岩石物理力学参数与电阻率测井参数的相关性研究

以罗园井田煤系岩石物理力学参数和三侧向电阻率测井参数为研究对象,采用单因素相关分析法,对两者的相关性进行了研究。结果表明:三侧向电阻率测井参数与岩石物理参数的相关性较低;三侧向电阻率测井参数与岩石力学参数的相关性较显著。并采用两者的回归模型对副井检查孔岩石力学参数进行预测,通过预测值与实验值的对比分析结果表明,预测模型的实用性较强。     

基于多属性决策的煤层顶板含水层富水性预测

针对田陈煤矿3下煤层顶板含水层富水性开展研究,选取了砂岩岩性系数、岩性结构指数、岩芯采取率、断层分维值、褶皱分维值等5个参数作为砂岩含水层富水性预测的评价指标,并利用AHP-PCA法对主控因素对富水性的影响进行了综合赋权,得到权重,在此基础上基于TOPSIS多属性建立了富水性指数预测模型,实现了煤层顶板含水层富水性预测...     

最优组合预测在煤系地层含水量预测中的应用

利用电测深法能够获得半衰时St/2、衰减度D和视极化率ηs这些与煤系地层含水量相关的指标,通过分析,再引入含水层相对因子参数T"这一指标,选取以上4个物探观测指标作为预测煤系地层含水量的输入参数。通过实例,分别采用多元线性回归模型、人工神经网络模型和最优组合预测模型来预测煤系地层的含水量,研究各个模型的预测精度。结果表明:最优组合预测模型的预测精度最高,证明采用最优组合预测模型预测煤系地层含水量的准确性和实用性。     

煤系声波测井曲线幅值与岩石力学参数的相关性

对煤系岩石声波测井曲线幅值与静态力学参数进行相关性分析,提取相关性较为显著的参数,并建立统计学关系模型。将该模型应用到煤系岩石力学参数的定量预测中,通过预测值与实测值的对比分析表明,预测模型的预测精度可以满足实际生产的要求。     

砂粒的物理性质与水分特征曲线模型参数的相关性分析

土壤水分特征曲线是模拟土壤水分运动和溶质运移的一个重要参数,如何从土壤的基本物理性质来间接分析土壤水分特征曲线已经成为研究土壤水分特征曲线的重要分析方法。为了研究孔隙度与土壤水分特征曲线模型参数的相关性,该文分析了四种粒径的砂样的颗粒粒径、容重、孔隙度和水分特征曲线的实验数据,利用两种土壤水分特征曲线的模型,分析了颗粒的容重、孔隙度与模型参数的相关性。研究表明颗粒的容重、孔隙度与模型参数具有一定的相关性,且变化规律各不相同。     

基于多方法耦合的矿井突水水源识别模型研究

为快速准确地判别矿井突水水源,减少矿井突水事故带来的危害,以保德矿为例,选取Ca2+、Mg2+、Na++K+、SO2-4、Cl-、HCO-3共6种水化学指标作为判别指标,通过分析各含水层水化学特征,确定了各含水层代表水样,以此为基础建立了耦合主成分分析-离群值检验-回归填补法-贝叶斯判别法的矿井突水水源判别模型,并将模...     

基于FOA-SVR的矿井底板突水量预测模型应用研究

矿井突水是常见的突发性强烈的矿井灾害。为了更好地预防矿井水灾,降低灾害造成的物质损失以及减少人员伤亡,建立了一种基于FOA-SVR的矿井底板突水量预测模型,利用果蝇算法优化支持向量回归机算法(FOA-SVR)选出最优的模型参数。针对底板突水这种非线性、小样本问题,从突水因素中选取水压、含水层厚度、隔水层厚度、底板采动裂隙带深度以及断层落差这5个作为特征因素。然后利用FOA对SVR参数进行优化之后建立FOA-SVR底板突水量预测模型,输出即为需要预测的突水量。结合实例并将该模型的预测结果与SVR模型的预测结果进行对比,结果表明：该模型在预测突水量的精度上比SVR模型更高,具有一定的应用价值。     

基于人工智能的钻速预测模型数据有效性下限分析

钻速预测对于优化钻探工艺、降低作业成本、实现科学钻探具有重要意义,它是钻探钻井作业的一项重要内容。基于人工智能的钻速预测精度令人瞩目,但该技术需求的海量数据对传统钻探钻井作业的要求较高。为明确使用人工智能建立钻速预测模型的最少数据量,本文基于中国南海10口井的21917条数据进行了分析。通过相关性分析,所有的输入参数可被划分为高、中、低相关性3大类。通过逐步引入参数建立预测模型和对比预测精度,发现当引入的参数数量足够时,3种相关性参数均可建立起高精度(≥85%)的预测模型。引入参数的相关性越高,建立高精度预测模型需求的参数量越少。通过逐步扩大取样间隔的方式,对比发现所有的预测模型均呈现随取样间隔的增大、预测模型的准确性降低的规律。而预测模型建模的取样间隔下限可通过寻找精度降低时的拐点获得。经过验证,在数据维度与取样精度均为下限时,基于3种相关性参数建立的BP神经网络预测模型仍然能够获得较高的预测精度。     

污水处理厂进出水CODcr值的相关性研究

对污水处理厂进出水CODcr值的相关性进行了分析,通过计算值与实际监测的CODcr 值进行回归分析,并用数理统计方法进行显著性检验,表明均有良好相关性.CODcr作为污染物总量控制指标,对环境监测和污水处理工程的运行管理具有较大的指导意义.     

基于FOA-SVR模型的矿井底板突水量预测应用研究

矿井突水是常见的突发性强烈的矿井灾害。为了更好地预防矿井水灾,降低灾害造成的物质损失,减少人员伤亡,建立了一种基于FOA-SVR的矿井底板突水量预测模型,利用果蝇算法优化支持向量回归机算法(FOA-SVR)选出最优的模型参数。针对底板突水这种非线性、小样本问题,从突水因素中选取水压、含水层厚度、隔水层厚度、底板采动裂隙带深度以及断层落差作为特征因素。然后利用FOA对SVR参数进行优化之后建立FOA-SVR底板突水量预测模型,输出即为需要预测的突水量。结合实例并将该模型的预测结果与SVR模型的预测结果进行对比,结果表明:该模型在预测突水量的精度上比SVR模型更高,具有一定的应用价值。     

基于遗传-支持向量回归的煤层底板突水量预测研究

针对煤层底板突水问题的小样本、非线性特点,采用支持向量回归算法对突水量进行预测,避免了定性分析的局限性。利用遗传算法全局搜索能力的优势,提出了基于遗传算法的支持向量回归参数寻优方法,并建立煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型。该模型首先通过遗传算法对训练样本的学习,得到支持向量回归机的最优参数值,然后运用遗传-支持向量回归模型对测试样本进行突水量预测。测试结果表明：与神经网络,传统支持向量回归机的预测值相比,煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型精度高,具有较强的泛化能力。     

基于机器视觉及IHS-LSSVM的浮选回收率预测

针对矿物浮选过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种基于机器视觉技术、改进和声搜索算法(HS)优化LSSVM参数的预测方法(IHS-LSSVM)。首先提取浮选泡沫图像的颜色、气泡尺寸、分形系数、运动速度等多个特征,接着改进和声搜索算法的"调音"策略,进而找到LSSVM的最优参数,并建立浮选回收率预测模型,最后采用铅矿浮选现场数据对模型进行测试。试验结果表明,相对于现有方法,该预测方法提高了预测精确度。     

基于SVR的隧道掘进光面爆破效果预测模型

为了提高隧道掘进光面爆破效果预测准确性,构建了基于支持向量机回归(SVR)的光面爆破效果预测模型.选取炮眼密集系数、最小抵抗线、光爆孔线装药量、光爆孔眼深度和岩石单轴抗压强度共5个影响因素作为输入参数,选取半眼率和超欠挖量共2个爆破效果评价指标作为输出参数,分别利用遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法对36组隧(巷)道爆...     

Dynamic Characteristics of Water Inflow from a Coal Mine’s Roof Aquifer

The static and dynamic inflow of water from the roof aquifer changes as mining progresses. We used a second-order dynamic model to describe the water inflow process. The parameters of the water inflow model were solved using actual drainage from roof aquifers at nine working faces in the Yuanyanghu mining area of the Ningxia Autonomous Region, China, as well as the peak water inflow values, their locations, the equilibrium values of water inflow, and their initial occurrence locations. The parameters of the second-order dynamic model of water inflow were inversely calculated. The peak values of water inflow without drainage were also calculated. The results indicate that pre-drainage of roof water significantly weakens the intensity of water inflow during the mining process, reducing peak values by more than 72%. The characteristics of the water-conducting fractured zones determine the major drainage locations, while the water-rich and water-conductive nature of the direct discharge aquifer affects the water inflow equilibrium values and initial occurrence positions. The results show that the model parameters and characteristic values of water inflow are determined by the hydrogeological nature of the roof strata, water-conducting fractured zone(s), and mining speed.

     

兖州矿区地表移动规律及预测参数研究

对充州矿区薄煤层开采、分层综采、放顶煤开采所引起的地表移动观测资料进行详细分析后，发现在该矿区不同的地质、采矿条件下可以用同一种数学模型对地表移动变形进行预计。但是，预计模型中的参数随采矿条件和采空区大小而变化，在某些特殊情况下，还需对模型作局部的修正。通过研究，获得了该矿区预计参数的变化规律，提出了水平移动的修正方程。     

基于煤岩学指标的燃烧特征值预测

根据前人的研究成果,提出了根据反射率和显微组分含量来预测煤燃烧特征值的方程,并对方程中各个参数的权重进行了分析。该研究深入分析了显微组分以及反射率对燃烧特性的影响,为煤燃烧特性的预判提供了理论依据。     

生物氧化预处理中进气量实时预测数学模型研究

精准预测生物氧化预处理中的进气量对提高黄金提取率和节能降耗具有重要意义。以气体管流连续性方程和运动方程为控制方程，采用Preissmann隐格式法作为差分方法。同时，根据集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter，EnKF)算法原理，构造进气量、压强的状态空间模型。结果表明，基于气体管流控制方程建立的进气量模型预测结果与实际进气量观测值具有较好的一致性；与传统静态预测方法相比，EnKF同化方法引入实时观测值和模型参数的更新，有效提高了进气量的预测精度，其平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差有明显的降低。可见，基于气体管流控制方程建立的预测模型结合EnKF同化方法是提高生物氧化槽进气量预测精度的有效手段。     

基于SPSS的工作面点面结合的突出预测指标研究

 选取了开滦集团有代表意义的3297综采工作面运输巷掘进工作面进行突出指标考察，论文研究了不同突出征兆对应突出风险度的大小，并采用归一法得出了各种不同突出预兆对应的突出后果严重度，在此基础上利用SPSS软件Logistic回归分析法，拟合得出了点面结合的预测新指标Logistic回归方程。研究结果表明，点面结合的Logistic回归预测指标不仅能实现突出危险性大小的定量化（突出概率），而且能够提高预测不突出准确率和预测突出准确率。