煤矿冲击地压监测

当前话题为您枚举了最新的煤矿冲击地压监测。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。

煤矿冲击地压综合监测预警平台创新研究
为提升煤矿冲击地压监测预警精度,自动化水平,从冲击地压发生载荷出发,提出分源监测思路,开发了新型煤矿冲击地压综合监测预警平台。研究表明,基于现场监测数据,通过属性权重和等级权重赋予每种预警指标,动态生成综合权重,采用分源权重综合预警方法,避免主观误差,确保预警客观可靠。平台集成了接口融合、格式转化、统计分析、多参量预警等功能,大幅提升了预警效率和效果。
中国冲击地压时空分布特征研究
采用统计调研的方法, 在调研全国冲击矿井空间分布的基础上, 对忻州窑矿、三河尖矿、千秋煤矿共179次冲击地压的发生时间进行统计分析。研究认为冲击地压矿井在中国北多南少、东多西少, 且呈现一定空间聚集特征; 冲击地压发生时间并不集中在某一特定的年、月或日, 发生时间具有离散性; 煤炮是冲击前的重要前兆信息, 煤层合并区、孤岛临空巷道端头及超前应力区、多巷交汇区是冲击地压高发区, 底板及两帮是受破坏较为严重的区域; 分层开采、炮采及坚硬顶板长距离悬顶等条件下冲击危险性增强。
基于Weka平台的冲击地压预测方法比较
利用Weka、Excel和Ultra Edit等软件,以冲击地压危险程度数据为样本,分别采用支持向量机、决策树和朴素贝叶斯分类器三种数据挖掘算法进行训练和预测。通过对比分析三种算法的精度、混淆矩阵和节点错误率,结果表明,贝叶斯分类器在冲击地压预测方面表现最佳,其预测精度高,具有进一步研究的价值。
基于G-R公式的冲击地压预测研究(2004)
本研究从山东华丰矿冲击地压发生次数与震级关系的角度出发,阐述了利用震级趋势预测冲击地压的基本原理,并引入了G-R公式进行详细分析。通过对该矿1995~2001年的统计数据进行分析,揭示了一些重要的规律与结论。研究结果表明,基于G-R公式进行的冲击地压预测具有一定的可靠性,为未来的研究和应用提供了新的思路。
开滦矿区深部冲击地压的表现特征及主导因素分析
统计分析了开滦矿区唐山矿和赵各庄发生的冲击地压事故,阐述了该区域深部冲击地压灾害的显现特征,并探讨了构造应力、煤岩体物理力学性质、开采深度和开采技术条件等因素对冲击地压发生的主导作用。结合开滦矿区的实际情况,提出了治理该地区深部冲击地压灾害的合理措施。
构造与巨厚砾岩耦合作用下冲击地压发生规律
以义马矿区为研究对象,统计分析了 11 个典型工作面发生的 89 次冲击地压事件。研究发现,义马矿区冲击地压主要发生在回采巷道,共计 51 次,占比 57.3%。冲击地压引起的回采巷道变形破坏主要表现为底鼓,并伴随上帮移出和下帮肩角鼓出等现象。
1302工作面煤巷掘进冲击地压控制技术优化研究
以某矿1302工作面冲击地压表现为研究背景,通过对冲击地压表现进行统计分析,确定了其发生的基本特征。根据冲击地压的主要影响因素,提出了钻孔卸压和爆破卸压两种冲击地压治理方法。在实施危险区域解决方案后,通过钻屑法监测结果分析,发现峰值应力向煤体深部转移,取得了良好的治理效果。
煤矿顶板灾害类型及监测防治技术综述
长期以来,顶板灾害在我国煤矿事故中占据主要位置,其发生频率和致命性是煤矿安全生产的主要挑战。通过分析顶板岩性、矿压表现特征和实例统计,得出我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架三种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及其成因:片帮冒顶多发生于松软煤岩体和管理不善的工作面;顶板大面积突然垮落主要由坚硬顶板的瞬时垮落引起;大面积切顶压架则常见于浅埋薄基岩或累积下沉严重的工作面。针对我国煤矿顶板灾害监测与防治,提出了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构,包括微震监测系统、矿压监测系统和三维激光扫描技术,以动态掌握采场围岩活动规律和支架工况,实现顶板灾害的有效监测预警。此外,还建议在工作面开采前优化采煤方法和科学布置工作面,以及在开采过程中采用顶板弱化技术,综合防治顶板灾害。
煤矿移动视频监测安全数据挖掘应用技术
针对煤矿井下环境复杂多变、事故频发的现状,研制出一种基于无线传感器网络的煤矿综合监控系统。该系统融合Zigbee无线技术和Web Server,实现井下环境参数监测、人员定位、短消息通信和设备远程控制等功能。
关联规则挖掘在煤矿安全监测中的应用_2011
为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识,来指导煤矿安全预警工作,将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点,对数据进行了预处理后,采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统,用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后,就可以挖掘出关联规则。