Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620 Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van Download luận án tóm tắt ngành kĩ thuật điều khiển với đề tài: 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, cho các bạn tham khảo

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOt
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
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
HÀ NỘI - 2019

2. Công trình được hoàn thành tại: Bộ môn Trắc địa mỏ,
Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất
Người hướng dẫn khoa học: 1. GS.TS Võ Chí Mỹ
2. TS Vương Trọng Kha
Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp Trường
họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chất vào hồi …. giờ …. ngày .… tháng …. năm 2019
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: Thư viện Quốc Gia, Hà Nội
hoặc Thư viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất

3. 1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Một hệ quả của công tác khai thác khoáng sản bằng phương pháp hầm
lò là đất đá phía trên có xu hướng chuyển dịch lấp đầy khoảng trống sau khai
thác để tạo lập trạng thái cân bằng mớ, dẫn đến quá trình dịch chuyển đất đá
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, 58, 72], tạo ra 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.
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
do khai thác than hầm lò đẫ được ghi nhận trên thế giới, ngay từ đầu thế kỷ 18,
tại một số nước Châu Âu như Đức, Bỉ, Pháp [73], và tại Việt Nam trong mấy
thập niên qua. Hậu quả tiêu cực này càng tang theo sự gia tăng quy mô và sản
lượng khai thác.
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 [27], 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 địa
chất, tính chất cơ lý đá, kỹ thuật và công nghệ khai thác cụ thể. Do đó, đối với
từng vùng mỏ khác nhau cần xây dựng các phương pháp dự báo riêng.
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,

4. 2
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 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

5. 3
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. 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 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 địa cơ học; Phương pháp nơ-ron nhân tạo; Phương pháp so sánh
và 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 thực địa 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

6. 4
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 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
- Dữliệuvềđiềukiệnđịachất,địacơmỏmộtsốmỏthanhầmlòtạiQuảngNinh.
- 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 biến dạng 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. 5
CHƯƠNG 1 CHƯƠNG 1
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 làm
mất thế cân bằng của ứng suất trong lòng đất, đất đá xung quanh có xu hướng
dịch chuyển lấp đấy khoảng trống để lấy lại trạng thái cân bằng ban đầu. Sự
dịch chuyển này lan từ vách vỉa dần lên bề mặt đất, hình thành nên một vùng
trũng gọi là bồn dịch chuyển.
1.1.2. Bồn dịch chuyển
Bồn dịch chuyển được mô tả thông qua các mặt cắt chính của bồn trên
bề mặt và các vùng ảnh hưởng trong lòng đất (hình 1.2).
Hình 1.2. Các vùng ảnh hường trong bồn dịch chuyển
1.1.3. Các thông số về góc của quá trình dịch chuyển
1.1.4. Các đại lượng dịch chuyển và biến dạng
Các đại lượng dịch chuyển biến dạng bao gồm: dịch chuyển đứng; dịch chuyển
ngang; độ nghiêng; độ 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
Dịch chuyển biến dạng trên bề mặt do khai thác hầm lò chịu ảnh hưởng
của nhiều yếu tố, trong đó có các yếu tố chính sau: Tính chất cơ - lý đất đá, độ
dốc vỉa, độ sâu khai thác, chiều dày lớp khấu, hình dáng và kích thước lò chợ,

8. 6
tiến độ khai thác, vị trí của điểm trên bề mặt, tham số thời gian.
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 và biến dạng đá khối và 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. 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: Phương pháp các quan hệ thực nghiệm, phương
pháp hàm mặt cắt, phương pháp hàm ảnh hưởng, phương pháp mô hình vật
liệu tương đương, phương pháp mô hình giải tích, và phương pháp dự báo lún
theo thời gian.
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.
Các nhà khoa học mỏ Liên Xô (trước đây) và Nga (hiện nay) đi tiên
phong trong công tác nghiên cứu dịch chuyển biến dạng mỏ bằng các phương
pháp khác nhau nhưng chủ yếu bằng phương pháp hàm thực nghiệm. Những
tên tuổi lớn đã được nhắc tới như Akimov A., Aviersyn S., Kazakovski A.,
Kobielkov B., Korotkov M., Miediansev S.
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, ...
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.
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. Nhiều nhà khoa học Trung Quốc đã tập trung nhiên cứu dự báo dịch

9. 7
chuyển biến dạng mỏ, tiêu biểu có Ximin Cuia, Jiachen Wanga và Yisheng
Liub, Lei Nie, Hong Fei Wang, Yan Xu, Ze Chuang Li
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. 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,
...Lý thuyết dự báo cuae Knothe S. được nghiên cứu ứng dụng tại rất nhiều
nước.
Trong những năm gần đây, một số tác giả đã nghiên cứu ứng dụng mạng
nơ-ron nhân tạo trong công tác dự báo biến dạng mỏ.
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.
Nghiên cứu dự báo biến dạng theo theo gian có các tác giả tiểu biểu như
Knothe, Sroka, Schober, Xinrong Liu.
1.2.3. Tình hình nghiên cứu trong nước
Năm 1983, các tác giả Nguyễn Đình Bé 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.
Tác giả Võ Chí Mỹ [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 2003 tác giả Vương Trọng Kha đã 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 [6].
Tác giả Kiều Kim Trúc 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 khu vực Tràng Khê, mỏ Mạo Khê năm 1985 [23] và khu Lộ Trí mỏ
Thống Nhất.
Năm 2010, tác giả Vương Trọng Kha và Nguyễn Quốc Long đã nghiên
cứu phương pháp dự báo của VNIMI, xây dựng phần mềm dựa trên phương
pháp này và áp dụng dự báo các thông số và đại lượng dịch chuyển tại mỏ than

10. 8
Thống Nhất [7].
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 đã đề xuất hàm
lún mẫu chuẩn tính cho Quảng Ninh [29].
Nghiên cứu dự báo dịch chuyển đứng bề mặt theo thời gian được tác giả
Nguyễn Quốc Long và tác giả Phạm Quốc Khánh đề cập trong các công trình
[64, 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 được các tác giả Võ Chí
Mỹ và Nguyễn Quốc Long bước đầu tiếp cận nghiên cứu áp dụng trong dự báo
trạng thái tĩnh của bồn dịch chuyển trong điều kiện Việt Nam [10].
Có thể nhận thấy cho đến gần đây tại Việt Nam, phương pháp dự báo
phổ biến nhất là phương pháp vùng tương tự; Việc phát triển hàm độ lún mẫu
chuẩn cũng đã được phát triển cho khu vực Quảng Ninh. Tuy vậy, chưa có
công trình kiểm chứng toàn bộ đường cong dự báo so với số liệu quan trắc.
Bên cạnh đó, 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.
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ KHOAHỌC LỰACHỌNPHƯƠNGPHÁP DỰ BÁO DỊCH CHUYỂN
BIẾN DẠNG BỀ MẶT MỎ HẦM LÒ VÙNG 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 [4, 22] đã xác định được độ kiên cố của đất đá các mỏ
hầm lò khu vực Quảng Ninh như 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.
2.1.2. Đặc điểm cấu tạo vỉa than
Các vỉa than tại Quảng Ninh có thế nằm nghiêng hoặc dốc, được minh

11. 9
họa trên Hình 2.1 thể hiện mặt cắt địa chất một số vỉa than có độ dốc lớn tại
mỏ Mông Dương [25] và Biểu đồ phân bố trữ lượng tại 12 mỏ hầm lò lớn
thuộc Vinacmin (Hình 2.2)
Hình 2.1. Đặc điểm độ dốc một số vỉa than mỏ Mông Dương [25]
Hình 2.2. Biểu đồ phân bố trữ lượng
2.1.3. Đặc điểm công nghệ khai thác hầm lò vùng Quảng Ninh
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.
2.2. Đặc điểm dữ liệu quan trắc dịch chuyển biến dạng
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

12. 10
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.
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
Việc lựa chọn phương pháp dự báo dịch chuyển đứng cho vùng than
Quảng Ninh sẽ dựa trên các 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 hàm mặt cắt cho phép xác định dịch chuyển đứng
tại các 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. 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)
[34]. 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.
Trong trường hợp cần dự 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

13. 11
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.
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 dịch động tĩnh và mạng nơ-ron
nhân tạo để dự báo lún theo thời gian trong điều kiện thực tế Việt Nam.
CHƯƠNG 3
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ASADI DỰ BÁO DỊCH CHUYỂN ĐỨNG
DO KHAI THÁC HẦM LÒ VỈA DỐC TẠI VIỆT NAM
3.1. Bồn dịch chuyển trong trường hợp khai thác vỉa 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.
Trong trường hợp vỉa dốc, quá trình khai thác dưới sẽ tạo ra bồn dịch
chuyển bất đối xứng và cùng với nó các các tham số bồn dịch chuyển cũng có
những khác biệt so với trường hợp vỉa bằng (hình 3.3).
3.2. Mô hình dự báo dịch chuyển đứng cho vỉa nghiêng
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) [34], các tham số đầu vào của mô hình Asadi
minh hoạ trên hình 3.3 [34].
(3.2)
trong đó:
- là giá trị dịch chuyển đứng của điểm cần tính trên mặt cắt chính
bồn dịch chuyển;
- là dịch chuyển đứng cực đại của bồn dịch chuyển;

14. 12
- 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;
- 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.
- , , - 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 trị lún cực đại [72]:
Hình 3.3. Các tham số của mô hình dự báo dịch chuyển [34]
3.3. Triển khai mô hình dự báo Asadi vào thực tiễn Việt nam
3.3.1. Xác định dịch chuyển đứng cực đại
3.3.2. Xác định góc biên
3.3.3. Xác định góc lún cực đại
3.3.4. Bán bồn dịch chuyển
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 , , , chúng ta
dựa trên số liệu quan trắc. Theo nguyên lý số bình phương nhỏ nhất ta có:
+ =
với là giá trị quan trắc, là trị hiệu chỉnh.
(3.11)

15. 13
Khi áp dụng nguyên lý số bình phương nhỏ nhất, giải pháp thông dụng
là đưa (3.11) này về dạng tuyến tính.
Nhằm mục đích này, trước hết, biểu diễn các hệ số , , , qua trị gần
đúng , , , . Tiếp đến khai triển các hàm theo chuỗi Taylor và chỉ giữ
lại các số hạng bậc nhất của δf, δg, δp, δq, ta có phương trình dạng tuyến tính
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 do, X là véc tơ ẩn số với:
; V= ; L= ; X=
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).
( )X + ( ) = 0 (3.24)
X=-( )-1
.( ) (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 ( ) (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)
RMS = (3.27)
MAE = (3.28)
(3.29)

16. 14
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. Giao diện chương trình tính các hệ số
của mô hình như trên hình 3.5
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)
3.5.2. Khu vực nghiên cứu 2 (mỏ Mông Dương)
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
Bảng 3.9. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác
Thông số địa chất - khai thác
(độ) (độ) (độ) (độ)
m
(m)
L
(m)
H
(m) (m)
22 60 75 72 2.5 80 140 1.386
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

17. 15
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 Nhất dưới dạng hàm mũ, cụ thể:
(3.30)
b) Xây dựng mô hình dự báo theo hướng đường phương
Bảng 3.13. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác
Thông số địa chất - khai thác
Góc dịch động
(độ)
Chiều dày vỉa
m (m)
Kích thước lò chợ
W (m)
Độ sâu khai thác
H (m)
75 2,5 230 140
Từ các dữ liệu quan trắc và các thông địa chất - khai thác, đã xác định
giá trị bốn hệ số như trong bảng 3.14.
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 dốc phía dưới dạng mũ, cụ thể:
(3.31)
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. Kết quả dự
báo này được so sánh với kết quả tương ứng tính theo hàm mẫu độ lún chuẩn
do Viện VNIMI đề xuất [22, 84] cũng như hàm mẫu độ lún chuẩn do viện
Khoa học công nghệ mỏ (Viancomin) đề xuấtcũng như so sánh với số liệu
quan trắc để đánh giá độ chính xác dự báo. 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.

18. 16
a) Dự báo dịch chuyển đứng theo hướng dốc vỉa khai thác
Bảng 3.17. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác tuyến D
Thông số địa chất - khai thác
(độ) (độ) (độ) (độ)
m
(m)
L
(m)
H
(m)
L1
(m)
L2
(m) (m)
25 45 65 60 2,5 190 110 204 261 0,816
Sử dụng mô hình (3.30) 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 cho thấy
sai số tính từ mô hình dự báo và kết quả quan trắc là nhỏ. Với sai số RMS =
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. Biểu đồ so sánh giữa giá trị dịch chuyển
đứng thực tế và tính từ mô hình (3.30) như hình 3.16.
Luận án cũng đã cung cấp Biểu đồ so sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng
thực tế tuyến D mỏ Mông Dương và tính bằng phương pháp VNIMI cũng như
hình biểu đồ so sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính từ mô hình
KHCNM.
Hình 3.16. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến D
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.
-0.9
-0.8
-0.7
-0.6
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
-210 -110 -10 90 190 290
Độlún(m)
Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)
Đường cong lún thực tế Đường cong lún dự báo theo mô hình

19. 17
b) Dự báo dịch chuyển đứng theo hướng đường phương vỉa than
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 (tuyến P) tại mỏ
Mông Dương.
Bảng 3.21. Các tham số dịch động - địa chất - khai thác tuyến P
Thông số dịch động - địa chất - khai thác
(độ)
M
(m)
W
(m)
H
(m) (m)
L3 trái
(m)
L3 phải
(m)
70 2,5 180 120 0,814 194 180
Kết quả cho thấy sai số tính từ mô hình dự báo (3.31) và kết quả quan
trắc là nhỏ. Với sai 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. Biểu đồ so sánh
giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính từ mô hình như hình 3.19.
Biểu đồ so sánh giữa giá trị dịch chuyển đứng thực tế và tính bằng phương
pháp VNIMI cũng như phương pháp KHCNM như hình 3.20 và hình 3.21.
Hình 3.19. So sánh đường cong lún thực tế và dự báo tuyến P
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.
-0.9
-0.8
-0.7
-0.6
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
-210 -160 -110 -60 -10 40 90 140 190 240
Độlún(m)
Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)
Đường cong lún thực tế Đường cong lún dự báo theo mô hình

20. 18
CHƯƠNG 4
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
4.2. Thông tin cơ bản về mạng nơ-ron nhân tạo
4.2.1. Nơ-ron sinh học
4.2.2. Nơ-ron nhân tạo
4.2.3. Hàm xử lý
a) Hàm kết hợp
(4.1)
b) Hàm truyền
Trong bài toán dự báo, hàm sigmoid như biểu thức (4.2) là hàm được sử
dụng phổ biến nhất [33, 80].
(4.2)
4.2.4. Mô hình mạng nơ-ron
4.2.5. Huấn luyện mạng
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.
4.4. Thuật toán lan truyền ngược (Back-Propagation)
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 kế tiếp. Phương trình thể hiện hoạt động này như sau:
, l=1,…, L, i=1,…, (4.4)
trong đó:
- giá trị đầu ra của nơ-ron thứ i trong lớp l;
- trọng số liên kết nơ-ron thứ j của lớp l-1 với nơ-ron thứ i của
lớp l;

21. 19
Hàm thường được lựa chọn tùy thuộc vào từng yêu cầu cụ thể. Trong
bài toán dự báo thường dùng hàm sigmoid 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 [36]:
(4.5)
Trong thuật toán BP, các giá trị trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên. Sau
đó chúng được hiệu chỉnh qua các vòng lặp sao cho sai số số đầu ra của mạng
đạt giá trị nhỏ nhất. Trọng số được cập nhật.
4.5. Lựa chọn các yếu tố đầu vào cho mạng nơ-ron trong dự báo dịch
chuyển đứng bề mặt theo thời gian
Các yếu tố được lựa chọn làm đầu vào cho mạng bao gồm: Khoảng cách
từ tâm ruộng khấu tới các điểm quan trắc trên bề mặt tại thời điểm quan trắc
( ), thể tích của khoảng trống khai thác theo thời gian ( ), vị trí của các điểm
trên bề mặt được đặc trưng bởi tọa độ của các điểm trên mặt cắt chính của bồn
dịch chuyển ( hoặc ) và thời gian ( ).
4.6. Dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian bằng mạng nơ-ron nhân tạo
4.6.1. Lựa chọn cấu hình mạng
Kết quả phân tích tổng quan các công trình nghiên cứu đã 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 (đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng chính), trong khi tại lớp đầu ra chỉ có 1
nơ-ron (độ lún).
Hình 4.9. Mô hình mạng nơ-ron dự báo dịch chuyển đứng theo thời gian

22. 20
4.6.2. Huấn luyện 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 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.
4.6.3. Kết quả dự báo và đánh giá độ chính xác
a) Kết quả dự báo trường hợp 1
Kết quả dự báo lún tại các điểm rất gần với giá trị lún quan trắc tương
ứng (Hình 4.14, Hình 4.15). Giá trị các sai số được giới thiệu trên Bảng 4.3.
Hình 4.14. So sánh đường cong dự báo và 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
0.1
-210 -160 -110 -60 -10 40 90 140 190
Độlún(m)
Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)
Đường cong lún dự báo chu kỳ 12 Đường cong lún thực tế chu kỳ 12

23. 21
Hình 4.15. Tương quan giá trị dự báo và thực tế chu kỳ 12 (trường hợp 1)
Bảng 4.3. So sánh kết quả dự báo và thực tế
Trường hợp 1
RMS (m) 0,035
MAE (m) 0,030
r 0,995
b) Kết quả dự báo trường hợp 2
Giá trị các sai số dự báo của mạng nơ-ron tại các chu kỳ 11 và chu kỳ 12
được giới thiệu trên Bảng 4.4.
Bảng 4.4. So sánh kết quả dự báo và thực tế
Trường hợp 2
Chu kỳ 11 Chu kỳ 12
RMS (m) 0,031 0,036
MAE (m) 0,023 0,027
r 0,995 0,993
c) Kết quả dự báo trường hợp 3
Giá trị các sai số dự báo của mạng nơ-ron tại các chu kỳ 10, 11, 12 được
giới thiệu trên Bảng 4.5.
-0.9
-0.8
-0.7
-0.6
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0.0
-0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0
Dựbáo(m)
Quan trắc (m)

24. 22
Bảng 4.5. So sánh kết quả dự báo và thực tế
Trường hợp 3
Chu kỳ 10 Chu kỳ 11 Chu kỳ 12
RMS (m) 0,026 0,031 0,041
MAE (m) 0,018 0,021 0,028
r 0,996 0,996 0,994
d) Kết quả dự báo trường hợp 4
Giá trị các sai số dự báo của mạng nơ-ron tại các chu kỳ 9, 10, 11 và 12
được giới thiệu trên Bảng 4.6.
Bảng 4.6. So sánh kết quả dự báo và thực tế
Trường hợp 4
Chỉ số Chu kỳ 9 Chu kỳ 10 Chu kỳ 11 Chu kỳ 12
RMS (m) 0,020 0,043 0,071 0,081
MAE (m) 0,013 0,032 0,050 0,059
r 0,997 0,990 0,977 0,967
e) Kết quả dự báo trường hợp 5
Giá trị các sai số dự báo của mạng nơ-ron tại các chu kỳ 8, 9, 10, 11 và
12 được giới thiệu trên Bảng 4.7.
Bảng 4.7. So sánh kết quả dự báo và thực tế
Trường hợp 5
Chỉ số Chu kỳ 8 Chu kỳ 9 Chu kỳ 10 Chu kỳ 11 Chu kỳ 12
RMS (m) 0,118 0,166 0,190 0,209 0,207
MAE (m) 0,092 0,130 0,143 0,157 0,165
r 0,961 0,919 0,894 0,888 0,891
Từ bảng 4.7 nhận thấy rằng, tại chu kỳ 8 các sai số 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. Biểu đồ so sánh giữa đường cong dự báo và thực tế chu
kỳ 8 trường hợp như trên hình 4.34.

25. 23
Hình 4.34. So sánh đường cong dự báo và thực tế chu kỳ 8
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: sai 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%.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
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
-0.8
-0.7
-0.6
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0.0
-210 -160 -110 -60 -10 40 90 140 190
Độlún(m)
Khoảng cách tới tâm bồn dịch chuyển (m)
Đường cong lún dự báo chu kỳ 8 Đường cong lún thực tế chu kỳ 8

26. 24
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.
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.

27. DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ
CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
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 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,
Switzerland. DOI: 10.1007/978-3-319-68240-2.
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, Hanoi, Vietnam.