大倾角软煤开采

针对潘四东煤矿11513大倾角工作面煤壁片帮、支架滑移倾倒和顶板大面积来压问题，通过理论分析、数值模拟和现场实测的研究方法，对厚硬顶板下大倾角软煤开采的灾变机制和防控技术进行了研究。研究结果显示，在厚硬顶板下大倾角软煤开采初期，围岩塑性破坏主要集中在煤壁和底板岩层；邻近工作面区域煤岩体位移表现出煤壁挤出位移量大于底板鼓起位移量大于顶板下沉位移量的特征。随着工作面推进距离增加，煤壁挤出位移量逐渐增大，导致煤壁片帮失稳的风险增加。根据围岩位移和变形破坏特征，结合现场观测，提出了两种厚硬顶板下大倾角软煤开采的灾害模式：一是“片帮-冒顶”主导的动态互馈失稳，二是冲击动力显现的瞬发性灾害。基于这些机制，采用了深孔预裂爆破初次放顶技术控制顶板运动，同时实施了煤壁注浆加固、支架防倒防滑以及“铺金属网+工字钢”辅助液压支架管理破碎直接顶等多重防治措施，以确保“支架-围岩”系统的稳定工作。经过一系列防治措施后，对支架工作阻力和煤壁片帮进行了统计分析。

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基于对煤壁片帮基本形式的统计分析，采用数值分析软件研究了工作面机采高度、端面距、支架工作阻力等因素对煤壁稳定性的影响，得出了一些具有现实指导意义的控制参数和结论。

探讨了多媒体数据挖掘的原型，通过建立包含媒体库、特征库和知识库的体系结构，全面展示影像数据的特征，从而有效解决了影像数据表示的问题。

东软老师授课的案例，特别适合初学者，内容简单易懂，一学即会。

基于图像识别的飞机侧倾角估算方法 该方法利用图像分类技术估算飞机相对于地平线的侧倾角。其核心原理是将图像分为天空和地面两部分，并通过分析二者分界线（即地平线）来确定飞机的姿态。 算法流程： 图像分类: 训练SVM分类器：使用包含天空和地面图像的数据集，提取颜色和纹理特征进行训练。 对输入图像进行分类：将图像像素分为代表天空的白色像素和代表地面的黑色像素。 地平线检测: 在分类后的二值图像中，提取分隔黑白像素的地平线。 侧倾角计算: 通过拟合地平线的多项式曲线，计算飞机相对于地平线的侧倾角。拟合优度可用于评估计算结果的准确性。 示例代码: 提供的MATLAB代码示例演示了如何训练SVM分类器并使用该方法估算飞机侧倾角。 注意事项: 该方法的准确性受图像质量和分类器性能的影响。 复杂背景或光照条件可能导致分类错误，进而影响侧倾角估算结果。

通过充分利用大量取心井资料进行统计分析，建立了高煤阶煤岩的测井多参数识别标准。采用灰色关联法定量解释煤岩类型，确保解释结果准确性高且不受人为因素影响。高煤阶煤岩的密度与工业组分含量之间存在密切关系。结合测井多元回归模型和等效体积模型，计算出煤岩的密度和孔隙度，并据此计算各工业组分的含量。该方法基于大量实验数据和理论模型的结合，结果可靠，在实际操作中具备可行性。

根据提供的文件信息，以下是对标题、描述及相关知识点的详细阐述：近距离煤层同采是指在同一矿区内，联合开采上下多层煤的技术。放煤顺序是指在开采下层煤时，安排顶煤的先后次序。这一问题的解决，对于提高煤炭回收率、降低含矸率以及优化开采经济效益具有重要意义。PFC2D（Particle Flow Code in Two Dimensions）是由Itasca Consulting Group开发的颗粒流数值模拟软件，主要用于模拟煤炭开采过程中的物理现象。通过PFC2D软件，可以模拟地层运动、颗粒流及岩石破碎等复杂过程，为矿山工程提供数值模拟支持。泉店煤矿作为一个实际案例，通过模拟其联合开采工作面，分析不同放煤顺序对顶煤回收率和含矸率的影响，从而确定最佳的开采策略。统计分析表明，通过优化放煤顺序可以最大化顶煤回收率并最小化含矸率，这些分析结果基于PFC2D软件的数值模拟。研究还着重分析了近距离煤层、联合开采和放煤顺序等关键词，以深入探讨矿井开采技术和策略。最终，通过文献引用与实际应用的结合，展示了研究在理论和实际操作中的深度挖掘和贡献。

煤体结构是影响煤层气储层产能的重要因素之一。原生结构煤和碎裂结构煤的物理力学性质存在显著差异，利用这些差异可以有效区分煤体结构。本研究基于阵列声波测井资料，提取煤岩纵横波速度比和抗剪强度参数，并进行统计分析，确定了区分原生结构煤与碎裂结构煤的波速比和抗剪强度阈值范围。结果表明，联合使用这两种参数可以有效识别煤体结构类型，准确率达到84%。

这个简单的m文件描述了UTRA软切换算法中软切换概率与软切换阈值之间的函数关系。它通过计算启用软切换的小区面积与总小区面积的比率来推导这一关系。