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基于GIS的煤矿底板突水预测模型的构建与应用 总被引：8，自引：0，他引：8
煤层底层突水,是一种多因素综合影响的煤矿地质灾害,因其形成机理的复杂性和时空分布的不规则性,使预测预报成为煤矿领域的一个难题,本文结合山东肥城国家庄煤矿底板突水预测的工作,系统阐述了在ＧＩＳ的空间分析,空间操作功能的支持下,建立底板突水预测模型的基本理论与方法。 相似文献
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曹丁涛 《水文地质工程地质》2013,40(2):9-13
煤层开采后,上覆岩层下沉过程中,上下层状岩层挠曲不同步而形成的离层空间即离层.离层空间中积存的地下水即为离层水.结合济宁二号煤矿离层水突出实例,阐述了离层水的形成条件、影响因素和离层静水压突水机理,提出了离层静水压突水的危险性判别方法和离层静水压突水的防治措施.离层静水压突水的突水机理,是离层静水压力大于离层下位隔水层的承受能力,导致离层水突出.离层积水能否突出,可借用底板突水危险性评价中底板突水系数公式判断.通过超前在工作面顺槽斜向上方积水离层施工疏水钻孔,人为破坏离层的封闭性,可有效避免离层大量积水,进而避免大量离层积水突然溃出的水害事故的发生.实践证明,离层静水压突水可以预测和防治. 相似文献
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煤矿底板突水灾害地下三维空间分布特征 总被引：4，自引：0，他引：4
本文根据底板突水实例的统计资料，研究了突水灾害的空间分布规律；通过综合分析煤层底板内应力测试三维有限元电算及相似材料模拟结果探讨了底板突水灾害地下三维空间分布规律形成的原因，为深入研究底板突水的防治提供了参考。 相似文献
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采煤工作面底板突水的初步研究 总被引：3，自引：0，他引：3
本文根据我局现场测试成果和华北8个矿区41个工作面的46次底板突水实例,对采煤活动与底板突水关系,从空间和时间上进行了研究,试图建立一个华北型煤田回采工作面底板突水模型,以便深入研究底板突水的预测与处理方法。由于部分突水的动态资料不够完整,加之水平所限,错误缺点难免,望批评指正。 相似文献
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北方煤田主要可采煤层,位于石炭二叠纪地层之内,一般都实行带压开采,往往导致底板突水,影响生产或淹井。因此,查清间接底板奥灰水的分布趋势,对底板突水性进行预测,势在必行。笔者以黄家堡井田为例,从分析底板突水因素入手,用半经验公式预测底板突水性,然后用数学水文地质方法,对各影响突水因素进行趋势分析,了解突水性在空间变化趋势,以供煤矿开采参考。 相似文献
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滨水空间的合理规划设计,影响着整个城市多方面的发展。本文就滨水空间的规划设计进行探讨,渴望解决城市与水尤为突的问题。 相似文献
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煤矿顶板突水溃砂威胁矿井安全。基于煤层顶板突水溃砂区"人工假顶"再造的思路,提出了水泥-水玻璃混合液速凝封堵突水溃砂通道的技术。以鄂尔多斯盆地西缘某侏罗系煤矿上组煤开采发生的一次顶板突水溃砂事件为研究对象,提出了通过双浆并列管进行水泥和水玻璃孔口注浆、孔底混合的地面治理方案;利用三维地质模型构建技术,呈现了类"马鞍型"溃砂区空间形状特征,以及溃砂区中部向四周边缘变薄、且局部"孤峰"凸起的浆液-溃砂混合体空间形状特征;充水含水层水头动态特征、地下水流场变化特征以及瞬变电磁电阻率特征指标,综合指示突水溃砂通道实现了完全封堵。形成的堵水及评价技术在类似工程应用中具有一定的借鉴意义。 相似文献
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准确圈定煤矿工作面底板突水预警重点监测区域,实现监测位置和潜在突水点位置在空间上的匹配,是突水灾害预警急需解决的问题之一。为研究煤矿工作面底板突水灾害预警重点监测区域评价技术,采用水文地质分析、GIS空间分析及ANN预测等技术手段,建立了底板突水灾害预警重点监测区域评价指标体系,提出了将不连续指标转化为连续指标的方法,建立了评价模型,研发了重点监测区域评价GIS系统,实现了煤矿底板突水灾害预警重点监测区域GIS与ANN耦合评价技术,最后以赵庄煤矿5303回采工作面底板突水监测预警为例,利用研发的系统圈定了该工作面重点监测区域。研究表明,确定预警重点监测区域的影响因素主要有含水层水压、含水层富水性、含水层防（隔）水煤岩柱厚度、老空区危险性指数、断层危险性指数、陷落柱危险性指数和封闭不良钻孔危险性指数,利用分段函数可以有效将不连续指标转化为连续指标,研发的评价系统可以实现煤矿突水灾害预警监测位置自动评价,评价结果与现场揭露及水害预警系统监测结果一致。 相似文献
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岩溶地区隧道建设中常发生突水、突泥等地质灾害，危及工程和施工人员安全，故隧道线路的优化工作尤为重要。本文以三清高速万寿山隧道为例，通过大比例尺水文地质调查，查明了区域岩溶水系统的空间展布和岩溶地下水的循环特征，研究了不同隧道方案与岩溶水系统的空间位置关系，并预测不同线位方案岩溶水害的发育特征。在此基础上，选取隧道穿越断层数量、隧道穿越岩溶含水层长度、最大突水压力以及最大突涌水量作为隧道方案比选的定量评价指标，基于层次分析法，建立岩溶地区隧道线路综合评价模型。对不同线位方案进行地质比选，结果表明:C方案的岩溶水文地质条件相对较好，岩溶突水突泥风险最低。 相似文献
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In order to improve the accuracy of floor water inrush assessment, the risk prediction model of floor water inrush was established by combining the principal component logistic regression analysis (PCLRA) and GIS spatial geographic analysis. In this paper, the geological data of Pandao coal mine was taken as the engineering background. First of all, main controlling factors of floor water inrush were determined and quantified. Next, PCLRA was used to determine the weight of each factor and establish the mathematical model for predicting the floor water inrush. And then, GIS’s spatial analysis and data processing function was used to draw related single factor thematic maps. Related thematic maps were weighted superposed to draw a floor water inrush zoning map based on PCLRA mathematical model. The study areas were divided into five levels by Jenks optimization method and vulnerability index initial model. And the corresponding threshold range was determined. The results show that (1) the high sensitivity factors in floor failure depth were added to evaluate the water inrush, and the fault fractal dimension was used to replace the fault structure related factors, and the main controlling factors of floor water inrush are more comprehensive; (2) the fitting degree of PCLRA model is high and the test accuracy is 83.3%; (3) the prediction results were well fitted to the actual position of water inrush (three water inrush points are located in the dangerous area, and two water inrush points are located in the relatively dangerous area). 相似文献
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选取对突水有影响的地质因素，如构造、矿压、构造裂隙、断层断距、断层至突水点距离、隔水层厚度、水压等为自变量，以突水点及未突水点的这些资料为基础，用数量化理论（Ⅰ、Ⅱ）的方法，将定性变量数量化，并参与计算，建立了焦作矿区底板突水的定量预报模型。经检验表明，所建模型可靠，可用于实际预测 相似文献
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任何矿井水害事故均会显现不同的预兆,为夯实水害智能预警基础,明晰了感知、辨识、评估、预测及相互逻辑关系的系统建设内涵,针对不同水害类型,根据其突水机理不同,设计三大类多模式水害典型场景,建立相应突水判据,提出了确定性理论精确预测与包括大数据及深度学习在内的非确定性趋势推测两类预测方法,为智能预警系统的预测预报、预警准则及阈值设置奠定理论基础。以陕西省彬长矿区亭南矿为例,建立了动态信息、静态信息及关联信息的指标体系,将地面水文动态监测单元、井下水情环境监测单元以及采掘工作面采动动态监测单元集成,构建原位采集和突水要素预兆感知系统,实施基于关键层电性参数动态监测、关键部位单点或多点多参数监测联合布置的突水前兆信息精准获取方案,采用确定性模拟模型和非确定性智能模型,实现水害预测预警功能,基于多源数据融合和空间联动分析技术,预警系统实现了井上下全空间水害风险预警“一张图”的可视化展示。实践表明,监测预警平台理论基础扎实,预测预警效果显著。 相似文献
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基于BP神经网络方法的矿井涌水量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于矿井涌水威胁煤矿安全生产及其影响因素的复杂性,提出基于BP神经网络的矿井涌水量预测方法.在充分分析新安煤矿＋25m开采水平的涌水影响因素的基础上,选取大气降水、采空区面积和底板构造断裂和采动裂隙三个影响因子,建立了非线性人工神经网络预测模型,对＋25m开采水平的正常涌水量进行了预计.其结果和实际观测数据能够较好地相吻合,表明采用人工神经网络预计矿井涌水量是可行的. 相似文献
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Hydrogeological data are generally incomplete and inaccurate in amalgamated coal mines in China, which results in inaccuracy in water inrush forecasts. To enhance the precision of the prediction of water inrush from coal floor in an amalgamated coal mine, the vulnerability index method was developed using an analytic hierarchy process (AHP) to analyze the water inrush hazard. Six factors related to water inrush were selected and the corresponding single factor thematic map was established through geographic information system (GIS). The AHP model was built to calculate the weight of each factor. The final forecast map based on vulnerability index was acquired by superposing the six thematic maps. The forecast map was consistent with the real water inrush position. The sensitivity of the six factors was analyzed and the water-resisting layer played a significant role in controlling water inrush. Several suggestions about water inrush prevention were put forward based on the prediction results. 相似文献
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由于岩溶地区发育的复杂多变性,对于如何准确地预测复杂岩溶地区长大隧洞涌突水量,已成为一直以来难以突破的水文地质大难题。本文基于牛栏江—滇池引水工程中涌突水实例分析,从地层岩性特征及地质构造的影响、涌突水预测方法选取、计算参数选取、隧道涌水影响范围确定、水文地质单元划分5大主控因素,分别总结分析各因素对隧道涌突水预测准确性的影响。根据不同因素控制下其预测值与实际值的变化规律,提出提高隧道涌突水预测准确性的方法,并结合工程实例验证其可行性。其结论可为以后提高岩溶地区隧道涌突水预测准确性提供借鉴。 相似文献
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焦作矿区演马庄井田突水地质条件分析 总被引：5，自引：0，他引：5
井下突水的相关因素主要是岩性、层间距、构造、水压和开采因素，而地质条件即岩性、层间距和构造控制着突水的分布。本文通过对焦作矿区演马庄井田突水介质条件（岩性、层间距）和突水构造条件的研究，对井田内突水危险地带进行了预测，所得结论对井巷工程设计和煤矿生产具有一定意义。 相似文献
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针对煤层底板突水预测问题,在总结现有突水预测方法和理论的基础上,通过特征选择实验得出水压、距工作面距离、砂岩段厚度、煤层厚度、煤层倾角、断层落差、裂隙带、开采面积、采高、走向长度是影响突水发生的主要因素,这些因素具有复杂、非线性的特点。提出基于长短时记忆（LSTM）神经网络构建的突水预测模型,将煤矿突水实例的数据作为样本数据对模型进行训练。最后,将LSTM神经网络模型与遗传算法-反向传播（GA-BP）神经网络模型和反向传播（BP）神经网络模型进行对比实验。实验结果表明,LSTM神经网络模型在测试集上的预测正确率更高,稳定性更好,更适用于煤层底板突水预测。 相似文献
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随煤层开采深度的不断增加,煤矿生产过程中面临着复杂的突水机理和多变的突水主控因素,且各因素间相互联系的不确定性,使底板突水预测的难度不断增加。为准确预测底板突水危险性,针对底板突水的小样本、非线性问题,首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)将网络随机赋值的初始权值和阈值初次优化,再选取搜索能力强、稳定性较好的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对权值和阈值进行二次寻优,从而建立SSA-GA-BP神经网络底板突水预测模型。分析整理山东省滨湖煤矿地质及水文地质资料,选取含水层水压、含水层厚度、隔水层厚度、断层密度、断层分维值、渗透系数、单位涌水量、底板破坏深度共8个因素,作为预测底板突水的主控因素,绘制各主控因素3D映射投影曲面图;利用Surfer软件中的克里金插值法提取50个数据点作为模型的输入样本(分为训练集40个,测试集10个),对模型进行训练学习,训练误差精度达到要求后,对滨湖煤矿3个未开采工作面的12个数据点进行突水危险性预测。为了验证所建模型的准确性,利用BP、GA-BP、SSA-GA-BP这3种模型对测试集进行预测;为避免模型仅与BP网络预测对比的片面性,同时选取以熵权法确定权重的模糊综合评判法对测试集进行预测;将各网络模型及方法的预测结果与实际值进行对比分析。结果表明:基于SSA优化的GA-BP神经网络模型突水预测误差较小,预测结果准确率更高,为矿井水害预测预报提供了科学的评价方法和理论依据。 相似文献