CN111750822A - 一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，包括矿区工作面地质参数采集，基于概率积分法预计参数确定，基于实测最大下沉点确定时间序列时间函数模型，地表移动变形终、动态预测及覆岩内部移动变形终、动态预测等五个步骤。本发明一方面系统构建结构简单，数据采集便捷且效率及精度高，可有效提高对地下资源抽采矿区覆岩各类复杂形变数据进行精确且连续预测；另一方面具有高效的数据计算能力，在提高对地下资源抽采矿区覆岩预测精度的同时，另可实现根据现有数据对矿区范围内任意位置覆岩形变、沉降趋势进行精确预判，提高了矿区沉降作业监控精度和效率的同时，另可为矿区建设规划及矿区后续修复及利用提供可靠的参考依据。

Description

一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法
技术领域
本发明涉及一种地表沉陷动态预测方法，确切的说是一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法。
背景技术
煤层等地下资源大量开采作业时及开采完成很长一段时间内，会导致岩层原始应力结构受到破坏，从而导致覆岩发生冒落、破断、弯曲下沉、断裂、离层、移动等形变，并因此引发地表发生塌陷、断裂、沉降等形变，对地表结构、地表上建筑、水体等造成严重的损伤破坏，对工农业生产、商业活动及日常生活造成了极大的影响和安全隐患，而针对这一问题，当前主要是通过采用传动的水准测量方法对沉降等情况进行连续预测，虽然可以一定程度满足使用的需要，但一方面存在监测效率低下，作业难度及成本高，另一方面监测作业仅能对发生沉降后的数据进行汇总，无法实现精确的矿区或地下资源开采范围整体沉降、形变等情况进行精确预判，因传统的水准测量方法在对矿区或地下资源开采范围地质结构变化及指导地表进行工农业生产建设等活动的作用较小，无法有效满足实际工作的需要。
因此针对这一现状，迫切需要一种覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，以满足现场实际工作的需要。
发明内容
本发明目的就在于克服上述不足，提供一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法。
为实现上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现：
一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，包括以下步骤：
S1，矿区工作面地质参数采集，通过现场勘查及查阅原始地质勘查数据，获取研究矿区工作面概况；并对勘测数据进行汇总备用；
S2，基于概率积分法预计参数确定，根据S1步骤采集得到的各数据，首先基于概率积分法结合最小二乘原理拟合确定概率积分法预计参数；然后根据实测钻孔数据或通过数值模拟软件求取不同采深的下沉值，并将该数据结合覆岩内部与地表下沉系数关系函数，确定覆岩内部下沉影响因子n而得到覆岩与地表之间的下沉系数表达式：
Figure RE-856915DEST_PATH_IMAGE001
式中，q为下沉系数，q z为覆岩内部下沉系数，z为不同岩层水平，n为覆岩内部下沉影响因子；
S3，基于实测最大下沉点确定时间序列时间函数模型，根据S1实测各期下沉数据，以最大下沉点数据组成时间序列确定Logistic时间函数模型参数，其中以基于最小二乘法得到的Logistic参数模型为：
Figure RE-492164DEST_PATH_IMAGE002
式中，Q为残差平方和，n为观测周期数，t i为时间序列，w m为最大下沉值，w m(t i)为时间序列对应的最大下沉值，x 0为地表下沉速度阻止系数；p为下沉速度增长因子；
S4，地表移动变形终、动态预测，将Logistic时间函数模型与概率积分法相结合，即可得到对采动影响下地表沉陷进行动态预计沉陷点任意时刻下沉函数模型：
Figure RE-6322DEST_PATH_IMAGE003
其中：
w(x,y,t)为地表任一点任意时刻下沉值；
(t)为Logistic时间函数模型，即
Figure RE-870373DEST_PATH_IMAGE004
，t为时间；
w 0(x)、w 0(y)分别为走向和倾向地表下沉函数模型；
w 0=mqcosα，m、q、α为前S2、S3步骤中的参数值；
S5，覆岩内部移动变形终、动态预测，将S1步骤采集的不同岩层水平将覆岩与地表之间的水平移动系数、主要影响半径和下沉系数代入到S4步骤得到的采动影响下地表沉陷进行动态预计沉陷点任意时刻下沉函数模型，即可得到覆岩内部沉陷点任一时刻下沉函数模型：
Figure RE-419166DEST_PATH_IMAGE005
其中：
w(x,y,z,t)为覆岩内部任一点任意时刻下沉值；
w 0(x,z)、w 0(y,z)分别为覆岩内部走向和倾向下沉值；
w 0(z)=mq zcosα，m、q、α为前S2、S3步骤中的参数值。
进一步的，所述的S1步骤中，所采集的数据包括走向长D3、斜长D1、煤层倾角α、平均开采深度H0和开采厚度m的实际采煤范围参数及采煤范围内不同岩层水平将覆岩与地表之间的水平移动系数、主要影响半径和下沉系数。
进一步的，所述的S1步骤在进行参数采集时，对采煤范围建立格网DEM面域数据模型，并以格网DEM面域数据模型中的格网交点或格网网格面域中任意一种作为待预测沉陷点。
进一步的，所述的S1步骤在进行参数采集时，采用传统水准测量方法和CORS系统测量方法中的任意一种或两种同时进行；且当同时采用传统水准测量方法和CORS系统测量方法时，则以CORS系统测量方法为主要测量方法，用传统水准测量方法数据对CORS系统测量方法数据进行验证。
进一步的，所述的S2步骤中，在进行基于概率积分法结合最小二乘原理拟合确定概率积分法预计参数作业时，另需要参考补充矿区工作走向长D3、斜长D1、煤层倾角α、平均开采深度H0和开采厚度m开采影响传播角θ 0，走向主要影响角正切tanβ，下山主要影响角正切tanβ 1，上山主要影响角正切tanβ 2，走向水平移动系数b，下山水平移动系数b 1，上山水平移动系数b 2，走向左右拐点偏移距s3和s4
进一步的，所述的S4步骤和S5步骤预测作业时，可在采煤作业进行同时及采煤作业完成后任意一个时段或两个时段连续进行预测。
进一步的，所述的S4步骤和S5步骤预测作业时，根据预测结果生成沉陷位移电子图表及三维动态电子地图。
本发明一方面系统构建结构简单，数据采集便捷且效率及精度高，可有效提高对地下资源开采矿区地表各类复杂形变数据进行精确且连续预测；另一方面具有高效的数据计算能力，在提高对地下资源开采矿区地表预测精度的同时，另可实现根据现有数据对矿区范围内任意位置覆岩形变、沉降趋势进行精确预判。
附图说明
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本发明实施中研究区域涉及工作面及相关参数；
图3为本发明实施中研究区域观测线与工作面相对位置示意图；
图4为本发明实施中研究区域采煤作业活动中工作面与观测点监测沉降断层参数数据雷达图；
图5为坐标转换坐标系图；
图6为本发明实施中研究区域采煤作业活动采煤走向下沉与倾斜图与沉陷曲线图；
图7为本发明实施中研究区域实测采集数据走向水平移动数据拟合求参曲线图；
图8为本发明实测下沉与计算下沉量拟合三维电子地图。
具体实施方式
如图1所示，一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，包括以下步骤：
S1，矿区工作面地质参数采集，通过现场勘查及查阅原始地质勘查数据，获取研究矿区工作面概况；并对勘测数据进行汇总备用；
S2，基于概率积分法预计参数确定，根据S1步骤采集得到的各数据，首先基于概率积分法结合最小二乘原理拟合确定概率积分法预计参数；然后根据实测钻孔数据或通过数值模拟软件求取不同采深的下沉值，并将该数据结合覆岩内部与地表下沉系数关系函数，确定覆岩内部下沉影响因子n而得到覆岩与地表之间的下沉系数表达式：
Figure RE-710470DEST_PATH_IMAGE006
式中，q为下沉系数，q z为覆岩内部下沉系数，z为不同岩层水平，n为覆岩内部下沉影响因子；
S3，基于实测最大下沉点确定时间序列时间函数模型，根据S1实测各期下沉数据，以最大下沉点数据组成时间序列确定Logistic时间函数模型参数，其中以基于最小二乘法得到的Logistic参数模型为：
Figure RE-194148DEST_PATH_IMAGE007
式中，Q为残差平方和，n为观测周期数，t i为时间序列，w m为最大下沉值，w m(t i)为时间序列对应的最大下沉值，x 0为地表下沉速度阻止系数；p为下沉速度增长因子；
S4，地表移动变形终、动态预测，将Logistic时间函数模型与概率积分法相结合，即可得到对采动影响下地表沉陷进行动态预计沉陷点任意时刻下沉函数模型：
Figure RE-127469DEST_PATH_IMAGE008
其中：
w(x,y,t)为地表任一点任意时刻下沉值；
(t)为Logistic时间函数模型，即
Figure RE-265189DEST_PATH_IMAGE009
，t为时间；
w 0(x)、w 0(y)分别为走向和倾向地表下沉函数模型；
w 0=mqcosα，m、q、α为前S2、S3步骤中的参数值；
S5，覆岩内部移动变形终、动态预测，将S1步骤采集的不同岩层水平将覆岩与地表之间的水平移动系数、主要影响半径和下沉系数代入到S4步骤得到的采动影响下地表沉陷进行动态预计沉陷点任意时刻下沉函数模型，即可得到覆岩内部沉陷点任一时刻下沉函数模型：
Figure RE-727394DEST_PATH_IMAGE010
其中：
w(x,y,z,t)为覆岩内部任一点任意时刻下沉值；
w 0(x,z)、w 0(y,z)分别为覆岩内部走向和倾向下沉值；
w 0(z)=mq zcosα，m、q、α为前S2、S3步骤中的参数值。
其中，所述的S1步骤中，所采集的数据包括走向长D3、斜长D1、煤层倾角α、平均开采深度H0和开采厚度m的实际采煤范围参数及采煤范围内不同岩层水平将覆岩与地表之间的水平移动系数、主要影响半径和下沉系数。
重点指出的，所述的S1步骤在进行参数采集时，对采煤范围建立格网DEM面域数据模型，并以格网DEM面域数据模型中的格网交点或格网网格面域中任意一种作为待预测沉陷点，且所述的S1步骤在进行参数采集时，采用传统水准测量方法和CORS系统测量方法中的任意一种或两种同时进行；且当同时采用传统水准测量方法和CORS系统测量方法时，则以CORS系统测量方法为主要测量方法，用传统水准测量方法数据对CORS系统测量方法数据进行验证。
此外，所述的S2步骤中，在进行基于概率积分法结合最小二乘原理拟合确定概率积分法预计参数作业时，另需要参考补充矿区工作走向长D3、斜长D1、煤层倾角α、平均开采深度H0和开采厚度m开采影响传播角θ 0，走向主要影响角正切tanβ，下山主要影响角正切tan β 1，上山主要影响角正切tanβ 2，走向水平移动系数b，下山水平移动系数b 1，上山水平移动系数b 2，走向左右拐点偏移距s3和s4
本实施例中，所述的S4步骤和S5步骤预测作业时，可在采煤作业进行同时及采煤作业完成后任意一个时段或两个时段连续进行预测。
进一步优化的，所述的S4步骤和S5步骤预测作业时，根据预测结果生成沉陷位移电子图表及三维动态电子地图。
为了更好的对本发明所挤在的预测方法进行理解和掌握，下面以某矿沉陷预测实际工作情况对本发明进行详细说明：
该矿于1989年12月1日开始建设，1997年11月6日开始投产使用，2001年达到设计生产能力（249万吨/年），设计服务年限约为65.6年。该矿的地理位置大致为东经116°15′～116°26′，北纬33°56′～34°07′。该井田位于河南省永城市境内，南北方向长度约为12.5km，东西方向长度约为5.9km，所占面积约为62.4km2。矿区公路四通八达，交通便利。
矿区地处黄淮平原区域，地势情况相对平坦，这有利于地面观测站布设及后期移动变形监测；但该区域村庄分布密集，且农业相当发到，因此其对测点布设和观测有一定的影响。地面标高+32～+35m，相对高差约为3m，松散层沉积物厚度约为360m，井田内发育有多个不同样式和不同落差的断层，发育有6条边界断层，井田内部发育有21条近似呈EW向的断层，自北向南将井田划分为六部分，断层编号依次为：F18、F13、F39～F38断层带、F30～F29断层带、FS1～FS2断层带。
井田含水层的单位涌水量（0.0163～5.562L/s.m），属于中等型水文地质类型。可采煤层有二2、三1、三22、三4、三5煤层。煤层以高变质的年轻中等无烟煤为主，煤层顶板、底板主要由砂质泥岩、砂岩、粉砂岩组成，其硬度为3～5级；二煤组顶板主要由砂岩组成，且具有较好的完整性和稳定性；三煤组顶板组成与二煤组相同，但其厚度较薄，因此稳定性较差。
如图2—8所述，某矿采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，包括以下步骤
S1，矿区工作面地质参数采集，21104工作面地处本矿区南十一采区，一水平。工作面走向长890m，斜长156m，开采煤层结构简单，赋存稳定，平均倾角9°，平均开采厚度2.78m，平均开采深度464m。该工作面于2005年5月31日开始回采，2006年5月15日回采结束，工作面平均推进速度v=2.5m/d，走向长壁综合机械化开采，全部垮落法管理顶板。煤系上覆地层第四系冲基层平均厚度为317m，基岩平均厚度为147m。得到该工作面的地质综合柱状图，工作面总体为一宽缓的背斜构造，落差大于1.2m的有7条：Fg1～Fg7，均为正断层，其中沿走向发育的断层有4条，分别为：Fg2、Fg3、Fg5、Fg7断层，对工作面回采影响较为严重，其余断层对工作面回采造成的影响较小；
21104工作面采煤工作面直接顶和直接底较薄，且为硬度较小的泥岩，直接底仅有0.5m厚。间接顶厚度为25.9m，是硬度相对较大的中细粒砂岩，g7断层走向长度最大，Fg3断层走向长度最小，Fg1断层倾向长度最大，Fg2倾向长度最小，Fg1,、Fg4断层倾角最大，Fg3断层倾角最小，Fg7断层落差最大，达到了7m，Fg4断层落差最小。根据以上分析可以看出，21104采掘工作面内赋含断层大小尺寸以及倾角落差各式各样，规律难寻，根据地质勘探知道它们均为正断层；
S2，基于概率积分法预计参数确定，在工作面上方地表按东西南北四个方向分别布设了四条观测线（E线、W线、S线和N线），并于2005年05月31日至2006年05月15日，对开采诱发的地表沉陷进行了监测，具体监测点分布方案为：
21104工作面由东向西进行回采，图中A～G表示月进度标示线，地表移动变形观测线E从E1～E30共30个监测点，W观测线从W1～W44共布设44个监测点，N观测线从N1～N29共布设了29个监测点，S观测线从S1～S23共布设了23个监测点；E线和W线组成的走向观测线全长1600m，共布设有74个监测点，N线和S线组成的倾向观测线全长1300m，共布设有52个监测点，且基准点布设在观测线外围的稳定区域；
在监测过程中，三个工作面开采时间顺序存在相互叠加现象，某一工作面正在开采，新的工作面有将开始，这样就造成地表移动监测站实测数据受到周边工作面开采影响，对数据处理与分析产生一定影响。21105工作面在开采时间上与21104工作面有重叠现象，21103工作面的开采是在21104工作面回采结束后开始的，根据经验，21105工作面的回采对利用地表实测数据分析21104工作面的影响相对较大，21103工作面的回采会对21104停采后的残余变形产生一定的影响。21105工作面累计开采222天，21104工作面累计开采天数为350天，21103工作面回采时间为155天，21104工作面地表观测站现场采集的沉降实测数据多于移动变形数据，沉降数据观测时间隔相对平面坐标监测短了许多，最长时间间隔75天，最短时间间隔8天，平面坐标观测时间间隔均在3个月以上，最长达到8个月；
最后将监测数据带入到覆岩内部下沉影响因子n而得到覆岩与地表之间的下沉系数表达式中计算即可实现数据分析，并对计算数据与实际监测数据进行比对，并在计算数据与实测数据一致时则进行下一步操作，若计算结果与实测结果不一致时，则调整计算参数直至计算结果与实测数据一致为止，并以调整后参数作为后续计算参数基础；
S3，基于实测最大下沉点确定时间序列时间函数模型，通过S2步骤对数据初步分析可知，首先对实地采集的数据分析处理前应先进行坐标转换，建立如下坐标转换坐标系：
XOY为整体坐标系，X’OY’为局部坐标系，局部坐标系的坐标原点O’在整体坐标系中的坐标为（X 0,Y 0），煤层走向方向与整体坐标系X轴的夹角为α。P点为整体坐标系中任意一点，该点坐标为（X，Y），其在局部坐标系中的坐标为（X’，Y’）,根据几何关系推出局部坐标系中P点在整体坐标系中的表达式为：
Figure RE-216144DEST_PATH_IMAGE011
然后将各监测点监测数据通过坐标系函数进行转换后，将转换后的数据带入到基于最小二乘法得到的Logistic参数模型进行数据分析，通过各检测点分析后数据经坐标转换后绘制动态移动变形曲线，并得出以下结果：
21104工作面推进过程中9次实测下沉结果，可以看出地表走向下沉随着工作面不断推进下沉曲线逐渐变大，下沉曲线变化形态一致，并随回采方向逐步向前移动。最大下沉值出现在距离开切眼约400m的E20点，最大下沉值达到2463mm。另外，不难发现，地表移动观测站在开切眼一侧布设长度小于停采线一侧，开切眼端第一个监测点E1距离开切眼248m，下沉值为68mm，因此无法判断下沉值为10mm点的位置，这不利于确定下沉盆地的移动边界。停采线端第一个监测点W44与停采线的距离为662m，该点下沉值为8mm，但由于W33～W44中出现了多个下沉值小于10mm的点，距离停采线612m的W42点下沉值为4mm，距离停采线512m的W38点下沉值为8mm，距离停采线487m的W37点下沉值为4mm，该段平均下沉值为16mm，出现了长达275m的平缓下沉带，且下沉有着向边缘方向逐渐减小的趋势；
S4，地表移动变形终、动态预测，以S2和S3步骤运算结果及实际勘测数据为基础，并结合根据实测数据基于优化的概率积分函数模型进行曲线拟合，同时根据实际检测参数并结合S3步骤建立的坐标转换坐标系，进行求参计算。
计算时，根据n个实测点的下沉数据采用曲线拟合法求取与垂直移动相关的参数，再根据相同监测点的水平移动数据求取与水平移动相关的参数（此时保持与垂直移动相关的参数不变）。观测时间及工作面开采时间分析可得，倾向观测线S线受21104工作面影响较大，因此该线不作为拟合求参数据，仅对N线进行分析，在分析作业时：
首先，基于实测数据运用Origin软件对数据进行曲线拟合，并优化的概率积分模型对地表实测数据拟合，拟合优度系数R2均在0.96以上；然后基于实测数据曲线拟合最终确定地表沉陷终态预计参数，下沉系数为0.88，开采影响传播角84.6°，走向主要影响角正切值1.68，水平移动系数平均值为0.19；
完成分析后，将分析数据带入到在超前影响距是在工作面推进过程中，工作面前方下沉10 mm的地表点总是超前工作面一定的水平距离，工作面平均开采深度与超前影响距比值的反正切值即为超前影响角，同时结合对采动影响下地表沉陷进行动态预计沉陷点任意时刻下沉函数模型运算进行地表移动变形终、动态预测，可得知：
就研究区域而言，21104工作面为首采面，Z观测线的移动和变形并不受临近采区的影响，因此可以研究单一工作面开采超前影响角的变化特征，如图5所示。根据工作面和下沉曲线的位置关系，可计算当工作面推进到A，B，C，D位置时，超前影响角分别等于59°，52°，55°和57°，平均值为56°。需要说明的是，当工作面推进到C和D位置时，由于下沉盆地范围较大，没有监测到沉陷盆地边界点，在计算超前影响角时，下沉盆地边界点是根据下沉趋势线通过插值得到；
S5，覆岩内部移动变形终、动态预测，结合工作面实测数据，可以确定的角值参数有充分采动角、最大下沉角、边界角和移动角。这四个角值参数均以监测到的关键点的移动变形量为基准，充分采动角以充分采动的范围来衡量，充分采动的范围可以通过移动盆地平底的边缘在地表水平线上的投影点来确定。最大下沉角以最大下沉点为基准，边界角以最外边界点（下沉量等于10mm的点）为基准，移动角以地表变形对砖混结构长度小于20m的建筑物有无危害为标准的，其临界变形值为水平变形3mm/m、倾斜2mm/m、曲率0.2mm/m2；
然后沿工作面走向或倾斜主断面分别构建基于坐标变换的沉陷预测模型：
Figure RE-671265DEST_PATH_IMAGE012
Figure RE-929071DEST_PATH_IMAGE013
式中：w 0(x)、w 0(y)分别为走向和倾向主断面地表下沉量，u 0(x)和u 0(y)分别为走向和倾向主断面水平移动量；w 0=mqcosα为地表最大下沉值，其中m为开采厚度，q为下沉系数，α为煤层倾角；b、b 1、b 2分别为走向、下山和上山方向的水平移动系数；r、r 1、r 2分别为走向、下山和上山方向的主要影响半径；
Figure RE-827757DEST_PATH_IMAGE014
分别为走向左、右、下山、上山方向的拐点偏移距；、
Figure RE-538224DEST_PATH_IMAGE016
分别为倾向和走向工作面开采宽度；
Figure RE-547769DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure RE-410814DEST_PATH_IMAGE020
分别为倾向下山和上山采深；
Figure RE-480401DEST_PATH_IMAGE022
为开采影响传播角。
最后依据实测资料确定的各关键点及各角值参数带入到覆岩内部沉陷点任一时刻下沉函数模型中运算，即可得到研究区域内各点下沉预判结果。如：
1、实测地表最大下沉点是E6，最大下沉量1031mm，该点距离采空区中心123m，平均采深按600m计算，求得最大下沉角θ约为78°，最大下沉角系数等于0.7。走向边界角的确定依据走向观测线停采线一侧的监测数据，而不采用开切眼一侧的监测数据，原因是开切眼侧的观测线较之采空区主断面发生了较大偏移，虽然走向观测线Z并未位于下沉盆地主断面上，使用开切眼侧的监测数据求参相对而言更准确，可为矿井的“三下”压煤开采和保护矿柱留设提供有益的借鉴；
2、依据现场监测数据并未监测到下沉10mm的沉陷盆地边界点，此时可对最后一次下沉监测数据做趋势分析，即在现有数据基础上向外延伸，通过插值求取下沉10mm时地表点的位置。求取的结果为，下沉10mm的点位置有两个，分别为距离开切眼-47.5m、距离停采线1181.7m（该点距停采线的水平距离为394.739m）。据此，求得走向方向边界角δ 0=57°。与一般地质采矿条件下相比，厚松散层下开采地表移动盆地展布范围更广，所求得的边界角也较小。
本发明一方面系统构建结构简单，数据采集便捷且效率及精度高，可有效提高对地下资源开采矿区覆岩各类复杂形变数据进行精确且连续预测；另一方面具有高效的数据计算能力，在提高对地下资源开采矿区覆岩预测精度的同时，另可实现根据现有数据对矿区范围内任意位置覆岩形变、沉降趋势进行精确预判，从而极大的提高了矿区沉降作业监控精度和效率的同时，另可为矿区建设规划及矿区后续修复及利用提供可靠的参考依据，降低矿区沉降对矿区地表工农业生产、商业活动及日常生活的威胁，提高矿区沉降对矿区地表工农业生产、商业活动及日常生活安全性。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，其特征在于：所述的采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法包括以下步骤：
S1，矿区工作面地质参数采集，通过现场勘查及查阅原始地质勘查数据，获取研究矿区工作面概况；并对勘测数据进行汇总备用；
S2，基于概率积分法预计参数确定，根据S1步骤采集得到的各数据，首先基于概率积分法结合最小二乘原理拟合确定概率积分法预计参数；然后根据实测钻孔数据或通过数值模拟软件求取不同采深的下沉值，并将该数据结合覆岩内部与地表下沉系数关系函数，确定覆岩内部下沉影响因子n而得到覆岩与地表之间的下沉系数表达式：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
式中，q为下沉系数，q z为覆岩内部下沉系数，z为不同岩层水平，n为覆岩内部下沉影响因子；
S3，基于实测最大下沉点确定时间序列时间函数模型，根据S1实测各期下沉数据，以最大下沉点数据组成时间序列确定Logistic时间函数模型参数，其中以基于最小二乘法得到的Logistic参数模型为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
式中，Q为残差平方和，n为观测周期数，t i为时间序列，w m为最大下沉值，w m(t i)为时间序列对应的最大下沉值，x 0为地表下沉速度阻止系数；p为下沉速度增长因子；
S4，地表移动变形终、动态预测，将Logistic时间函数模型与概率积分法相结合，即可得到对采动影响下地表沉陷进行动态预计沉陷点任意时刻下沉函数模型：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中：
w(x,y,t)为地表任一点任意时刻下沉值；
(t)为Logistic时间函数模型，即
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，t为时间；
w 0(x)、w 0(y)分别为走向和倾向地表下沉函数模型；
w 0=mqcosα，m、q、α为前S2、S3步骤中的参数值；
S5，覆岩内部移动变形终、动态预测，将S1步骤采集的不同岩层水平将覆岩与地表之间的水平移动系数、主要影响半径和下沉系数代入到S4步骤得到的采动影响下地表沉陷进行动态预计沉陷点任意时刻下沉函数模型，即可得到覆岩内部沉陷点任一时刻下沉函数模型：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中：
w(x,y,z,t)为覆岩内部任一点任意时刻下沉值；
w 0(x,z)、w 0(y,z)分别为覆岩内部走向和倾向下沉值；
w 0(z)=mq zcosα，m、q、α为前S2、S3步骤中的参数值。
2.根据权利要求1所述的一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，其特征在于：所述的S1步骤中，所采集的数据包括走向长D3、斜长D1、煤层倾角α、平均开采深度H0和开采厚度m的实际采煤范围参数及采煤范围内不同岩层水平将覆岩与地表之间的水平移动系数、主要影响半径和下沉系数。
3.根据权利要求1或2所述的一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，其特征在于：所述的S1步骤在进行参数采集时，对采煤范围建立格网DEM面域数据模型，并以格网DEM面域数据模型中的格网交点或格网网格面域中任意一种作为待预测沉陷点。
4.根据权利要求1或2所述的一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，其特征在于：所述的S1步骤在进行参数采集时，采用传统水准测量方法和CORS系统测量方法中的任意一种或两种同时进行；且当同时采用传统水准测量方法和CORS系统测量方法时，则以CORS系统测量方法为主要测量方法，用传统水准测量方法数据对CORS系统测量方法数据进行验证。
5.根据权利要求1所述的一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，其特征在于：所述的S2步骤中，在进行基于概率积分法结合最小二乘原理拟合确定概率积分法预计参数作业时，另需要参考补充矿区工作走向长D3、斜长D1、煤层倾角α、平均开采深度H0和开采厚度m开采影响传播角θ 0，走向主要影响角正切tanβ，下山主要影响角正切tanβ 1，上山主要影响角正切tanβ 2，走向水平移动系数b，下山水平移动系数b 1，上山水平移动系数b 2，走向左右拐点偏移距s3和s4。
6.根据权利要求1所述的一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，其特征在于：所述的S4步骤和S5步骤预测作业时，可在采煤作业进行同时及采煤作业完成后任意一个时段或两个时段连续进行预测。
7.根据权利要求6所述的一种采煤诱发的覆岩与地表沉陷协同动态预测方法，其特征在于：所述的S4步骤和S5步骤预测作业时，根据预测结果生成沉陷位移电子图表及三维动态电子地图。
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