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地表下沉系数是地表沉陷预计中的重要参数,其取值的精度会对沉陷预计结果产生直接的影响,由于煤矿开采地表下沉系数影响因素众多且因素间存在着不确定性和非线性等复杂关系,从而导致地表下沉系数预测工作极为困难。为解决地表下沉系数难以准确预测的问题并提高预测精度,根据国内35个矿区的实测地表移动观测站数据,构建地表下沉系数预测模型。选取开采厚度、煤层倾角、平均釆深、走向宽深比、倾向宽深比、推进速度、松散层厚度和覆岩平均坚固系数等8个影响因素,采用灰色关联度分析和主成分分析相结合的方法求取地表下沉系数影响因素的组合权重,根据组合权重对地表移动观测站数据中的地表下沉系数影响因素进行排序,获得影响地表下沉系数的主要影响因素,并将主要影响因素作为输入,地表下沉系数作为输入参数,进而提出一种地表下沉系数预测分析的BP神经网络模型。结果表明:松散层厚度、推进速度、平均采深和倾向宽深比的组合权重更大,是地表下沉系数的主要影响因素;由地表下沉系数主要影响因素建立的地表下沉系数BP神经网络预测模型的预测精度高,其绝对误差最小值为3.954%,最大值仅为-6.918%,平均相对误差可以达到7.179%,与实测值极其接... 相似文献
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为满足不同规格晶体探测器对分割校准晶体条响应事件位置数据的需求,开发了一种以禁忌搜索算法为核心,结合UDP数据帧、二维高斯模型及光导折射率的位置信息分割校准方法。实验结果表明,本方法在溢出率为5%时,峰谷比可达1218,空间分辨率达17 mm,晶体条响应位置识别准确度高达99%,滤除了引发伪峰的噪声,避免了过分割问题。在面对多种规格晶体阵列的位置谱时,本方法能依照阵列规格将晶体条区域的响应自动校准编号并输出晶体位置查找表,实现响应事件的精确校准。 相似文献
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抚顺西露天矿现已接近闭坑阶段,南北两帮高陡边坡的防治是目前亟待解决的难题。矿山往往聚焦二维GIS地图,建模技术精度较低、数据来源单一、平台束缚性较高,很难实时、高效以及流程化地与三维空间数据相结合进行空间分析。为此,基于B/S架构,对SuperMapWeb端进行了二次开发,构建了抚顺西露天矿WebGIS系统。该系统以“地下—地表—地上”多空间真三维精细化建模为基础,将三维GIS空间计算能力应用到高精度数字高程模型DEM中,高效解决了不同治理方案的施工周期及回填方量预测计算问题。根据该系统的体积分析模块,对抚顺西露天矿提出的治理方案的回填方量、充水量、削坡量及回填周期进行了计算,得出回填方量为1.78亿m3,充水量为6.9亿m3,削坡量0.23亿m3,回填治理周期为10.5 a。同时将矿山地质资料、滑坡区、力学计算、水文地质信息以及InSAR监测数据等信息进行融合,创建了多维度的多元信息集成化平台,有效解决了信息孤岛问题。 相似文献
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目的 探究26%氰氟草酯·氯氟吡氧乙酸异辛酯乳油在水稻上的残留行为, 对其储藏稳定性和膳食摄入风险进行评估。方法 待测试样经乙酸乙腈提取, N-丙基乙二胺(primary secondary amine, PSA)、C18和石墨化碳黑(graphitized carbon black, GCB)净化, 再经高效液相色谱-串联质谱法多反应监测模式扫描, 基质匹配标准曲线外标法定量。2018年在9地进行田间残留实验, 并且进行6个月的储藏实验, 获得氯氟吡氧乙酸、氰氟草酯和氰氟草酸在水稻上的残留实验中值、降解率, 对膳食摄入风险进行评估。结果 氯氟吡氧乙酸、氰氟草酯和氰氟草酸在加标浓度为0.05~0.5 mg/kg范围内具有良好的线性关系, 相关系数(r)为0.9984, 3种待测物在水稻中的平均回收率为76.4%~105.0%, 相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)为1.2%~8.2%, 定量限为0.05 mg/kg。在6个月储藏实验期间, 3种待测物在稻谷及水稻植株的降解率低于30%。膳食风险评估表明: 普通人群氯氟吡氧乙酸异辛酯、氰氟草酯的国家估计每日摄入量分别为0.0596 mg和0.0120 mg, 膳食摄入风险评估分别为4.73%和1.90%。结论 该检测方法操作简便、前处理速度快、精密度高和灵敏度高, 可以满足对复合农药残留分析检测的要求。氯氟吡氧乙酸、氰氟草酯和氰氟草酸在-20 ℃冰箱6个月储藏稳定, 其在水稻上的残留对消费者不会产生不可接受的风险 相似文献
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