-0,385

P16

-0,437

0,159

-0,233

-0,376

0,143

-0,278

P17

130

-0,132

-0,375

0,243

-0,107

-0,253

0,146

P18

-0,053

-0,241

0,188

-0,045

-0,131

0,086

P19

-0,008

-0,089

0,081

-0,006

-0,045

0,039

P20

0,000

-0,036

0,036

0,000

-0,019

0,019

P21

0,000

-0,009

0,009

0,000

-0,005

0,005

P22

0,190 0,166 RMS (m)

0,143 0,130 MAE (m)

0,894 0,919 r

Chu kỳ 11 Chu kỳ 12

DCĐ DCĐ DCĐ DCĐ Độ Tên điểm Độ lệch dự báo dự báo thực tế thực tế lệch  (m)  (m)  (m)  (m) (cid:2926)(m) (cid:2926)(m)

0

-0,293

0,293

-0,182

0,000

0,182

P1

-0,015

-0,358

0,343

-0,332

0,000

0,332

P2

-0,028

-0,364

0,336

-0,018

-0,346

0,328

P3

-0,083

-0,379

0,296

-0,042

-0,363

0,321

P4

-0,151

-0,453

0,302

-0,105

-0,447

0,342

P5

-0,279

-0,727

0,448

-0,256

-0,719

0,463

P6

-0,61

-0,733

0,123

-0,578

-0,730

0,152

P7

-0,664

-0,733

0,069

-0,637

-0,731

0,094

P8

-0,761

-0,731

-0,030

-0,797

-0,733

-0,064

P9

-0,740

-0,731

-0,009

-0,783

-0,733

-0,050

P10

-0,762

-0,732

-0,030

-0,814

-0,733

-0,081

P11

-0,731

-0,730

-0,001

-0,805

-0,733

-0,072

P12

0,010

-0,719

-0,729

-0,777

-0,732

-0,045

P13

0,112

-0,613

-0,725

-0,655

-0,731

0,076

P14

0,060

-0,598

-0,658

-0,644

-0,711

0,067

P15

0,026

-0,432

-0,458

-0,511

-0,540

0,029

P16

131

0,149

-0,359

-0,302

-0,451

0,095

-0,454

P17

0,279

-0,253

-0,158

-0,437

0,198

-0,451

P18

0,304

-0,144

-0,059

-0,363

0,289

-0,433

P19

0,155

-0,058

-0,012

-0,167

0,224

-0,282

P20

0,061

-0,027

-0,009

-0,070

0,104

-0,131

P21

0,015

0

0,000

-0,015

0,027

-0,027

P22

RMS (m) 0,209 0,207

MAE (m) 0,157 0,165

r 0,888 0,891

Từ bảng 4.7 nhận thấy rằng, độ lệch giữa kết quả dự báo và thực tế lớn nhất của

các điểm tại chu kỳ 9 là 0,296 m tại điểm P6, RMS = 0,118 m, MAE = 0,092 m lần

lượt tương đương 14,5% và 11,3% giá trị dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ 8. Giá

trị độ lệch đều lớn hơn 10% độ lớn cực đại của chu kỳ quan trắc, lớn hơn rất nhiều so

với các kết quả dự báo ở các trường hợp 1, 2, 3 và 4 trước đó.

Tại các chu kỳ 9, 10, 11 và 12 các sai số RMS và MAE đều lớn hơn chu kỳ 8

và có giá trị tăng dần. Cụ thể chỉ số RMS tương đối của các chu kỳ trên so với giá trị

dịch chuyển đứng cực đại của chu kỳ tương ứng lần lượt là 29%, 29%, 29%, 25%.

Tương tự sai số MAE tương đối là 23%, 22%, 22%, 20%.

Trên biểu đồ so sánh các đường cong dịch chuyển đứng dự báo và thực tế ta

thấy, ở cả 5 chu kỳ dự báo, các đường cong dịch chuyển đứng quan trắc và dự báo

không sát nhau, đặc biệt tại 4 chu kỳ cuối, chứng tỏ kết quả dự báo không đạt độ

chính xác. Biểu đồ so sánh các đường cong dự báo và thực tế của các chu kỳ trong

trường hợp này như trên các hình 4.34, 4.36, 4.38, 4.40 và 4.42.

Giá trị tương quan ở các chu kỳ đều nhỏ hơn rất nhiều so với 4 trường hợp khảo

sát trước và giảm dần từ chu kỳ 8 đến chu kỳ 12, chứng tỏ kết quả dự báo càng xa

các chu kỳ quan trắc thì sai số càng lớn. Biểu đồ tương quan giữa giá trị dịch chuyển

đứng dự báo và quan trắc của các điểm trong 5 chu kỳ như trên các hình 4.35, 4.37,

4.39, 4.41 và 4.43.

132

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

Đường cong lún dự báo chu kỳ 8

Đường cong lún thực tế chu kỳ 8

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

( o á b ự D

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

Quan trắc (m)

Hình 4.34. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 8 (trường hợp 5)

Hình 4.35. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 8 (trường hợp 5)

133

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

Đường cong lún dự báo chu kỳ 9

Đường cong lún thực tế chu kỳ 9

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.36. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 9 (trường hợp 5)

Hình 4.37. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 9 (trường hợp 5)

134

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

Đường cong lún dự báo chu kỳ 10

Đường cong lún thực tế chu kỳ 10

-0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1

0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.38. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 5)

Hình 4.39. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 10 (trường hợp 5)

135

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún dự báo chu kỳ 11

-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.40. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 5)

Hình 4.41. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 11 (trường hợp 5)

136

Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)

-210

-160

-110

-60

-10

40

90

140

190

0.0

-0.1

-0.2

)

m

-0.3

-0.4

( n ú l ộ Đ

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Đường cong lún dự báo chu …

-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0

0.0

-0.1

-0.2

-0.3

)

m

-0.4

-0.5

( o á b ự D

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9

Quan trắc (m)

Hình 4.42. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 5)

Hình 4.43. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 5)

137

4.7. Nhận xét chương 4

Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo ứng dụng cho bài toán dự

báo dịch chuyển đứng do ảnh hưởng của khai thác hầm lò, mạng nơ-ron truyền thẳng

3 lớp với 4 nơ-ron thuộc lớp ẩn đã được chọn để khảo sát với 5 phương án huấn luyện

mạng khác nhau từ dữ liệu các chu kỳ quan trắc thực tế tại mỏ Mông Dương. Kết quả

cho phép rút ra các nhận xét sau đây:

- Mạng nơ-ron truyền thẳng 3 lớp với 4 nơ-ron thuộc lớp ẩn áp dụng phương

pháp học có giám sát với thuật toán lan truyền ngược (BP) là cấu trúc phù hợp cho

mô hình dự báo dịch chuyển đứng bề mặt theo thời gian do khai thác các mỏ than

hầm lò.

- Chất lượng (độ chính xác và độ tin cậy) của dự báo phụ thuộc vào số lượng

chu kỳ tập huấn cũng như khoảng thời gian giữa chu kỳ cần dự báo và chu kỳ cuối

cùng dùng để huấn luyện mạng. Cụ thể: khi số lượng chu kỳ quan trắc dùng để tập

huấn mạng bằng 9, 10 và 11 thì các giá dự báo cho các chu kỳ tiếp theo đạt độ chính

xác cao (sai số tương đối RMS, MAE lớn nhất so với giá trị dịch chuyển đứng cực

đại thực tế tương ứng mỗi chu kỳ trong các trường này đều nhỏ hơn 10%, và tương

quan giữa dịch chuyển đứng dự báo và quan trắc đều lớn hơn 0,990. Khi sử dụng 8

chu kỳ đầu để huấn luyện mạng, kết quả dự báo cho chu kỳ 9, 10 và chu kỳ 11 vẫn

khá tốt, do các chu kỳ này gần với các chu kỳ tập huấn mạng. Tuy nhiên, kết quả dự

báo chu kỳ 12 cho độ chính xác giảm hẳn và sai số tương đối RMS, MAE so với dịch

chuyển đứng cực đại đều xấp xỉ 10% và 7%. Trường hợp chỉ có 7 chu kỳ quan trắc

thì kết quả dự báo đều sai lệch lớn, các đường cong dịch chuyển đứng dự báo xa

đường cong quan trắc thực tế. Sai số tương đối RMS và MAE tại chu kỳ dự báo thứ

8 chính xác nhất trong trường hợp này nhưng vẫn khá lớn so với 4 trường hợp trước

đó và có giá trị tương ứng 14,5% và 11,3%. Tại các chu kỳ còn lại các sai số này đều

xấp xỉ 30% và 20% độ lún cực đại của chu kỳ quan trắc tương ứng.

138

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Kết quả thực hiện đề tài “Nghiên cứu phương pháp dự báo các đại lượng dịch

chuyển và biến dạng bề mặt phù hợp với điều kiện khai thác hầm lò ở Việt Nam” đã

khẳng định rằng: các luận điểm khoa học của luận án đã được chứng minh và rút ra

các kết luận và kiến nghị sau đây:

A. Kết luận

1. Kết quả khảo sát đặc điểm địa hình, địa chất, công nghệ khai thác điển hình

của các mỏ hầm lò ở Quảng Ninh cho thấy rằng: địa hình chia cắt, thay đổi phức tạp;

các vỉa than có trữ lượng công nghiệp lớn chủ yếu là dày và dốc; hệ thống khai thác

cột dài theo phương bằng công nghệ khoan nổ mìn. Mặt khác, số lượng trạm quan

trắc trên bề mặt chưa đủ lớn, kết cấu theo dạng tuyến nên dữ liệu quan trắc phù hợp

nhất với phương pháp xác định đường cong ở các mặt cắt chính qua tâm bồn dịch

chuyển. Với các điều kiện như vậy, phương pháp Asadi là phù hợp để dự báo bồn

dịch chuyển tĩnh do khai thác hầm lò nói chung và cho các mỏ Thống Nhất và Mông

Dương nói riêng.

2. Từ dữ liệu quan trắc thực tế, đã xây dựng được hai mô hình (3.30) và (3.31)

cho phép dự báo khá chính xác (RMS và MAE nhỏ hơn 6%) đại lượng dịch chuyển

đứng các điểm trên hai mặt cắt chính của bồn dịch chuyển cho mỏ Thống Nhất. Kết

quả kiểm chứng mô hình theo số liệu quan trắc tại mỏ than Mông Dương thể hiện sự

tương đồng cao. Qua các giá trị tương quan, sai số RMS và MAE cho phép khẳng

định các mô hình đảm bảo độ chính xác và tin cậy để áp dụng dự báo dịch chuyển

đứng bề mặt do khai thác vỉa dốc tại Quảng Ninh.

3. Kết quả nghiên cứu khả năng ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo dự báo đại

lượng dịch chuyển đứng trong điều kiện thực tế trên bể than Quảng Ninh cho thấy

rằng: khoảng cách từ tâm ruộng khấu tới các điểm quan trắc trên bề mặt theo thời

gian, thể tích của khoảng trống khai thác theo thời gian, vị trí của các điểm trên bề

mặt theo hướng mặt cắt chính của bồn dịch chuyển và thời gian là các yếu tố có ảnh

hưởng quan trọng cần được lựa chọn làm các tham số đầu vào của mạng nơ-ron.

139

4. Mạng nơ-ron truyền thẳng ba lớp áp dụng phương pháp học có giám sát với

thuật toán lan truyền ngược (BP) là mô hình phù hợp để dự báo dịch chuyển đứng

cho mặt cắt chính bồn dịch chuyển. Số lượng số liệu tập huấn đóng vai trò quan trọng

đến độ chính xác dự báo. Khi số chu kỳ quan trắc để tập huấn mạng  8 thì sai số

tương đối RMS, MAE lớn nhất trong các trường hợp thử nghiệm đều nhỏ hơn 10%

so với đại lượng dịch chuyển đứng cực đại thực tế ứng với từng chu kỳ quan trắc,

tương quan giữa đại lượng dự báo và quan trắc đều lớn (r > 0,9). Nếu số liệu huấn

luyện mạng nhỏ hơn 8 chu kỳ thì kết quả dự báo không đảm bảo độ chính xác.

B. Kiến nghị

1. Trên cơ sở phương pháp tiếp cận của Asadi, tiếp tục xây dựng các mô hình

dự báo cho các mỏ khác đã có dữ liệu quan trắc. Cần có các nghiên cứu theo hướng

sử dụng tổng hợp tất cả dữ liệu quan trắc hiện có xây dựng mô hình tổng quát cho các

mỏ hầm lò thuộc bể than Quảng Ninh.

2. Tiếp tục nghiên cứu xây dựng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo

các đại lượng dịch chuyển và biến dạng ngang do ảnh hưởng của quá trình khai thác

than hầm lò.

3. Tiếp tục nghiên cứu khả năng tận dụng tính tương hỗ của hai phương pháp

mô hình Asadi và mạng nơ-ron nhân tạo để xây dựng một công cụ tích hợp dự báo

dịch chuyển đứng hiệu quả.

140

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN CỦA NGHIÊN CỨU SINH

A. Các đề tài nghiên cứu:

1. Chủ trì đề tài cấp cơ sở (2015): “Nghiên cứu ảnh hưởng của góc dốc vỉa khai thác tới

các tham số dịch động bề mặt”, Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Mã số T15-31.

2. Chủ trì đề tài cấp cơ sở (2017): Nghiên cứu xác định các thông số góc dịch động

cho mỏ Mông Dương khi khai thác xuống mức -500m "Trường Đại học Mỏ -

Địa chất. Mã số T17-24.

B. Các bài báo/báo cáo khoa học:

* Tiếng Việt

1. Nguyễn Quốc Long, Vương Trọng Kha, Cao Xuân Cường (2013), “Các yếu tố ảnh

hưởng đến độ chính xác dự báo biến dạng bề mặt do khai thác hầm lò ở bể than

Quảng Ninh”, Tạp chí Công nghiệp mỏ số 2B, Hà Nội. ISSN 0868-7052.

2. Nguyễn Quốc Long, Vương Trọng Kha, Lê Văn Cảnh (2014), “Tối ưu hóa công

thức Bals trong việc tự động hóa dự báo độ lún bề mặt mỏ do ảnh hưởng của

khai thác hầm lò”, Tạp chí Công nghiệp mỏ số 4, Hà Nội. ISSN 0868-7052.

3. Nguyễn Quốc Long, Vương Trọng Kha (2014), “Xây dựng thuật toán tính độ lún

bề mặt địa hình do ảnh hưởng của quá trình khai thác hầm lò theo phương pháp

dự báo Keinhorst” Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất số 45, Hà

Nội. ISSN 1859-1469.

4. Nguyễn Quốc Long (2015), "Quá trình dịch chuyển bề mặt mỏ do tác động của

yếu tố công nghệ - khai thác hầm lò", Tạp chí công nghiệp mỏ

số 2, Hà Nội. ISSN 0868-7052.

5. Nguyễn Quốc Long (2015), “Xây dựng hàm dự báo lún bề mặt do khai thác vỉa

dốc tại mỏ than Thống Nhất” Tạp chí Công nghiệp mỏ số 5 - 2015, Hà Nội.

ISSN 0868-7052.

6. Nguyễn Quốc Long (2016), "Đánh giá khả năng ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo

141

dự báo lún bề mặt mỏ do khai thác hầm lò" Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa

chất số 55, Hà Nội. ISSN 1859-1469.

7. Nguyễn Quốc Long, Lê Văn Cảnh (2016) ''Xây dựng phần mềm dự báo lún khai

thác hầm lò trên cơ sở thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo'' Tạp chí Công nghiệp

mỏ số 6, Hà Nội. ISSN 0868-7052.

8. Nguyễn Quốc Long, Lê Văn Cảnh (2018) ''Xây Giải pháp xác định ranh giới vùng

ảnh hưởng do khai thác hầm lò các vỉa than chưa tiến hành quan trắc” Tạp chí

Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất số 59, Hà Nội. ISSN 1859-1469.

* Tiếng Anh

9. Vo Chi My, Nguyen Tri Thanh, Nguyen Quoc Long, Bui Khac Luyen (2014),

“Applicapility of artificial neural networks on surface subsidence prediction due

to underground mining”, The 3rd international conference on advances in

mining and tunneling, Vung Tau, Viet Nam. ISBN: 978-604-913-248-3.

10. Nguyen Quoc Long, Bui Khac Luyen (2015), “The use of the exponential

function to predict surface subsidence due to underground mining”,

Vietrock2015 - an ISRM specialized conference 2015, Hanoi, Vietnam. ISBN:

978-604-913-372-5.

11. Nguyen Quoc Long, Vo Chi My, Bui Khac Luyen (2016) "Divegency verification

of predicted values and monitored deformation indicators in specific condition

of Thong Nhat underground coal mine (Vietnam)" The Journal of Polish

Academy of Arts and Sciences (Geoinformatica Plonica) Vol 15, P.15-22,

Poland. ISSN 1642-2511, DOI 10.4467/21995923GP.16.002.5479.

12. Nguyen Quoc Long, Nam Xuan Bui, Luyen Khac Bui, Canh Van Le, Michał M.

Buczek, Thang Phi Nguyen (2017), “A Computational Tool for Time-Series

Prediction of Mining-Induced Subsidence Based on Time-Effect Function and

Geodetic Monitoring Data” International conference on Geo-spatial

Technologies and Earth Resources 2017, P1-16, ISBN: 978-3-319-68239-6,

DOI: 10.1007/978-3-319-68240-2.

142

13. Nguyen Quoc Long, Adeel Ahmad, Cao Xuan Cuong, Le Van Canh (2018),

“Designing observation lines: a case study of the G9 seam in the Mong Duong

colliery”. Journal of Mining and Earth Sciences Vol. 59, Issue 6 (2018) P. 28-32.

143

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT

1. Nguyễn Đình Bé (1980), Nghiên cứu dịch động đất đá khi khai thác vỉa than nghiêng, thoải có đứt gẫy kiến tạo, Luận án Phó tiến sỹ, Đại học Mỏ Saint- Peterburg, Saint-Peterburg.

2. Nguyễn Đình Bé, Vương Trọng Kha (2000), Dịch chuyển và biến dạng đất đá trong

khai thác mỏ, NXB Giao thông vận tải, Hà Nội.

3. Nam Đặng Chinh (2012), Phương pháp trắc địa trong nghiên cứu địa động, Đại

học Mỏ - Địa chất, Hà Nội.

4. Phùng Mạnh Đắc (2004), "Nghiên cứu sơ bộ điều kiện khai thác khu vực Bình Minh – Khoái Châu – Hưng Yên thuộc bể than Đồng bằng sông Hồng", Báo cáo tổng kết đề tài cấp Nhà nước Viện KHCN Mỏ, Hà Nội.

5. Đặng Thanh Hải, và nnk (2016), "Phát triển áp dụng cơ giới hóa đào lò và khai thác tại các mỏ hầm lò vùng Quảng Ninh giai đoạn 2013 ÷ 2015, lộ trình đến năm 2020", Báo cáo tổng kết đề tài Viện KHCN Mỏ, Hà Nội.

6. Vương Trọng Kha (2003), Nghiên cứu tính chất quá trình dịch chuyển biến dạng đất đá do khai thác hầm lò trong các điều kiện địa chất phức tạp của bể than Quảng Ninh, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội.

7. Vương Trọng Kha, Nguyễn Quốc Long (2011), "Nghiên cứu lựa chọn phương pháp tối ưu dự báo các đại lượng dịch chuyển và biến dạng bề mặt do ảnh hưởng quá trình khai thác than hầm lò, mỏ than Thống Nhất", Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 34, Hà Nội.

8. Phạm Quốc Khánh, Nguyễn Quốc Long (2015), "Nghiên cứu ứng dụng phương pháp lọc Kalman dự báo dịch chuyển đứng bề mặt mỏ", Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số 5, Hà Nội.

9. Nguyễn Quốc Long (2015), Nghiên cứu ảnh hưởng của góc dốc vỉa khai thác tới các tham số dịch động bề mặt, Đề tài cấp cơ sở, mã số T15-31, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội.

10. Nguyễn Quốc Long (2015), "Xây dựng hàm dự báo lún bề mặt do khai thác vỉa

dốc tại mỏ than Thống Nhất", ạp chí Công nghiệp mỏ, số 5, Hà Nội.

144

11. Nguyễn Quốc Long (2016), "Đánh giá khả năng ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo dự báo lún bề mặt mỏ do khai thác hầm lò", Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 55, Hà Nội.

12. Nguyễn Quốc Long, Lê Văn Cảnh (2018), "Giải pháp xác định ranh giới vùng ảnh hưởng do khai thác hầm lò các vỉa than chưa tiến hành quan trắc", Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 59, Hà Nội.

13. Võ Chí Mỹ (1993), "Biến động địa cơ do ảnh hưởng của quá trình khai thác mỏ hầm lò", Tuyển tập các công trình khoa học Mỏ-Địa chất, tập XIX, Hà Nội.

14. Võ Chí Mỹ (2016), Trắc địa mỏ, NXB Khoa học tự nhiên và công nghệ, Hà Nội.

15. Võ Chí Mỹ, Vương Trọng Kha, Nguyễn Quốc Long (2007), "Dự báo các tham số dịch chuyển cho khu mỏ Bình Minh (Khoái Châu) – Yếu tố quan trọng bảo đảm khai thác và bảo vệ bề mặt mỏ an toàn", Tạp chí khoa học kỹ thuật Mỏ-Địa chất, số 19, Hà Nội.

16. Võ Chí Mỹ, Vương Trọng Kha, Phạm Văn Chung, Trần Xuân Thuỷ (2009), "Dự báo mức độ dịch chuyển và biến dạng bề mặt mỏ than Bình Minh (Khoái Châu) khi khai thác ở các độ sâu khác nhau", Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số 3, Hà Nội,

17. Nguyễn Tam Sơn (2006), "Báo cáo kết quả quan trắc trên bề mặt địa hình vỉa 9b

mỏ than Mạo Khê", Viện Khoa học Công nghệ Mỏ, Hà Nội.

18. Nguyễn Tam Sơn, Phạm Văn Chung (2005), " Báo cáo kết quả quan trắc trên bề mặt địa hình vỉa I (12) mỏ than Mông Dương", Viện Khoa học Công nghệ Mỏ, Hà Nội.

19. Nguyễn Tam Sơn, Phạm Văn Chung, Lê Ngọc Hưng (2006), "Báo cáo kết quả quan trắc trên bề mặt địa hình vỉa 7, 8, 9 mỏ than Nam Mẫu", Viện Khoa học Công nghệ Mỏ, Hà Nội.

20. Nguyễn Tam Sơn, Phạm Văn Chung, Lê Ngọc Hưng (2006), "Báo cáo kết quả quan trắc trên bề mặt địa hình vỉa 10 mỏ than Hà Lầm", Viện Khoa học Công nghệ Mỏ, Hà Nội.

21. Kiều Kim Trúc (1991), Xác định các thông số dịch chuyển mặt đất khu Lộ Trí mỏ Thống Nhất và hiệu chỉnh trụ bảo vệ đường ô tô lên mỏ than Đèo Nai, Viện nghiên cứu khoa học kỹ thuật mỏ, Hà Nội.

145

22. Kiều Kim Trúc, Phùng Mạnh Đắc, Nguyễn Quốc Long, nnk (2012), "Nghiên cứu và biên soạn Hướng dẫn Bảo vệ các công trình và đối tượng thiên nhiên do ảnh hưởng của khai thác than hầm lò ở Việt Nam", Báo cáo đề tài NCKH, Tập đoàn Công nghiệp Than – Khoáng sản Việt Nam, Hà Nội.

23. Kiều Kim Trúc, Kliutrnhicov I.N, Nguyễn Tam Sơn (1985), "Quan trắc và xác định các thông số dịch động mặt đất khu Tràng Khê mỏ Mạo Khê công ty Than Uông Bí", Viện KHKT Mỏ, Uông Bí.

24. Công ty CP Tin học - Công nghệ - Môi trường (2006), "Báo cáo tổng hợp tài liệu địa chất và tính lại trữ lượng than khoáng sàng than Nam Mẫu - Uông Bí - Quảng Ninh", Công ty CP Tin học - Công nghệ - Môi trường, Hà Nội.

25. Công ty CP tư vấn đầu tư mỏ và công nghiệp (2018), "Bản vẽ mặt cắt địa chất tuyến III, IIIA khu Đông Bắc tỷ lệ 1/2000, bản vẽ H13-2DC-01-18", Công ty CP than Mông Dương, Quảng Ninh.

26. Công ty Đia chất mỏ (2008), "Báo cáo địa chất kết quả thăm dò bổ sung mỏ than

Mông Dương", Công ty CP than Mông Dương, Quảng Ninh.

27. Tập đoàn Công nghiệp Than - Khoáng sản Việt Nam (2018), "Hướng dẫn tính toán trụ bảo vệ các công trình và đối tượng thiên nhiên do ảnh hưởng của khai thác than hầm lò", Hà Nội, Việt Nam.

28. Thủ tướng Chính phủ (2016), "Quyết định về việc phê duyệt điều chỉnh Quy hoạch phát triển ngành than Việt Nam đến năm 2020, có xét triển vọng đến năm 2030", Hà Nội.

29. Trung tâm hỗ trợ phát triển khoa học kỹ thuật (2017), "Tính toán xác định ranh giới dịch chuyển và biến dạng trên bề mặt do khai thác các vỉa II.11, I.12, G9, H10 khu Vũ Môn và Cánh Đông mỏ than Mông Dương", Trung tâm hỗ trợ phát triển khoa học kỹ thuật, Hà Nội.

30. Viện khoa học công nghệ mỏ (2011), "Nghiên cứu xử lý, tổng hợp các kết quả quan trắc thực địa xác định các thông số dịch chuyển và biến dạng đất đá cho một số mỏ vùng than Quảng Ninh", Báo cáo tổng kết đề tài KHCN, Bộ Công Thương, Hà Nội.

146

31. Viện khoa học công nghệ mỏ (2013), "Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu địa cơ mỏ phục vụ nhu cầu phát triển cơ giới hoá, hiện đại hóa khai thác than ở Việt Nam", Viện Khoa học Công nghệ Mỏ, Hà Nội,

32. Viện tiêu chuẩn quốc gia Việt Nam (2015), Tiêu chuẩn Việt Nam ngành Trắc Địa

Mỏ, Hà Nội.

TÀI LIỆU TIẾNG NƯỚC NGOÀI

33. Agioutantis Z., Barkley D., Karmis M., Elrick S. (2014), "Development of an Enhanced Methodology for Ground Movement Predictions due to Longwall Mining in the Illinois Basin", 33rd International Conference on Ground Control in MiningAt: Morgantown, West Virginia, USA.

34. Ambrožič Tomaž, Turk Goran (2003), "Prediction of subsidence due to underground mining by artificial neural networks", Computers & Geosciences, 29 (5), 627-637.

35. Asadi A., Shahriar K., Goshtasbi K., Najm K. (2005), "Development of a new mathematical model for prediction of surface subsidence due to inclined coal- seam mining", Journal of the South African Institute of Mining and Metallurgy, 105 (1), 15-20.

36. Asadi A., Shakhriar K., Goshtasbi K. (2004), "Profiling function for surface subsidence prediction in mining inclined coal seams", Journal of mining science, 40 (2), 142-146.

37. Amir Atiya (1991), Learning algorithms for neural networks Doctor of

Philosophy, California Institute of Technology, Pasadena California.

38. Chen Lei, Zhang Liguo, Tang Yixian, Zhang Hong (2018), "Analysis of Mining- Induced Subsidence Prediction by Exponent Knothe Model Combined with Insar and Leveling", ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, IV-3, 53-59.

39. Chung P. V. (2019), "An initial assessment of the impact of coal mining on the Khe Cham washing plant (Vietnam)", International Journal of Scientific & Engineering Research, 10 (4), 914-922.

147

40. Clelland Mc, James L. (1988), Explorations in parallel distributed processing : a handbook of models, programs, and exercises, Cambridge, Mass. : MIT Press, Cambridge, Mass.

41. Cui X.M, Miao X.X, Wang J.A (2000), "Improved pridiction of differential

subsidence caused by underground mining", Rock Mech Min Sci.

42. Cui Ximin, Wang Jiachen, Liu Yisheng (2001), "Prediction of progressive surface subsidence above longwall coal mining using a time function", International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 38 (7), 1057-1063.

43. Cui Ximin, Miao Xiexing, Wang Jin’an, Yang Shuo, Liu Huide, Song Yanqi, Liu Hong, Hu Xikuan (2000), "Improved prediction of differential subsidence caused by underground mining", International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 37 (4), 615-627.

44. Fausett Laurene (1994), Fundamentals of neural networks: architectures,

algorithms, and applications, Prentice-Hall, Inc.

45. Gonzalez-Nicieza C., Alvarez-Fernandez MI, Menendez-Diaz A., Alvarez-Vigil AE (2007), "The influence of time on subsidence in the Central Asturian Coalfield", Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 66 (3), 319- 329.

roadway mining in

46. Gruchlik P., Rajwa S. (2014), "Modelling of Rock mass and surface deformation cased by light of geodetic observations", 15 Geokinematischer Tag des institutes Fur Markscheidewesen und Geodesie an der technischen Universitet Bergakademie Freiberg.

47. Han Hao Liang, Cui Bo (2012), "Modeling of surface subsidence based on time

function", Advanced Materials Research, 422, 318-321.

48. Haykin Simon (1994), Neural networks: a comprehensive foundation, Prentice

Hall PTR.

49. Heaton Jeff (2008), Introduction to neural networks with Java, Heaton Research,

Inc.

148

50. Hejmanowski Ryszard, Witkowski Wojciech T. (2015), "Suitability assessment of artificial neural network to approximate surface subsidence due to rock mass drainage", Journal of Sustainable Mining, 14 (2), 101-107.

51. Hu Qingfeng, Deng Xubiao, Feng Ruimin, Li Chunyi, Wang Xinjing, Jiang Tong (2015), "Model for calculating the parameter of the Knothe time function based on angle of full subsidence", International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, (78), 19-26.

52. Kang Zhaoa, Si-ni Chen (2011), "Study on artificial neural network method for ground subsidence prediction of metal mine ", The Second International Conference on Mining Engineering and Metallurgical Technology, Macau.

53. Karmis Michael, Agioutantis Zach, Andrews Kevin (2008), "Enhancing Mine Subsidence Prediction and Control Methodologies", 27th International Conference on Ground Control in Mining Morgantown, West Virginia, USA.

54. Kawulok M. (1998), "Protection of church buildings in mining area", Saving

buildings of Central and Easten Europe: IABSE Colloqium Berlin.

55. Keinhorst H. (1934), Considerations on the problem of mining damage, Gluckauf,

Poland.

56. Ki-Dong Kim, Saro Lee, Hyun-Joo Oh (2009), "Prediction of ground subsidence in Samcheok City, Korea using artificial neural networks and GIS", Environmental Geology, 61-70.

57. Kim Yangkyun, Son Min, Moon Hyun-Koo, Lee Seung-Ah (2017), "A study on the development of an artificial neural network model for the prediction of ground subsidence over abandoned mines in Korea", Geosystem Engineering, 20 (3), 163-171.

58. King H. J, Whetton J. T (1957), Mechanics of mine subsidence. Proc. European

Congress on Ground Movement.

59. Knothe S. (2004), Prognozowanie wpływów eksploatacji górniczej. Wyd.Ślask.,

Katowice.

60. Kratzsch Helmut (2012), Mining subsidence engineering, Springer Science &

Business Media.

149

61. Lee Saro, Park Inhye, Choi Jong-Kuk (2012), "Spatial Prediction of Ground Subsidence Susceptibility Using an Artificial Neural Network", Environmental Management, 49 (2), 347-358.

62. Litwiniszyn J. (1957), "The theories and model research of movements of ground

masses", Proc. European Congress on Ground Movement.

63. Liu Xinrong, Wang Junbao, Guo Jianqiang, Yuan Hong, Li Peng (2013), "Time function of surface subsidence based on Harris model in mined-out area", International Journal of Mining Science and Technology, 23 (2), 245-248.

64. Long N.Q, Adeel Ahhmad, Cao Xuan Cuong, Le Van Canh (2018), "Designing observation lines: A case study of the G9 seam in the Mong Duong colliery", Journal of Mining and Earth Sciences, 61 (6).

65. Long N.Q, My V.C, Luyen B.K (2016), "Divergency verification of predicted values and monitored deformation indicators in specific condition of Thong Nhat underground coal mine (Vietnam)", Geoinformatica Polonica, 2016 (2016)), 15-22.

66. Ma R.M, Ma F.S, Deng Q.H et al (2008), "Elman neural network based time- series forecasting model for ground surface movement on no.2 nickel mine area in Jinchuan (in Chinese) ", Journal of Engineering Geology, 116-123.

67. Mahdevari Satar, Shahriar Kourosh, Sharifzadeh Mostafa, Tannant Dwayne (2017), "Stability prediction of gate roadways in longwall mining using artificial neural networks", Neural Computing and Applications, 28 (11), 3537- 3555.

68. My V.C (1987), "Wpływ deformacji rzeżby terenu spowodowany eksploatacją górniczą na zagospodarowanie miasta Konina", Praca doktorska, AGH Kraków.

69. My V.C (1992), "Determination of the optimal measure of the protecting pillar resources and

for construction works protecting effectively mineral environment", Regional Seminar on Environmental Geology, Hanoi.

70. My V.C, N.T Thanh, Long N.Q, Luyen B.K (2014), "Applicability of neural networks for surface subsidence prediction caused by underground mining", Advances in Mining and Tunneling the 3rd conference, Publishing house for science and technology, Hanoi.

150

71. Nie Lei, Wang Hongfei, Xu Yan, Li Zechuang (2014), "A new prediction model for mining subsidence deformation: the arc tangent function model", Natural Hazards, 75 (3), 2185-2198.

72. Ostrowski J. Popiolek E., Mazur J., (2000), "Criteria of defining the range of influence of underground mining exploitation", XI congress ISM AGH.

73. Popiolek. E, Gren. K (1990), Wplyw eskploatacji gorniczej na powierzchnie I

gorotwor, Wydawnictwo AGH, Krakow, Poland.

74. Reddish D.J, Whittaker B.N (2012), Subsidence: occurrence, prediction and

control, Elsevier, England.

75. Rumelhart David E., Hinton Geoffrey E., Williams Ronald J. (1985), "Learning Internal Representations by Error Propagation", California Univ San Diego La Jolla Inst For Cognitive, Science.

76. Rumelhart David E., Geoffrey E. Hinton, Williams Ronald J. (1986), "Learning Representations by Back Propagating Errors", Nature, Vo 323, 533-536.

77. Vardoulakis I., Graf B., Gudehus G. (1981), "Trap‐door problem with dry sand: A statical approach based upon model test kinematics", International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics, 5 (1), 57-78.

78. Wang Chuangye (2015), "Analysis on the Improved Time Function Model of Surface Subsidence", Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 19.

79. Yao D.Y, Shao J. (2002), "Prediction method for evolutionary neural net of strata subsidence of rock Mass (in Chinese) ", Mining Safety & Environmental Protection, 11-13.

80. Zhanqiang Chang, Jinzhuang Wang (2003), "Study on time function of surface subsidence - the improved Knothe time function", Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 9, 018.

81. Zhao Kang, Chen Si-ni (2011), "Study on Artificial Neural Network Method for Ground Subsidence Prediction of Metal Mine", Procedia Earth and Planetary Science, 2, 177-182.

82. Zych J., Drzężla B., Strzakowski P. (1993), "Prognozowanie deformacji terenu

pod wpływem eksploatacji górniczej", Politechnika Śląska.

151

83. Акимов А.Г.и др (1970), "Cдвижениже горных пород при подземной pазработке угольных и сланцевых месторождений", “Недра”, Москва.

84. Земисев В.Н. (1973), "Расчеты деформаций горного массива", “Недра”,

Москва.

85. ВНИМИ (1998), Правила охраны сооружений и природных обьектов от горных разработок на угольных

вредного влияния подземных месторждениях, С-Петербург.

152

PHỤ LỤC XÁC ĐỊNH CÁC HỆ SỐ CỦA MÔ HÌNH DỰ BÁO

1. XAC DINH HE SO MO HINH TUYEN D MO THONG NHAT So lieu quan trac

-268.000 0.000 -190.000 -0.175 -171.000 -0.230 -141.000 -0.350 -106.000 -0.875 -90.000 -1.046 -69.000 -1.206 -40.000 -1.239 -14.000 -1.311 0.000 -1.386 32.000 -1.116 49.000 -0.923 60.000 -0.429 93.000 -0.311 108.000 -0.100 123.000 -0.155 156.000 0.000

He so mo hinh khoi tinh f0: 0.39912 g0: 0.66753 p0: 2.2487 q0: 1.477 -------------------- Vong lap: 1 Ma tran A 0.9299 0 0 0 0.8022 -0.1101 0 0 0.7640 -0.1370 0 0 0.6961 -0.1784 0 0

df: -1.1520 dg: -1.6015 dp: -1.0929 dq: -0.1274

0.6019 -0.2228 0 0 0.5518 -0.2403 0 0 0.4768 -0.2582 0 0 0.3480 -0.2642 0 0 0.1827 -0.2153 0 0 0 0 0.1075 -0.3830 0 0 0.1669 -0.4345 0 0 0.1953 -0.4197 0 0 0.2265 -0.2635 0 0 0.2180 -0.1803 0 0 0.2004 -0.1071 0 0 0.1463 0 Ma tran N 3.6250 -0.8384 0 0 -0.8384 0.3530 0 0 0 0 0.2379 -0.3161 0 0 -0.3161 0.6251 Ma tran N-1 0.6121 1.4537 0 0 1.4537 6.2857 0 0 0 0 12.8078 6.4773 0 0 6.4773 4.8757 So hieu chinh He so cua mo hinh

f: 1.5511 g: 2.269 p: 3.3416 q: 1.6044

153

Danh gia do chinh xac RMS: 0.425 MAE: 0.279 r: 0.759 Do lun tinh tu mo hinh -268.000 -0.930 -190.000 -1.009 -171.000 -1.031 -141.000 -1.069 -106.000 -1.118 -90.000 -1.143 -69.000 -1.179 -40.000 -1.239 -14.000 -1.311 0.000 -1.386 32.000 -1.116 49.000 -0.923 60.000 -0.801 93.000 -0.486 108.000 -0.375 123.000 -0.285 156.000 -0.146 -------------------- Vong lap: 2 Ma tran A 0.2938 0 0 0 0.3120 -0.1665 0 0 0.2857 -0.1991 0 0 0.2249 -0.2241 0 0 0.1398 -0.2012 0 0 0.1023 -0.1731 0 0 0.0594 -0.1250 0 0 0.0181 -0.0535 0 0 0.0017 -0.0078 0 0

154

df: -1.2048 dg: 0.8649 dp: -0.8005 dq: -0.1632

f: 2.7559 g: 1.4041 p: 4.142 q: 1.7677

0 0 0.0839 -0.4440 0 0 0.1284 -0.4968 0 0 0.1454 -0.4644 0 0 0.1408 -0.2433 0 0 0.1205 -0.1481 0 0 0.0966 -0.0767 0 0 0.0490 0 Ma tran N 0.3498 -0.2135 0 0 -0.2135 0.2066 0 0 0 0 0.0907 -0.2281 0 0 -0.2281 0.7466 Ma tran N-1 7.7421 8.0011 0 0 8.0011 13.1096 0 0 0 0 47.4400 14.4916 0 0 14.4916 5.7661 So hieu chinh He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.138 MAE: 0.107 r: 0.966

155

Do lun tinh tu mo hinh

-268.000 -0.088 -190.000 -0.253 -171.000 -0.320 -141.000 -0.453 -106.000 -0.655 -90.000 -0.764 -69.000 -0.920 -40.000 -1.145 -14.000 -1.327 0.000 -1.386 32.000 -1.077 49.000 -0.812 60.000 -0.645 93.000 -0.264 108.000 -0.159 123.000 -0.091 156.000 -0.022

-------------------- Vong lap: 3 Ma tran A 0.0881 0 0 0 0.1562 -0.1480 0 0 0.1702 -0.2107 0 0 0.1838 -0.3253 0 0 0.1781 -0.4553 0 0 0.1651 -0.4965 0 0 0.1369 -0.5118 0 0 0.0793 -0.4155 0 0 0.0210 -0.1711 0 0 0 0 0.0655 -0.4298 0 0 0.1048 -0.5028 0 0 0.1191 -0.4714 0 0 0.1056 -0.2263 0 0 0.0833 -0.1268 0 0 0.0599 -0.0590

156

df: -1.2245 dg: -0.7657 dp: -0.2868 dq: -0.0380

f: 3.9804 g: 2.1698 p: 4.4288 q: 1.8057

0 0 0.0220 0 Ma tran N 0.1793 -0.3884 0 0 -0.3884 1.0898 0 0 0 0 0.0516 -0.1750 0 0 -0.1750 0.7306 Ma tran N-1 24.4553 8.7163 0 0 8.7163 4.0242 0 0 0 0 103.0353 24.6819 0 0 24.6819 7.2813 So hieu chinh He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.088 MAE: 0.073 r: 0.984 Do lun tinh tu mo hinh

-268.000 -0.026 -190.000 -0.210 -171.000 -0.309 -141.000 -0.516 -106.000 -0.814 -90.000 -0.955 -69.000 -1.124

157

-40.000 -1.300 -14.000 -1.377 0.000 -1.386 32.000 -1.076 49.000 -0.802 60.000 -0.630 93.000 -0.243 108.000 -0.142 123.000 -0.078 156.000 -0.017

-------------------- Vong lap: 4 Ma tran A 0.0259 0 0 0 0.0996 -0.1363 0 0 0.1165 -0.2083 0 0 0.1281 -0.3274 0 0 0.1088 -0.4017 0 0 0.0894 -0.3885 0 0 0.0592 -0.3196 0 0 0.0210 -0.1587 0 0 0.0023 -0.0267 0 0 0 0 0.0616 -0.4320 0 0 0.0991 -0.5081 0 0 0.1122 -0.4747 0 0 0.0956 -0.2189 0 0 0.0730 -0.1189 0 0 0.0505 -0.0531 0 0 0.0165 0 Ma tran N 0.0643 -0.1805 0 0 -0.1805 0.6096 0 0 0 0 0.0435 -0.1625 0 0 -0.1625 0.7350

158

df: -1.4847 dg: -0.4385 dp: -0.0599 dq: -0.0101

f: 5.4651 g: 2.6082 p: 4.4887 q: 1.8158

Ma tran N-1 91.9887 27.2452 0 0 27.2452 9.7100 0 0 0 0 132.2891 29.2414 0 0 29.2414 7.8241 So hieu chinh He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.080 MAE: 0.060 r: 0.987 Do lun tinh tu mo hinh

-268.000 -0.006 -190.000 -0.149 -171.000 -0.255 -141.000 -0.498 -106.000 -0.852 -90.000 -1.009 -69.000 -1.183 -40.000 -1.334 -14.000 -1.383 0.000 -1.386 32.000 -1.076 49.000 -0.801 60.000 -0.628 93.000 -0.240

159

108.000 -0.139 123.000 -0.075 156.000 -0.016

-------------------- Vong lap: 5 Ma tran A 0.0059 0 0 0 0.0609 -0.1144 0 0 0.0790 -0.1940 0 0 0.0933 -0.3274 0 0 0.0758 -0.3844 0 0 0.0586 -0.3495 0 0 0.0343 -0.2547 0 0 0.0093 -0.0971 0 0 0.0006 -0.0101 0 0 0 0 0.0606 -0.4312 0 0 0.0978 -0.5086 0 0 0.1108 -0.4751 0 0 0.0937 -0.2176 0 0 0.0711 -0.1174 0 0 0.0488 -0.0520 0 0 0.0156 0 Ma tran N 0.0291 -0.1121 0 0 -0.1121 0.5022 0 0 0 0 0.0420 -0.1598 0 0 -0.1598 0.7340 Ma tran N-1 243.7985 54.4274 0 0 54.4274 14.1420 0 0 0 0 139.0448 30.2685 0 0 30.2685 7.9515

160

df: -0.7774 dg: -0.1085 dp: -0.0078 dq: -0.0013

f: 6.2425 g: 2.7167 p: 4.4965 q: 1.8171

So hieu chinh He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.078 MAE: 0.060 r: 0.988 Do lun tinh tu mo hinh

-268.000 -0.003 -190.000 -0.119 -171.000 -0.220 -141.000 -0.466 -106.000 -0.839 -90.000 -1.004 -69.000 -1.185 -40.000 -1.338 -14.000 -1.383 0.000 -1.386 32.000 -1.076 49.000 -0.801 60.000 -0.628 93.000 -0.239 108.000 -0.138 123.000 -0.075 156.000 -0.015

--------------------

161

df: -0.2216 dg: -0.0312 dp: -0.0009 dq: -0.0002

Vong lap: 6 Ma tran A 0.0027 0 0 0 0.0469 -0.1007 0 0 0.0648 -0.1818 0 0 0.0814 -0.3262 0 0 0.0675 -0.3908 0 0 0.0518 -0.3530 0 0 0.0297 -0.2516 0 0 0.0076 -0.0905 0 0 0.0005 -0.0084 0 0 0 0 0.0605 -0.4310 0 0 0.0977 -0.5086 0 0 0.1106 -0.4751 0 0 0.0935 -0.2174 0 0 0.0709 -0.1172 0 0 0.0486 -0.0519 0 0 0.0155 0 Ma tran N 0.0212 -0.0959 0 0 -0.0959 0.4985 0 0 0 0 0.0418 -0.1594 0 0 -0.1594 0.7339 Ma tran N-1 361.4707 69.5278 0 0 69.5278 15.3795 0 0 0 0 139.9360 30.4032 0 0 30.4032 7.9682 So hieu chinh

162

f: 6.4641 g: 2.7479 p: 4.4974 q: 1.8173

He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.078 MAE: 0.061 r: 0.988 Do lun tinh tu mo hinh

-268.000 -0.002 -190.000 -0.112 -171.000 -0.211 -141.000 -0.458 -106.000 -0.836 -90.000 -1.004 -69.000 -1.187 -40.000 -1.339 -14.000 -1.383 0.000 -1.386 32.000 -1.076 49.000 -0.801 60.000 -0.628 93.000 -0.239 108.000 -0.138 123.000 -0.075 156.000 -0.015

163

164

2. XAC DINH HE SO MO HINH TUYEN P MO THONG NHAT So lieu quan trac -186.000 0.000 -149.000 -0.123 -102.000 -0.241 -76.000 -0.513 -61.000 -0.810 0.000 -1.418 32.000 -1.325 76.000 -1.112 105.000 -0.783 130.000 -0.547 146.000 -0.345 198.000 -0.014 207.000 0.000 He so khoi tinh f0: 11.5271 g0: 2.7129 p0: 1.0662 q0: 1.4755 -------------------- Vong lap: 1 Ma tran A 0.0000 0 0 0 0.0014 -0.0036 0 0 0.0290 -0.2010 0 0 0.0452 -0.4668 0 0 0.0393 -0.5057 0 0 0 0 0.0843 -0.1678 0 0 0.2535 -0.2708 0 0 0.3521 -0.2548 0 0 0.4173 -0.2070 0 0 0.4480 -0.1668 0 0 0.4892 -0.0232

df: 6.6675 dg: 0.5707 dp: -1.0658 dq: -0.7796

f: 4.8595 g: 2.1423 p: 2.1321 q: 2.2551

0 0 0.4882 0 Ma tran N 0.0044 -0.0469 0 0 -0.0469 0.5141 0 0 0 0 1.0479 -0.3450 0 0 -0.3450 0.2376 Ma tran N-1 5.9338 0.5409 0 0 0.5409 0.0513 0 0 0 0 0.0018 0.0027 0 0 0.0027 0.0081 So hieu chinh He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.247 MAE: 0.159 r: 0.898 Do lun tinh tu mo hinh

-186.000 -0.000 -149.000 -0.003 -102.000 -0.148 -76.000 -0.513 -61.000 -0.810 0.000 -1.418

165

32.000 -1.325 76.000 -1.112 105.000 -0.958 130.000 -0.829 146.000 -0.750 198.000 -0.522 207.000 -0.488

-------------------- Vong lap: 2 Ma tran A 0.0110 0 0 0 0.0430 -0.0463 0 0 0.1023 -0.2988 0 0 0.1020 -0.4438 0 0 0.0833 -0.4514 0 0 0 0 0.0204 -0.0812 0 0 0.1185 -0.2531 0 0 0.1934 -0.2799 0 0 0.2354 -0.2334 0 0 0.2446 -0.1820 0 0 0.1864 -0.0177 0 0 0.1682 0 Ma tran N 0.0298 -0.1155 0 0 -0.1155 0.4921 0 0 0 0 0.2301 -0.1886 0 0 -0.1886 0.2370 Ma tran N-1 369.6823 86.7328 0 0 86.7328 22.3809 0 0 0 0 12.4873 9.9360 0 0 9.9360 12.1259

166

df: 0.0052 dg: 0.3279 dp: -0.9921 dq: -0.3318

f: 4.8543 g: 1.8143 p: 3.1242 q: 2.5869

So hieu chinh He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.047 MAE: 0.040 r: 0.996 Do lun tinh tu mo hinh

-186.000 -0.011 -149.000 -0.055 -102.000 -0.277 -76.000 -0.545 -61.000 -0.746 0.000 -1.418 32.000 -1.383 76.000 -1.122 105.000 -0.827 130.000 -0.555 146.000 -0.400 198.000 -0.088 207.000 -0.062

-------------------- Vong lap: 3 Ma tran A 0.0111 0 0 0 0.0369 -0.0397 0 0

167

df: -0.3444 dg: -0.0983 dp: -0.5471 dq: -0.1657

0.0932 -0.2718 0 0 0.1074 -0.4664 0 0 0.0987 -0.5341 0 0 0 0 0.0110 -0.0644 0 0 0.0840 -0.2630 0 0 0.1428 -0.3028 0 0 0.1666 -0.2422 0 0 0.1620 -0.1767 0 0 0.0780 -0.0108 0 0 0.0624 0 Ma tran N 0.0314 -0.1296 0 0 -0.1296 0.5784 0 0 0 0 0.0916 -0.1359 0 0 -0.1359 0.2550 Ma tran N-1 416.9181 93.4259 0 0 93.4259 22.6646 0 0 0 0 52.1834 27.8045 0 0 27.8045 18.7363 So hieu chinh

168

f: 5.1987 g: 1.9127 p: 3.6713 q: 2.7527

He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.039 MAE: 0.032 r: 0.997 Do lun tinh tu mo hinh

-186.000 -0.008 -149.000 -0.047 -102.000 -0.273 -76.000 -0.555 -61.000 -0.766 0.000 -1.418 32.000 -1.388 76.000 -1.124 105.000 -0.805 130.000 -0.511 146.000 -0.348 198.000 -0.055 207.000 -0.036

-------------------- Vong lap: 4 Ma tran A 0.0078 0 0 0 0.0309 -0.0357 0 0 0.0865 -0.2702 0 0 0.1001 -0.4660 0 0 0.0908 -0.5261 0 0 0 0 0.0081 -0.0558 0 0 0.0712 -0.2621 0 0 0.1242 -0.3095

169

df: -0.1114 dg: -0.0197 dp: -0.0221 dq: 0.0110

f: 5.3101 g: 1.9324 p: 3.6934 q: 2.7417

0 0 0.1421 -0.2426 0 0 0.1332 -0.1707 0 0 0.0487 -0.0080 0 0 0.0361 0 Ma tran N 0.0268 -0.1189 0 0 -0.1189 0.5682 0 0 0 0 0.0622 -0.1151 0 0 -0.1151 0.2556 Ma tran N-1 529.0434 110.7086 0 0 110.7086 24.9272 0 0 0 0 97.1567 43.7629 0 0 43.7629 23.6242 So hieu chinh He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.038 MAE: 0.031 r: 0.997 Do lun tinh tu mo hinh

-186.000 -0.007 -149.000 -0.045

170

-102.000 -0.269 -76.000 -0.553 -61.000 -0.766 0.000 -1.418 32.000 -1.387 76.000 -1.119 105.000 -0.798 130.000 -0.505 146.000 -0.343 198.000 -0.054 207.000 -0.035

-------------------- Vong lap: 5 Ma tran A 0.0070 0 0 0 0.0291 -0.0342 0 0 0.0842 -0.2686 0 0 0.0981 -0.4661 0 0 0.0888 -0.5259 0 0 0 0 0.0083 -0.0572 0 0 0.0717 -0.2655 0 0 0.1242 -0.3113 0 0 0.1412 -0.2425 0 0 0.1318 -0.1700 0 0 0.0477 -0.0078 0 0 0.0353 0 Ma tran N 0.0255 -0.1160 0 0 -0.1160 0.5671 0 0 0 0 0.0615 -0.1152 0 0 -0.1152 0.2585

171

df: -0.0380 dg: -0.0074 dp: 0.0074 dq: 0.0038

f: 5.3481 g: 1.9398 p: 3.6860 q: 2.7378

Ma tran N-1 571.4828 116.9248 0 0 116.9248 25.6861 0 0 0 0 98.8231 44.0488 0 0 44.0488 23.5031 So hieu chinh He so cua mo hinh Danh gia do chinh xac RMS: 0.038 MAE: 0.031 r: 0.997 Do lun tinh tu mo hinh

-186.000 -0.007 -149.000 -0.044 -102.000 -0.268 -76.000 -0.553 -61.000 -0.767 0.000 -1.418 32.000 -1.387 76.000 -1.119 105.000 -0.798 130.000 -0.506 146.000 -0.344 198.000 -0.054 207.000 -0.036

172