技术领域
[0001] 本发明涉及地表形变监测技术领域，具体涉及用于煤矿开采的地表形变分析方法及系统。
相关背景技术
[0002] 煤矿开采后，采空区上方的地质层由于受力会发生不同程度的位移和变形，不仅影响矿区的生态环境，还可能对周边地区的建筑物、交通设施等造成损害。因此煤矿开采在满足经济发展需求的同时，也需要考虑地表变形监测的问题。
[0003] 传统的煤矿开采的地表形变分析，通常采用经验数据设定变形阈值，并通过变形阈值触发异常形变预警，分析效率低且主观性较强，异常形变预警的准确性和实时性较差。
具体实施方式
[0014] 本申请提供了用于煤矿开采的地表形变分析方法，用于解决现有的煤矿开采地表形变分析的形变阈值的主观性较强，导致异常预警的准确性和实时性较差的技术问题。
[0015] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0016] 需要说明的是，本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
[0017] 实施例一
[0018] 如图1所示，本申请提供了用于煤矿开采的地表形变分析方法，所述方法包括：
[0019] P10：构建目标开采区域的三维数字孪生模型，采集目标挖掘时区的气象监测信息。
[0020] 具体的，收集目标开采区域的实地测量数据，如地形图、地质图、高程数据等，并获取遥感图像数据，如卫星图像、无人机航拍图像等，用于提取地形地貌信息。对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、坐标统一等。然后，利用地理信息系统(GIS)软件对地形地貌数据进行处理和分析，提取关键地形地貌特征。进而，基于处理后的数据，利用三维建模软件构建目标开采区域的三维数字孪生模型。所述三维数字孪生模型包含详细的地形地貌信息、地质结构信息、地下水位信息等。
[0021] 进一步的，在目标开采区域周边设置气象监测站点，站点位置应考虑到风向、地形等因素对气象数据的影响。并选择合适的气象监测设备，如自动气象站、风速风向仪、雨量计等。按照设定的数据采集频率和时间段，采集目标挖掘时区的气象监测信息，包括获取降雨量、风速、风向、温度、湿度等关键指标，为后续的地表形变分析提供全面、准确的数据支持。
[0022] P20：通过用户端对所述三维数字孪生模型标识目标挖空区域坐标。
[0023] 可选的，用户首先需要通过用户端(如计算机、平板电脑或移动设备等)登录到煤矿开采管理系统。系统会对用户进行身份验证和权限检查，确保用户具有进行目标挖空区域标识的权限。在用户验证通过后，系统会将构建好的三维数字孪生模型加载到用户端界面上。用户可以通过缩放、旋转、平移等操作来查看模型的不同部分和细节，并根据开采计划和实际需求，在三维数字孪生模型上选择出目标挖空区域。一旦用户选择了目标挖空区域，系统会自动记录下该区域的坐标信息，即目标挖空区域坐标，这些坐标信息通常包括经度、纬度、高程等，用于后续的地表形变分析和监测。
[0024] P30：结合地形特征信息、地质特征信息，基于所述目标挖空区域坐标和所述气象监测信息，对所述三维数字孪生模型进行地表形变分析，获得地表形变阈值集合，其中，地表形变阈值表征地表轮廓位置形变阈值。
[0025] 进一步的，如图2所示，本申请实施例步骤P30还包括：
[0026] P31：其中，所述地形特征信息包括地形形状特征、地形尺寸特征、地形分布特征，所述地质特征信息包括地质结构特征，所述气象监测信息包括温度监测信息、降雨量监测信息；
[0027] P32：对所述目标挖空区域坐标进行特征提取，获得纵向分布最大值和横向分布最大值；
[0028] P33：根据所述纵向分布最大值和所述横向分布最大值，构建挖空区域特征空间，其中，所述挖空区域特征空间具有中心深度特征，所述中心深度特征指所述挖空区域特征空间的中心与地面垂直距离；
[0029] P34：根据所述地形形状特征、所述地形尺寸特征、所述地质结构特征、所述地形分布特征、所述温度监测信息、所述降雨量监测信息、所述挖空区域特征空间和所述中心深度特征对所述三维数字孪生模型进行地表形变分析，获得所述地表形变阈值集合，其中，地表形变阈值表征地表轮廓位置形变阈值。
[0030] 应当理解的是，结合地形特征信息、地质特征信息、目标挖空区域坐标和气象监测信息，对三维数字孪生模型进行地表形变分析，以获取地表形变阈值集合。其中，所述地形特征信息包括地形形状特征(如山地、平原、盆地等)、地形尺寸特征(如长度、宽度、面积等)和地形分布特征(如坡度、坡向等)。所述地质特征信息包括地质结构特征，如岩层分布、断层、褶皱等。所述气象监测信息包括温度监测信息、降雨量监测信息。
[0031] 具体的，对目标挖空区域坐标进行特征提取，包括计算其纵向分布最大值(如最大挖掘深度)和横向分布最大值(如最大挖掘宽度)，进一步的，根据所述纵向分布最大值和横向分布最大值，构建一个挖空区域特征空间。所述挖空区域特征空间描述了挖空区域的形状、尺寸和位置，并且所述挖空区域特征空间具有中心深度特征，所述中心深度特征指所述挖空区域特征空间的中心与地面垂直距离，即最大挖掘深度。
[0032] 进一步的，将地形特征信息、地质特征信息、气象监测信息、挖空区域特征空间及中心深度特征等多因素综合考虑，输入到分析模型中。利用地质工程、岩土工程等专业知识，结合数值模拟技术(如有限元分析、离散元分析等)，对三维数字孪生模型进行地表形变分析，预测出地表轮廓位置在不同条件下的形变程度，并设定相应的形变阈值。这些阈值构成了地表形变阈值集合，可用于后续的地表形变监测和预警。
[0033] 进一步的，本申请实施例步骤P34还包括：
[0034] P34‑1：以所述地形形状特征、所述地形尺寸特征、所述地质结构特征、所述地形分布特征、所述温度监测信息、所述降雨量监测信息为静态场景约束，以所述挖空区域特征空间和所述中心深度特征为煤矿挖掘约束，采集煤矿开采记录数据，其中，所述煤矿开采记录数据包括地形变形向量记录信息；
[0035] P34‑2：根据地形位置对所述地形变形向量记录信息进行一级聚类分析，生成地形变形向量记录信息一级聚类结果；
[0036] P34‑3：遍历所述地形变形向量记录信息一级聚类结果进行形变阈值拟合，生成所述地表形变阈值集合。
[0037] 可选的，以所述地形形状特征、所述地形尺寸特征、所述地质结构特征、所述地形分布特征、所述温度监测信息、所述降雨量监测信息为静态场景约束，即目标开采区域的基础自然环境和气候条件约束。以所述挖空区域特征空间和所述中心深度特征为煤矿挖掘约束，采集煤矿开采记录数据。所述煤矿开采记录数据包括地形变形向量记录信息，可反映在煤矿开采过程中地表的实际形变情况，是分析地表形变的重要依据。将具有相似地形位置和地质条件的地表形变数据归为一类，生成地形变形向量记录信息一级聚类结果，其中，每个聚类结果代表了一类具有相似地形位置和地质条件的地表形变数据。
[0038] 进一步的，遍历所述地形变形向量记录信息一级聚类结果，在每个聚类中，根据地形变形向量记录信息，利用统计分析或机器学习等方法进行形变阈值拟合，找出在类似地质和气候条件下，地表形变的一般规律和阈值，并将每个聚类中的形变阈值组合起来，形成地表形变阈值集合。所述地表形变阈值集合包含了在不同地质和气候条件下，地表形变可能达到的各种阈值，可为后续的煤矿开采安全管理和监测预警提供参考。
[0039] 进一步的，根据地形位置对所述地形变形向量记录信息进行一级聚类分析，[0040] 进一步的，本申请实施例步骤P34‑3还包括：
[0041] P34‑31：根据所述地形变形向量记录信息一级聚类结果，提取第一位置地形变形向量记录信息；
[0042] P34‑32：根据变形方向对所述第一位置地形变形向量记录信息进行二级聚类分析，获得第一位置地形变形向量记录信息二级聚类结果；
[0043] P34‑33：遍历所述第一位置地形变形向量记录信息二级聚类结果进行模量中值分析，生成若干个形变阈值；
[0044] P34‑34：取所述若干个形变阈值的最小值，设为第一位置形变阈值集合，添加进所述地表形变阈值集合。
[0045] 具体的，根据地形变形向量记录信息一级聚类结果，确定第一个聚类，即第一位置对应的聚类簇，并从一级聚类结果中提取出对应于第一位置的地形变形向量记录信息。进一步的，根据地形的变形方向对所述第一位置地形变形向量记录信息进行二级聚类分析，将具有相似变形方向的数据归为一类，获得第一位置地形变形向量记录信息二级聚类结果，每个聚类结果代表了一类具有相似变形方向的数据。
[0046] 进一步的，遍历第一位置地形变形向量记录信息二级聚类结果，对每个聚类中的数据进行模量中值分析。模量中值是一个统计学上的概念，代表了一组数据的中间值，对于形变数据来说，模量中值可以反映该聚类中形变的一般水平。对每个聚类中的地形变形向量记录信息进行模量中值计算，得到一个形变模量中值。并将每个聚类中的模量中值作为形变阈值，生成若干个形变阈值，这些形变阈值代表了在不同变形方向下，地表形变可能达到的一般水平。进一步的，从若干个形变阈值中取出最小值，作为第一位置形变阈值集合的代表值。这个最小值代表了在该位置，地表形变可能达到的最小阈值。将第一位置形变阈值集合添加进之前生成的地表形变阈值集合中，所述地表形变阈值集合包含在不同位置、不同变形方向下，地表形变可能达到的各种阈值，为后续的煤矿开采安全管理和监测预警提供了重要参考。
[0047] P40：在所述目标开采区域开采前，采集第一遥感图像进行地表坐标分析，获得基准地表坐标，其中，所述基准地表坐标与所述地表形变阈值集合一一对应，基准地表坐标表征地表轮廓位置初始坐标。
[0048] 应当理解的是，在目标开采区域进行开采活动之前，首先需要通过遥感技术采集该区域的第一遥感图像。遥感图像能够提供大范围的、高分辨率的地表信息，对于后续的地表坐标分析和形变监测具有重要意义。进一步的，基于第一遥感图像进行地表坐标分析，首先对遥感图像进行去噪、增强等预处理，以提高图像质量和特征提取的准确性。进而在预处理后的遥感图像中，提取地表轮廓特征，包括提取地表边缘、纹理、形状等。将提取出的地表轮廓特征映射到地理坐标系中，得到地表轮廓位置的初始坐标，即基准地表坐标。所述基准地表坐标与所述地表形变阈值集合一一对应，可作为后续形变监测的基准数据。
[0049] P50：基于所述地表形变阈值集合，对所述基准地表坐标进行容错配置，生成地表轮廓约束区域。
[0050] 具体的，为了准确监测和管理地表形变，确保开采活动的安全性，基于地表形变阈值集合对基准地表坐标进行容错配置，首先，在每个基准地表坐标周围，根据对应的地表形变阈值设定一个缓冲区，所述缓冲区的大小可以根据实际情况进行调整，以确保在形变发生时能够有足够的时间进行响应。并且，在设定缓冲区时，还需要考虑形变的方向和速度，如果形变方向朝向某个重要设施或区域，或者形变速度较快，则需要设定更大的缓冲区。经过容错配置后，根据每个基准地表坐标及其周围的缓冲区，生成地表轮廓约束区域。所述地表轮廓约束区域是一个三维空间范围，包含了所有可能发生形变的地表区域，并设定了相应的安全阈值，可为煤矿开采过程中的地表形变监测和管理提供重要依据。
[0051] P60：当所述目标开采区域开始挖掘时，采集第二遥感图像进行地表坐标分析，获得地表监测坐标。
[0052] 可选的，在煤矿开采过程中，对地表形变进行实时监测是确保开采活动安全进行的关键环节。一旦目标开采区域开始挖掘，就需要启动地表形变监测机制。使用遥感卫星、无人机等设备，采集目标开采区域的高分辨率遥感图像，即第二遥感图像。并基于第二遥感图像进行地表坐标分析。示例性的，首先对第二遥感图像进行去噪、增强等处理，以提高图像质量和特征提取的准确性，进而在预处理后的遥感图像中，提取出地表轮廓特征，并将提取出的地表轮廓特征映射到地理坐标系中，得到地表监测坐标。所述地表监测坐标可反映当前时刻地表轮廓位置的实际情况，将用于与基准地表坐标进行比对，以判断地表是否发生了形变。
[0053] P70：当所述地表监测坐标偏离所述地表轮廓约束区域，生成地表形变异常信号发送至煤矿开采管理端。
[0054] 进一步的，本申请实施例步骤P70还包括：
[0055] P71：通过所述地表监测坐标，构建地表监测轮廓；
[0056] P72：获得所述地表监测轮廓与所述地表轮廓约束区域的非交集轮廓长度；
[0057] P73：当所述非交集轮廓长度等于0，视为所述地表监测坐标不偏离所述地表轮廓约束区域；
[0058] P74：当所述非交集轮廓长度不等于0，视为所述地表监测坐标偏离所述地表轮廓约束区域。
[0059] 应当理解的是，当地表监测坐标发生变化时，需要判断这些坐标是否仍然位于之前设定的地表轮廓约束区域内。如果坐标偏离了所述地表轮廓约束区域，说明地表可能发生了形变异常，需要采取相应的措施。
[0060] 具体的，首先基于采集到的地表监测坐标，使用地理信息技术(如GIS)或图像处理技术，将这些坐标点连接成线，构建当前时刻的地表监测轮廓。进一步的，计算地表监测轮廓与地表轮廓约束区域之间的非交集轮廓长度，即监测轮廓与约束区域之间不重叠的部分的长度。如果计算得到的非交集轮廓长度等于0，说明地表监测轮廓完全位于地表轮廓约束区域内，即地表没有发生形变异常。此时，不需要采取任何措施，可以继续进行煤矿开采活动。
[0061] 如果非交集轮廓长度不等于0，说明地表监测轮廓有部分或全部超出了地表轮廓约束区域，即地表发生了形变异常。此时，需要生成地表形变异常信号，并将该信号发送至煤矿开采管理端。管理端在接收到异常信号后，可以立即采取相应的措施，如暂停开采、加强监测等，以确保开采活动的安全进行。
[0062] 进一步的，本申请实施例步骤P72还包括：
[0063] P72‑1：通过所述地表监测坐标，构建地表监测轮廓；
[0064] P72‑2：获得所述地表监测轮廓与所述地表轮廓约束区域的非交集轮廓初始长度，其中，所述非交集轮廓初始长度具有若干个非交集子轮廓长度；
[0065] P72‑3：配置轮廓长度阈值，计算所述若干个非交集子轮廓长度中大于或等于所述轮廓长度阈值的非交集子轮廓长度之和，设为所述非交集轮廓长度，其中，所述轮廓长度阈值表征无影响偏离长度阈值。
[0066] 可选的，基于采集到的地表监测坐标，我们使用地理信息技术或图像处理技术，将这些坐标点连接成线，构建当前时刻的地表监测轮廓。进一步的，比较地表监测轮廓和地表轮廓约束区域，找出不在约束区域内的轮廓部分，即非交集部分，将非交集部分分割成若干个不连续的子轮廓，对每个子轮廓，使用适当的计算方法(如欧几里得距离、曼哈顿距离等)计算其长度，获得若干个非交集子轮廓长度。并由若干个非交集子轮廓长度组成非交集轮廓初始长度。
[0067] 进一步的，根据实际应用需求，配置轮廓长度阈值。所述轮廓长度阈值代表了无影响偏离长度阈值，即小于这个阈值的非交集子轮廓长度可以被视为对整体形变无显著影响。进一步的，从非交集子轮廓中筛选出长度大于或等于轮廓长度阈值的子轮廓，作为有效子轮廓，并将筛选出的有效子轮廓的长度相加，得到最终的非交集轮廓长度。
[0068] 进一步的，本申请实施例还包括步骤P80，步骤P80还包括：
[0069] P81：当所述气象监测信息变化时，获得更新气象监测信息；
[0070] P82：结合地形特征信息、地质特征信息，基于所述目标挖空区域坐标和所述更新气象监测信息，对所述三维数字孪生模型进行地表形变分析，获得更新地表形变阈值集合；
[0071] P83：根据所述更新地表形变阈值集合进行地表形变分析。
[0072] 可选的，在煤矿开采过程中，气象条件的变化往往对地表形变有着重要影响。因此，本申请实施例引入步骤P80，用于在气象监测信息变化时，更新地表形变阈值集合，并进行相应的地表形变分析。
[0073] 具体的，当气象监测设备检测到气象条件发生变化时，如降雨量增加、风力增强等，系统将自动获取更新的气象监测信息，并结合已有的地形特征信息(如高程、坡度、坡向等)和地质特征信息(如岩层结构、土壤类型、地下水位等)，将目标挖空区域的坐标和更新的气象监测信息作为新的变量输入到分析模型中，利用数值模拟、物理模拟或机器学习等方法，对三维数字孪生模型进行地表形变分析。通过模拟不同气象条件下的地表形变情况，预测出在不同气象条件下可能发生的地表形变程度和范围，得到更新后的地表形变阈值集合。
[0074] 进一步的，根据所述更新地表形变阈值集合进行地表形变分析，提高地表形变监测的准确性和时效性，为煤矿开采过程中的地表形变管理提供有力支持。
[0075] 综上所述，本申请实施例至少具有如下技术效果：
[0076] 本申请通过构建目标开采区域的三维数字孪生模型，并标识目标挖空区域坐标，结合地形特征信息、地质特征信息、气象监测信息，进行地表形变分析，获得地表形变阈值集合，通过地表坐标分析和容错配置，生成地表轮廓约束区域，当地表监测坐标偏离地表轮廓约束区域，则生成地表形变异常信号发送至煤矿开采管理端。
[0077] 达到了通过地表形变阈值的精细化设定和地表数据的实时监测，提高地表形变异常预警的实时性和准确性的技术效果。
[0078] 实施例二
[0079] 基于与前述实施例中用于煤矿开采的地表形变分析方法相同的发明构思，如图3所示，本申请提供了用于煤矿开采的地表形变分析系统，本申请实施例中的系统与方法实施例基于同样的发明构思。其中，所述系统包括：
[0080] 数字孪生模型构建模块11，所述数字孪生模型构建模块11用于构建目标开采区域的三维数字孪生模型，采集目标挖掘时区的气象监测信息；
[0081] 目标挖空区域坐标标识模块12，所述目标挖空区域坐标标识模块12用于通过用户端对所述三维数字孪生模型标识目标挖空区域坐标；
[0082] 地表形变分析模块13，所述地表形变分析模块13用于结合地形特征信息、地质特征信息，基于所述目标挖空区域坐标和所述气象监测信息，对所述三维数字孪生模型进行地表形变分析，获得地表形变阈值集合，其中，地表形变阈值表征地表轮廓位置形变阈值；
[0083] 基准地表坐标获取模块14，所述基准地表坐标获取模块14用于在所述目标开采区域开采前，采集第一遥感图像进行地表坐标分析，获得基准地表坐标，其中，所述基准地表坐标与所述地表形变阈值集合一一对应，基准地表坐标表征地表轮廓位置初始坐标；
[0084] 地表轮廓约束区域生成模块15，所述地表轮廓约束区域生成模块15用于基于所述地表形变阈值集合，对所述基准地表坐标进行容错配置，生成地表轮廓约束区域；
[0085] 地表监测坐标获取模块16，所述地表监测坐标获取模块16用于当所述目标开采区域开始挖掘时，采集第二遥感图像进行地表坐标分析，获得地表监测坐标；
[0086] 地表形变异常预警模块17，所述地表形变异常预警模块17用于当所述地表监测坐标偏离所述地表轮廓约束区域，生成地表形变异常信号发送至煤矿开采管理端。
[0087] 进一步的，所述地表形变分析模块13还用于执行以下步骤：
[0088] 其中，所述地形特征信息包括地形形状特征、地形尺寸特征、地形分布特征，所述地质特征信息包括地质结构特征，所述气象监测信息包括温度监测信息、降雨量监测信息；
[0089] 对所述目标挖空区域坐标进行特征提取，获得纵向分布最大值和横向分布最大值；
[0090] 根据所述纵向分布最大值和所述横向分布最大值，构建挖空区域特征空间，其中，所述挖空区域特征空间具有中心深度特征，所述中心深度特征指所述挖空区域特征空间的中心与地面垂直距离；
[0091] 根据所述地形形状特征、所述地形尺寸特征、所述地质结构特征、所述地形分布特征、所述温度监测信息、所述降雨量监测信息、所述挖空区域特征空间和所述中心深度特征对所述三维数字孪生模型进行地表形变分析，获得所述地表形变阈值集合，其中，地表形变阈值表征地表轮廓位置形变阈值。
[0092] 进一步的，所述地表形变分析模块13还用于执行以下步骤：
[0093] 以所述地形形状特征、所述地形尺寸特征、所述地质结构特征、所述地形分布特征、所述温度监测信息、所述降雨量监测信息为静态场景约束，以所述挖空区域特征空间和所述中心深度特征为煤矿挖掘约束，采集煤矿开采记录数据，其中，所述煤矿开采记录数据包括地形变形向量记录信息；
[0094] 根据地形位置对所述地形变形向量记录信息进行一级聚类分析，生成地形变形向量记录信息一级聚类结果；
[0095] 遍历所述地形变形向量记录信息一级聚类结果进行形变阈值拟合，生成所述地表形变阈值集合。
[0096] 进一步的，所述地表形变分析模块13还用于执行以下步骤：
[0097] 根据所述地形变形向量记录信息一级聚类结果，提取第一位置地形变形向量记录信息；
[0098] 根据变形方向对所述第一位置地形变形向量记录信息进行二级聚类分析，获得第一位置地形变形向量记录信息二级聚类结果；
[0099] 遍历所述第一位置地形变形向量记录信息二级聚类结果进行模量中值分析，生成若干个形变阈值；
[0100] 取所述若干个形变阈值的最小值，设为第一位置形变阈值集合，添加进所述地表形变阈值集合。
[0101] 进一步的，所述地表形变异常预警模块17还用于执行以下步骤：
[0102] 通过所述地表监测坐标，构建地表监测轮廓；
[0103] 获得所述地表监测轮廓与所述地表轮廓约束区域的非交集轮廓长度；
[0104] 当所述非交集轮廓长度等于0，视为所述地表监测坐标不偏离所述地表轮廓约束区域；
[0105] 当所述非交集轮廓长度不等于0，视为所述地表监测坐标偏离所述地表轮廓约束区域。
[0106] 进一步的，所述地表形变异常预警模块17还用于执行以下步骤：
[0107] 通过所述地表监测坐标，构建地表监测轮廓；
[0108] 获得所述地表监测轮廓与所述地表轮廓约束区域的非交集轮廓初始长度，其中，所述非交集轮廓初始长度具有若干个非交集子轮廓长度；
[0109] 配置轮廓长度阈值，计算所述若干个非交集子轮廓长度中大于或等于所述轮廓长度阈值的非交集子轮廓长度之和，设为所述非交集轮廓长度，其中，所述轮廓长度阈值表征无影响偏离长度阈值。
[0110] 进一步的，所述系统还包括：
[0111] 更新气象监测信息获取模块，所述更新气象监测信息获取模块用于当所述气象监测信息变化时，获得更新气象监测信息；
[0112] 更新地表形变阈值获取模块，所述更新地表形变阈值获取模块用于结合地形特征信息、地质特征信息，基于所述目标挖空区域坐标和所述更新气象监测信息，对所述三维数字孪生模型进行地表形变分析，获得更新地表形变阈值集合；
[0113] 更新地表形变分析模块，所述更新地表形变分析模块用于根据所述更新地表形变阈值集合进行地表形变分析。
[0114] 需要说明的是，上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0115] 以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
[0116] 本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变形属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变形在内。
