一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统的制作方法

技术特征：
1.一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述系统的运行包括以下内容：步骤一：钻取观测井，并下放水下监测装置(11)至适应含水层深度；步骤二：启动水下监测装置(11)，实时测量该监测装置附近的水压、流速等数据，并通过无线数据传输模块(14)发送给数据处理中心(21)；步骤三：数据处理中心(21)对接收的数据进行处理，求得该监测装置所处深度，并绘制时间降深(t-s)曲线；步骤四：求参功能模块(31)采用粒子群优化算法将时间降深曲线与标准泰斯井函数曲线配线，并求解水文地质参数；步骤五：预测功能模块(41)通过比对水文地质参数的实时值与典型值，当出现较大的参数波动时，作出即将出现地质活动的预测判定。2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述水下监测装置(11)包括压力计(12)和流速仪(13)，可以测量监测装置周围的水压p和流速v。3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述步骤二中，测量水流参数的时间间隔可以人为设定，其间隔越短，预测精度越高。4.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述步骤三中，以静水头h_静表示水下监测装置(11)所处深度，公式为：h_静＝p/ρg-v^2/2g；p为水压；v为流速；ρ为液体密度；g为重力系数；h_静为静水头高度。5.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述步骤三中，以不同时刻t与初始时刻t0的静水头之差〖δh〗_静作为该时刻的水位降深s，用以绘制t-s曲线，公式为：s＝h_静-h_静'式中：s为t时刻的水位降深；h_静为t0时刻的静水头；h_静'为t时刻的静水头。6.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述步骤三中粒子群优化算法的内容为：应用最小二乘法，建立降深时间曲线与标准泰斯井函数配线离差平方和最小值目标函数fv＝minf(a，b)，利用粒子群算法求目标函数最小值，模拟人工配线计算水文地质参数。目标函数：式中：a为监测点(ti，si)沿横坐标轴移动的距离(a≥0)；b为监测点(ti，si)沿纵坐标轴移动的距离(b≥0)；ti为第i次监测的时间；si——第i次监测到的降深。7.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述步骤三中，所求的水文地质参数包括但不限于导水系数t、贮水系数s和压力传导系数α，其计算公式为：t＝q/4π[s][w(u)]s＝4t[t]/(r^2[1/u])α＝t/s
式中：[1/u]、[w(u)]、[t]、[s]分别为匹配点对应的w(u)-1/u、s-t坐标系的横纵坐标值；r为观测井半径。8.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述步骤五中，将导水系数t、贮水系数s、压力传导系数α实测值与典型值的比值制成曲线图，当有任意一曲线的数值波动在安全波动范围(0.7～1.3)之外时，则作出即将发生较大地质活动的预测。9.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，其特征在于：所述步骤五中，曲线图的安全波动范围可以调整，其范围越小，则越容易预测程度较轻的地质活动。

技术总结
本发明涉及地质活动预测技术领域，具体为一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，系统的运行包括以下内容：钻取观测井，并下放水下监测装置至适应含水层深度；启动水下监测装置，实时测量该监测装置附近的水压、流速等数据，并通过无线数据传输模块发送给数据处理中心；数据处理中心对接收的数据进行处理，求得该监测装置所处深度，并绘制时间降深(t-s)曲线；求参功能模块采用粒子群优化算法将时间降深曲线与标准泰斯井函数曲线配线，并求解水文地质参数；预测功能模块通过比对水文地质参数的实时值与典型值，当出现较大的参数波动时，作出即将出现地质活动的预测判定。作出即将出现地质活动的预测判定。作出即将出现地质活动的预测判定。


技术研发人员：张峥 何立新 张勇 杜涛
受保护的技术使用者：河北工程大学
技术研发日：2021.09.02
技术公布日：2022/1/7