煤层开采

当前话题为您枚举了最新的 煤层开采。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

深部煤层开采灾害防控与力学行为研究
针对深部煤层开采过程中可能出现的动力灾害,如量级大、破化程度高等问题,采用理论分析方法。首先,利用王家山煤矿深部急倾斜煤层开采的微震数据,通过CMEAS算法优化微震台网布局,得到最佳解。其次,建立了综合微震多参数预警指标体系,并根据实际监测数据制定危险判断标准。最后,在最优微震台网下,基于实地监测数据,探讨了工作面顶底板岩层及正前煤层震动的时空演化规律。另外,采用数值计算模拟了工作面开采过程中煤岩体位移场和应力场的变化,以及周边断层的活化模式,揭示了深部开采对力学响应的影响规律。
基于联想规则的影像资料开采
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。
开采速度对采场能量释放的影响研究
开采活动是导致煤矿产生强矿震和冲击地压的根本原因。本研究通过理论分析、数值模拟和现场实测,探讨了回采速度对采场围岩弹性能释放的机制影响。研究结果显示,随着回采速度的增加,采场支护压力和顶板破断释放的能量显著增加。此外,快速回采导致单位时间内释放的总能量和峰值能量增加,围岩能量积聚程度随开挖次数增加而加强。通过实际统计分析验证,确定了适宜的回采速度区间,为矿山开采强度优化提供了依据。
利用云模型优化水下开采岩移参数研究
介绍了水下开采地表移动数据观测方法和导水裂缝带发育高度井下探测方法,并对山东某矿区多个煤矿的导水裂缝带发育高度与岩移参数进行了统计分析。研究中分析了二者的拟合函数关系,并利用云模型处理了拟合数据。结果显示,通过云模型处理后的岩移参数拟合数据更为准确,能够用于指导和预测其他类似条件的煤矿水下开采。
基于瓦斯抽采孔的煤层注水降尘技术在高瓦斯突出煤层综采工作面的应用
针对高瓦斯突出煤层综采工作面粉尘污染问题,利用回风巷瓦斯抽采孔进行煤层注水降尘试验。研究分析了注水量、注水流量和注水压力随时间的变化,以及注水前后煤体水分增量和降尘效果。 结果表明,利用瓦斯抽采孔进行动静压结合注水减尘,操作简便,减少了注水钻孔施工量。注水后,煤体水分增量超过1%,司机位置总粉尘浓度从1 335.5 mg/m3降至681.1 mg/m3,呼吸性粉尘浓度从358.6 mg/m3降至167.1 mg/m3,降尘效率分别为49.0%和53.4%。采煤机下风侧15 m处总粉尘浓度从1 108.9 mg/m3降至526.8 mg/m3,呼吸性粉尘浓度从303.9 mg/m3降至145.8 mg/m3,降尘效率分别为52.5%和52.0%。
泾河区域砂砾岩含水层下综放开采分析
为解决泾河区域下沟煤矿地表泾河和厚白垩系砂砾岩双重水体威胁下的安全采煤问题,通过统计分析和经验类比方法,研究了覆岩结构特征、覆岩破坏高度及防水安全煤岩柱留设宽度。研究结果显示,泾河区域的覆岩类型为中硬偏软弱,选择16倍裂高采高比预估导水裂缝带高度,并推荐3倍综放开采高度的保护层厚度。建议按照19倍采高留设防水安全煤岩柱,以满足大部分区域的安全需求。设计合理的开采高度可以有效支持泾河区域的水体下综放开采。
潞安矿区开采工艺对裂隙带高度影响的实测研究
为了探究潞安矿区不同开采工艺对裂隙带高度的影响规律,通过地面施工20余个勘探钻孔,并采用水文观测、注水试验等多种手段,详细研究了采空区顶板岩层裂隙的分布情况。统计分析大量实测数据后发现,综放开采工艺在相同煤层条件下裂隙带发育最为显著,裂隙带高度相较于分2层综采工艺降低了24%。但裂采比值约为20,与初分层开采裂采比基本持平。研究还确定了潞安矿区裂隙带高度的计算经验公式,为水体下采煤提供了科学依据。
煤层底板水害监测与预警技术创新框架
为解决华北型煤田煤层底板突水监测不全、智能化水平不高等问题,基于底板“下三带”理论,提出了多频连续电法充水水源监测系统和“井-地-孔”联合微震监测系统。采用伪随机多频序列作为人工场源,通过伪随机相关辨识技术提取弱信号。同时,研发了带推靠的孔中传感器及回收装置,实现了三维立体布署和时空精细定位与实时监测。智能预警系统结合时序大数据挖掘和深度学习技术,通过预警级别的三视热力图输出,实时显示煤层底板各网格的预警情况。
煤矿安全管理突出煤层分级探索与应用
为了有效预防和减少我国煤矿发生的煤与瓦斯突出事故,推进煤层“零突出”目标管理,基于国内外研究成果,分析当前煤层管理措施,提出了突出煤层分级管理方案,并通过数理统计方法分析了煤矿事故数据和煤层特性,明确了突出煤层不同级别的管理需求。
基于数据挖掘技术的煤矿智能化精准开采系统探讨
煤矿综采自动化技术的研究已逐步成熟,但由于自动化综采工作面采煤工艺复杂,智能化系统庞大,各设备作业条件复杂。分析显示,各自动化子系统间存在信息孤岛现象,现有综采自动化设备和系统不能有效联通,数据可用性较低。为了在海量、噪声大、模糊和随机的实际数据中,提取和挖掘具有潜在价值的控制和生产决策信息,研究人员探索了如何通过深度数据挖掘技术实现对综采自动化系统的精准开采。基于数据挖掘技术建立的开采模型,通过融合数据分析实现实时工况数据和传感器测量数据的实时控制反馈,应用智能开采模型算法和控制算法进行迭代优化。随着数据挖掘技术的不断进步,系统和装备的分析决策功能得到增强,最终转化为精准开采决策,显著提升了综采工作面的智能化水平。