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102.
煤矿地质保障技术是实现煤炭精准开采和绿色采矿的关键路径,针对智能开采需求和地质保障要求,分析了回采工作面地质保障主要面临的难题,包括基础理论研究薄弱、地质探测精度不足、建模精度无法满足工程应用、模型动态更新困难、缺乏基于时空演变的智能回采全局路径最优决策手段等。根据面临的难题和技术现状,对陕西延安黄陵一矿和陕西神木榆家梁煤矿智能开采地质保障技术进行了探索实践。黄陵一矿以810综采工作面智能开采为目标,采用综合探测、数据融合等技术,构建工作面静态地质模型,利用地质雷达、惯性导航技术,动态修正工作面地质模型,通过对“透明工作面”高精度地质模型“CT切片”,获取采煤机关键截割曲线,与回采工艺、装备形成耦合协同、联动控制模式,实现基于三维空间感知和智能数据分析的规划截割,推动黄陵一矿810综采工作面实现智能无人化开采。榆家梁煤矿提出构建基于时空数据模型的智能自主割煤工作面无人化开采模式,融合多源异构地质数据建立智能开采工作面多属性地质数据库,构建基于绝对坐标的43101工作面高精度时空地质模型,并基于时态地理信息系统平台(4DGIS)进行三维地质模型可视化,实现地质模型的任意剖切,结合随采地质... 相似文献
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边坡是地质工程中常见的施工环境之一,目前对边坡的监测手段主要集中于GPS、激光、摄影仪、测斜仪、无人机、形状记忆合金、压电材料、电阻应变丝、碳纤维等技术手段,然而无论是从测量精度、能耗、环境适应性以及监测尺度方面,均有明显的优、缺点,边坡监测领域亟待创新。随之微型机电系统的高速发展,MEMS传感器在土木、地质工程领域的应用前景愈发宽阔。本文在对以往常用的边坡变形智能监测方法分析的基础上,对MEMS传感器的发展及应用进行研究认为,MEMS技术的独特优势对滑坡智能监测及防治具有重大的现实意义,其具有体积小、造价低、精度高、能耗低等优点,未来在地质工程、土木工程等领域具有广阔的应用前景。 相似文献
104.
在油气勘探、评价及开发中,岩性识别和薄片鉴定是十分重要的基础工作,准确的薄片识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。传统的人工判定方法或实验室分析方法具有主观性强、效率低、自动化程度低等问题。目前基于内容的智能图像识别技术在准确性和具体应用方面还面临着许多难题。论文基于国内外相关研究成果与油气勘探与开发中岩芯薄片图像的特点及要求,设计并研制成功薄片图像自动识别系统和薄片智能鉴定系统。利用图像梯度分布和色彩分析进行火成岩岩石薄片智能分类,对所有像素进行类别划分进而得到整体的鉴定结果,实现了省时、高效、高精度的薄片智能鉴定成果。 相似文献
105.
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107.
中国地质调查局用了近10年时间,在基础地质调查和矿产调查领域基本完成了地质调查全流程数字化过程。在"云"计算与大数据技术等新一代信息技术的兴起大环境下,未来5至10年,地质调查主流程信息化的方向和目标是什么呢?本文基于新一代信息智能技术和智能设备在地质调查数据采集、数据分析处理、数据交换传输、三维建模、信息泛在服务、业务管理全面深度融合的基础上,结合智能空间与普适计算概念给出了智能地质调查定义,提出了基于云计算和Hadoop生态体系为基础的天地空一体化的智能地质调查体系、架构和应用模式,并对其关键技术进行了讨论。 相似文献
108.
《岩土力学》2015,(12):3606-3614
海底隧道或近海富水区隧道围岩长期处于地下水环境中,围岩稳定性受渗流场的影响较为明显,由于渗流场作用使得应力场、损伤场发生变化,而围岩应力场、损伤场的变化又对渗流场产生反作用,三场耦合效应十分显著。针对耦合模型中参数多、确定难度大的问题,进行耦合模型中损伤参数的反演。采用基于岩石弹塑性应力-渗流-损伤耦合模型所编制的计算程序和智能位移反分析程序,对大连地铁海事大学试验线路过河段隧道施工过程中的围岩稳定性进行数值计算。根据现场监测位移采用耦合模型进行损伤参数反演,其中耦合计算中采用应力场与渗流场分别迭代求解的间接耦合方法进行有限元计算,利用反演的参数对隧道围岩应力场、渗流场、损伤场分布规律及衬砌结构的受力特征进行了分析。研究结果表明:利用位移反分析法得到的围岩力学参数进行类似地质条件的隧道围岩数值分析是可行的,进而可以预测围岩的变形破坏模式,判断围岩的稳定性。与此同时,通过数值计算可知,地下水的渗流作用对近海隧道的围岩变形有一定的影响,增加了围岩的应力、位移,从围岩-支护结构共同作用原理考虑,进行隧道支护结构设计是应该考虑三场耦合效应的,计算结果可以指导隧道防排水施工质量的改进与提高,为近海富水区隧道开挖设计提供一定的理论参考。 相似文献
109.
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岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。 相似文献