| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-31页 |
| 1．1 问题的提出 | 第11-12页 |
| 1．2 大面积采空区失稳的典型事例及原因 | 第12-15页 |
| 1．2．1 典型事例 | 第12-15页 |
| 1．2．2 大面积地压灾害发生的原因 | 第15页 |
| 1．3 国内外研究现状及存在问题 | 第15-26页 |
| 1．3．1 重大危险源国内外研究现状 | 第15-22页 |
| 1．3．2 矿山重大危险源研究现状 | 第22-25页 |
| 1．3．3 矿山重大危险源研究存在的问题 | 第25-26页 |
| 1．4 重大危险源辨识方法 | 第26-27页 |
| 1．5 论文的工程背景及意义 | 第27-29页 |
| 1．5．1 工程背景 | 第27-28页 |
| 1．5．2 研究意义 | 第28-29页 |
| 1．6 论文的主要研究内容与技术路线 | 第29-31页 |
| 第二章 采空区围岩失稳机理 | 第31-58页 |
| 2．1 岩石失稳机理 | 第31-37页 |
| 2．1．1 岩石的宏观破坏形式 | 第31-32页 |
| 2．1．2 岩石的细观破坏特征 | 第32-35页 |
| 2．1．3 岩石矿物晶体结合力与能的特征 | 第35-37页 |
| 2．2 岩体破坏机理 | 第37-38页 |
| 2．2．1 岩体破坏的概念 | 第37页 |
| 2．2．2 岩体破坏的机理 | 第37-38页 |
| 2．3 覆盖岩层破坏与移动规律 | 第38-45页 |
| 2．3．1 深埋条件下的空区覆岩破坏与移动规律 | 第38-41页 |
| 2．3．2 浅埋条件下的空区覆岩破坏与移动规律 | 第41-45页 |
| 2．4 大面积采空区围岩失稳的蠕变机制 | 第45-53页 |
| 2．4．1 大面积采空区失稳过程的阶段划分 | 第46-48页 |
| 2．4．2 岩石典型蠕变曲线及其特征 | 第48-49页 |
| 2．4．3 大面积采空区围岩失稳的流变模型 | 第49-53页 |
| 2．5 大面积采空区失稳的机理 | 第53-57页 |
| 2．5．1 大面积采空区失稳的基本形式 | 第53-54页 |
| 2．5．2 大面积采空区失稳的力学机理 | 第54-57页 |
| 2．6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 空区围岩失稳的事故致因模型 | 第58-76页 |
| 3．1 产业灾害致因理论概况 | 第58-62页 |
| 3．1．1 产业灾害致因理论综述 | 第58-60页 |
| 3．1．2 矿山中以人失误为主因的事故模型 | 第60-62页 |
| 3．2 空区围岩失稳的扰动-能量转移事故模型 | 第62-67页 |
| 3．2．1 扰动起源事故模型 | 第62-64页 |
| 3．2．2 能量转移论 | 第64-65页 |
| 3．2．3 扰动-能量转移事故模型 | 第65-67页 |
| 3．3 大面积采空区失稳的突变模型 | 第67-75页 |
| 3．3．1 突变理论的适用性及其应用情况 | 第67-69页 |
| 3．3．2 突变理论的基本原理 | 第69-70页 |
| 3．3．3 采场结构的力学模型 | 第70-72页 |
| 3．3．4 大面积采空区围岩失稳的尖点突变模型 | 第72-73页 |
| 3．3．5 大面积采空区围岩突变失稳机理分析 | 第73-74页 |
| 3．3．6 大面积采空区围岩突变失稳的有关结论 | 第74-75页 |
| 3．4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 大面积采空区失稳人工神经网络辨识 | 第76-97页 |
| 4．1 人工神经网络研究现状 | 第76-79页 |
| 4．1．1 人工神经网络研究的发展简史 | 第76-78页 |
| 4．1．2 人工神经网络的应用领域 | 第78-79页 |
| 4．2 BP网络及其改进得法 | 第79-85页 |
| 4．2．1 BP算法原理 | 第79-80页 |
| 4．2．2 BP网络的学习过程 | 第80-82页 |
| 4．2．3 BP网络的优缺点 | 第82页 |
| 4．2．4 BP算法的改进 | 第82-84页 |
| 4．2．5 BP算法的改进在Matlab上的实现 | 第84-85页 |
| 4．3 大面积采空区失稳辨识的BP网络模型构建 | 第85-91页 |
| 4．3．1 影响因素分析及模型输入参数的确定 | 第85页 |
| 4．3．2 模型输出参数 | 第85-86页 |
| 4．3．3 神经网络的构造 | 第86页 |
| 4．3．4 训练样本的选取 | 第86-89页 |
| 4．3．5 输入数据的归格化处理 | 第89页 |
| 4．3．6 模型训练及其结果 | 第89-91页 |
| 4．4 瑶岗仙钨矿大面积采空区稳定性神经网络辨识 | 第91-94页 |
| 4．4．1 工程概况 | 第91-92页 |
| 4．4．2 矿区地质环境条件与模型输入参数 | 第92-93页 |
| 4．4．3 空区失稳神经网络辨识结果 | 第93-94页 |
| 4．5 根据神经网络的连接权值确定各影响因素权重 | 第94-96页 |
| 4．6 本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 现场监测基础上的危险源辨识 | 第97-119页 |
| 5．1 灰色预测模型及其应用 | 第97-103页 |
| 5．1．1 灰色GM(1,1)预测建模 | 第97-100页 |
| 5．1．2 GM(1,1)模型在危险源辨识中的应用 | 第100-103页 |
| 5．2 时间序列的人工神经网络预测模型及应用 | 第103-108页 |
| 5．2．1 时间序列预测的人工神经网络建模 | 第103-105页 |
| 5．2．2 时间序列神经网络预测模型的应用 | 第105-108页 |
| 5．3 岩体稳定性辨识的声发射-压力-位移耦合模式 | 第108-114页 |
| 5．3．1 大范围岩体稳定性监测方案 | 第109-110页 |
| 5．3．2 观测结果分析 | 第110-111页 |
| 5．3．3 声发射-压力-位移观测结果的耦合分析 | 第111-114页 |
| 5．3．4 观测结果耦合分析的意义 | 第114页 |
| 5．4 铜坑矿大面积采空区失稳预报准则 | 第114-117页 |
| 5．4．1 预报准则概况 | 第114-115页 |
| 5．4．2 铜坑矿岩石物理力学指标 | 第115页 |
| 5．4．3 铜坑矿岩体声发射特征及声发射监测结果 | 第115-116页 |
| 5．4．4 其它监测项目的观测结果 | 第116-117页 |
| 5．4．5 铜坑矿大面积采空区失稳预报指标 | 第117页 |
| 5．5 本章小结 | 第117-119页 |
| 第六章 空区失稳危险源数值模拟辨识 | 第119-135页 |
| 6．1 数值模拟方法在岩体稳定性分析中的应用概况 | 第119-121页 |
| 6．2 地下开挖能量释放率的计算 | 第121-122页 |
| 6．3 四川里伍铜矿大面积采空区失稳有限元辨识 | 第122-134页 |
| 6．3．1 地质与采矿概况 | 第123-125页 |
| 6．3．2 有限元计算模型 | 第125-126页 |
| 6．3．3 数值模拟计算结果与分析 | 第126-133页 |
| 6．3．4 数值模拟分析得出的主要结论 | 第133-134页 |
| 6．4 本章小结 | 第134-135页 |
| 第七章 重大危险源的危险性分级 | 第135-153页 |
| 7．1 危险源分级概况 | 第135-138页 |
| 7．1．1 两类分级方法 | 第135-137页 |
| 7．1．2 重大危险源分级的标准 | 第137-138页 |
| 7．1．3 重大危险源分级存在的问题 | 第138页 |
| 7．2 综合指数分级法及其应用 | 第138-142页 |
| 7．2．1 影响大面积采空区失稳危险状态的地质因素及指数 | 第138-140页 |
| 7．2．2 影响大面积采空区失稳危险状态的开采技术因素及指数 | 第140-141页 |
| 7．2．3 大面积采空区失稳危险状态的综合指数 | 第141页 |
| 7．2．4 大面积采空区失稳危险性等级的划分 | 第141页 |
| 7．2．5 综合指数分级法的应用 | 第141-142页 |
| 7．3 动态聚类法重大危险源分级 | 第142-147页 |
| 7．3．1 DT法的基本原理及数据表示 | 第143-144页 |
| 7．3．2 实施步骤与分类函数 | 第144-145页 |
| 7．3．3 动态聚类法分级应用 | 第145-147页 |
| 7．4 自组织竞争神经网络重大危险源分级 | 第147-152页 |
| 7．4．1 神经网络与危险源源分级 | 第147-149页 |
| 7．4．2 自组织竞争神经网络的基本原理 | 第149-150页 |
| 7．4．3 神经网络动态分级应用 | 第150-151页 |
| 7．4．4 神经网络动态分级的研究结论 | 第151-152页 |
| 7．5 本章小结 | 第152-153页 |
| 第八章 研究总结与展望 | 第153-157页 |
| 8．1 论文研究总结 | 第153-156页 |
| 8．1．1 研究要点与结论 | 第153-155页 |
| 8．1．2 主要创新点 | 第155-156页 |
| 8．2 研究展望 | 第156-157页 |
| 参考文献 | 第157-169页 |
| 致谢 | 第169-170页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第170页 |
