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142.
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为了科学解释榆神矿区矿井涌水量较大的涌（突）水事件,为煤矿防治水奠定基础,分析了近年来区内发生的突水事件及矿井较大涌水情况,提出矿井较大涌水形成机理、红土层水文地质性质、矿井涌水量预测的准确性等疑问,阐述了突破“井田”范围,从区域上研究地下水系统和突水水源,关注延安组、直罗组、安定组、洛河组等砂岩弱富水含水层,从导水裂隙带中寻找突水水源,科学评价各岩（土）层的水文地质条件,采动岩层（含水层）渗透性演化以及探索矿井水害源头预防和区域治理思路等几点思考,提出应该从区域上认识水文地质条件及对煤矿涌（突）水的“贡献”,揭示矿井较大涌水形成机理,进一步加强水文地质补充勘探,准确识别含水层、隔水层及其空间赋存关系,探测大采高、大采面环境下导水裂隙带发育规律,并提出从区域上识别地下水强径流带和局部富水区的基础上,制定矿井水害防控措施的思路,为榆神矿区煤矿水害防治提供借鉴和帮助。 相似文献
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以额河源流采金后废弃矿区为研究对象,于2011—2015年期间,通过采取不同恢复措施从被破坏矿区草地植物多样性和生物量的角度分析植被恢复效果。结果表明：（1）不同恢复措施促使各植物群落的物种数增加了5%～30%,说明采取恢复措施使得矿区生态环境得到了一定程度的恢复。（2）综合植被群落结构、盖度和地上生物量、物种多样性指数分析,措施A5（推平+圈羊）、A4（推平+补水）、A3（推平+覆土+黑加仑）较其他措施恢复效果更为显著。（3）通过对各样地植被丰富度指数（R）、Shannon Wiener指数(H′)、Simpson指数（D）、Pielou (Jsw)指数与地上生物量分别进行回归分析,发现指数曲线拟合关系最好。表明物种多样性与地上生物量均存在较显著的正相关关系(P <0.05)。本研究可为类似矿区的植被恢复与重建提供参考和借鉴。 相似文献
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146.
针对我国中西部某矿区的特厚水平煤层综放开采导致的沉降变形、地表裂缝等问题,本文在总结该矿区各工作面地质采矿条件的基础上,结合以往沉陷预计中岩层岩块物理力学参数的选取原则,以摩尔-库伦塑性模型作为计算模型,采用离散元3DEC数值模拟的方法,分析了煤层开采后的地表下沉和水平变形情况。同时,本文结合实地采集的裂缝和塌陷区数据,对开采后上覆岩层垮落情况及裂缝发育情况进行研究,总结出该煤矿水平特厚煤层开采后地表裂缝的分布规律和地表移动变形规律,对该煤矿的生产和开采具有指导意义。 相似文献
147.
为高效获取采动区长时间序列形变,监控煤炭开采对矿区铁路的影响,研究一种基于TCP-InSAR(temporarily coherent point interferometric synthetic aperture radar)的采动区铁路形变监测方法。该方法根据时间序列SAR影像间的相干性,选取临时相干点构建Delaunay三角网,并通过离群值探测去除具有相位模糊度的TCP间的弧段,最后采用最小二乘解算得到区域地表变形。实验使用2016-10～2017-04时间段内的15景Sentinel-1A数据,利用TCP-InSAR技术获得某矿区的铁路形变。结果表明,受采动影响,该时间段内铁路最大下沉值为95mm,最大倾斜坡度为0.37‰。利用TCP-InSAR技术可实现采动区内铁路长时间的动态形变监测。 相似文献
148.
详细介绍了Sentinel-1A SAR影像数据的基本参数、工作模式、应用领域等。利用2016.11.09—2017.03.09的5景Sentinel-1A C波段SAR影像数据进行矿区地面沉降监测试验。基于SARscape利用双轨D-In SAR技术进行差分干涉处理,得到了研究区地面沉降分布图,直观地再现了研究区在2016.11.09—2017.03.09的沉降分布、沉降量级等。结果表明济宁某矿区在监测期间地面相对稳定,未有大面积和大量级的地面沉降发生,4个干涉对监测到的最大沉降都未超过3 cm。 相似文献
149.
为满足浙江省各级农经管理部门在农村土地承包经营权管理系统中复杂的权限管理需要,基于RBAC模型实现了以Apache Shiro安全框架为支撑的多维度动态业务权限管理。该模型从角色维度、部门维度、空间维度、时间维度上分别对用户的资源菜单、工作流、数据操作空间、数据历史回溯4个方面的权限进行细粒度控制。在浙江省农村土地承包管理信息系统中实际运行表明,设计的业务权限系统可满足省市县各级农经管理部门在管理系统的权限要求。 相似文献
150.
随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。 相似文献