里必井田承压水带压开采评估

煤层底板承压水突出是发生水害事故的原因之一,要减少该类事故的发生,需对底板突水危险性进行准确评价。为保障里必井田承压水带压开采的安全进行,基于煤层底板突水研究理论分析,采用常规突水系数法和等效厚度突水系数法,分别对里必井田内3#煤和15#煤的奥灰水突水危险性进行了研究。研究发现,奥灰水对于3#煤的开采影响不大,但在局部构造及陷落柱发育地段及采区东北部区域仍存在一定的突水可能性;奥灰水对15#煤开采具有较大威胁,大部分区域具有较大突水危险性。等效岩层厚度法计算的突水系数考虑了不同性质岩层的岩石强度和阻水能力,计算更接近生产实际,结果更可靠;且在对突水系数法进一步优化后,其评价的结果可以更精确。     

塔山矿充填开采的粉煤灰活性激发实验研究

粉煤灰火山灰性能的研究主要是研究如何激发其潜在活性。为避免实验中钙离子的影响,实验选取NaOH、NaCl、Na 2 SO 4为激发剂,采用石灰吸收法研究了NaOH、NaCl、Na 2SO 4对塔山矿充填开采所用粉煤灰的激发效果。结果表明：碱性激发剂、氯盐激发剂和硫酸盐激发剂对粉煤灰的火山灰反应活性都有一定的促进作用;碱性激发剂和硫酸盐激发剂的效果明显,氯盐激发剂相对较弱。在充填材料生产中,粉煤灰激发建议选用生石灰和石膏复合激发剂,CaCl 2作为早强剂。     

采空区上覆煤层开采层间岩层移动变形实验研究

为了安全高效开采采空区上覆煤层,基于其层间岩层移动变形问题的重要性,采用相似模拟实验的方法研究了采空区上覆煤层开采层间岩层相同水平层位与竖直层位岩层的移动变形情况.结果表明,采空区上覆煤层开采使下部煤层开采的原"三带"均向上位扩展,并出现了层间岩层控制层;采空区上覆煤层开采层间岩层出现变形盆地,在控制层以下的岩层出现下沉盆地,而控制层以上的岩层出现分形盆地;同一层位岩层下沉随工作面推进呈现整体移动的偏态性,在移动变形过程中,控制层以上的岩层移动变形呈现连续性的特点,控制层以下的岩层移动变形呈现突变性的特点.     

武钢三烧原料结构及其对烧结生产的影响

对武钢股份公司烧结厂三烧车间所用铁矿原料的物化性能和配矿结构进行分析,结合主要生产指标,寻找有利于烧结生产的配矿结构,减少烧结生产波动,为提高烧结矿产量创造了条件。     

基于语言结构和情感极性的虚假评论识别

随着电子商务的发展,识别网络中的虚假评论意义重大。传统的启发式策略或全监督学习算法不能有效地解决该问题。虚假评论与真实评论在语言结构和情感极性上存在差异,提出基于遗传算法对语言结构及情感极性特征进行优化选择,并利用选取的特征结合无监督硬、软聚类算法对虚假评论进行识别。实验结果验证了所提算法的有效性。     

高活性微米多孔铝粉的制备与表征

为得到具有高活性多孔铝粉和氢化铝共存的混合体系,在常压下采用格氏试剂法对普通铝粉进行活化,通过半固相反应得到高活性微米多孔铝粉,用红外光谱、X射线衍射、扫描电子显微镜、静态氮吸附等方法对样品进行了表征,通过氧化还原滴定法测试了微米多孔铝粉的活性。结果表明,制备所得样品的主要成分是铝粉,同时还有部分AlH3;样品具有多孔结构,粒径多数分布在30μm左右,不仅具有孔径在2~10nm之间的中孔,还存在孔径分布在1nm以下的部分微孔结构;总孔体积为普通铝粉的5~7倍,比表面积为普通铝粉的2~3倍,样品平均活性含量达到92.83%。这种含有AlH3的高活性微米多孔铝粉混合体系在含能材料领域有很大的应用价值。     

基于神经网络模型的产品属性情感分析

针对基于词向量的神经网络模型在产品属性情感分析中效果不佳的问题,提出一种集成离散特征和词向量特征的开关递归神经网络模型。首先,通过直接循环图为语句建模,采用开关递归神经网络模型完成产品属性情感分析任务;然后,在开关递归神经网络模型中集成离散特征和词向量特征;最后,分别在流水线、联合、折叠三种任务模型中完成属性提取和情感分析任务。以宏观F1分数作为评估指标,在SemEval-2014的笔记本电脑和餐馆评论数据集上做实验。开关递归神经网络模型的F1分数为：48.21%和62.19%,超过普通递归神经网络模型近1.5个百分点,因而开关递归神经网络能够有效捕获复杂特征,提升产品属性情感分析的效果。而集成离散特征和词向量特征的神经网络模型的F1分数为：49.26%和63.31%,均超过基线结果0.5到1个百分点,表明离散特征和词向量特征互相促进,另一方面,也表明仅仅基于词向量的神经网络模型仍有提升空间。三种任务模型中,流水线模型的F1分数最高,表明应将属性提取和情感分析任务分开完成。     

一种求解鲁棒优化问题的多目标进化方法

鲁棒优化问题（Robust Optimization Problem,ROP）是进化算法（Evolutionary Algorithms,EAs）研究的重要方面之一,对于许多实际工程优化问题,通常需要得到鲁棒最优解。利用多目标优化中的Pareto思想优化ROP的鲁棒性和最优性,将ROP转化为一个两目标的优化问题,一个目标为解的鲁棒性,一个目标为解的最优性。针对ROP与多目标优化的特点,利用动态加权思想,设计一种求解ROP的多目标进化算法。通过测试函数的实验仿真,验证了该方法的有效性。     

垮落法残采区上行综采技术条件判定理论及方法

针对垮落法残采区上方遗弃煤层综采问题,分析了现有上行开采可行性判定方法的不足,从层间岩层结构的角度,提出垮落法残采区上行综采存在层间岩层控制层的思想,并给出了控制层的具体判别方法。充分考虑上下煤层开采对控制层的影响,根据上行综采底板岩层不同区域受影响程度及其变形形态的不同,划分了上部煤层直接底板变形盆地中央区与四周区,并分别给出了中央区与四周区上行综采可行性的判定公式,形成了垮落法残采区上行综采可行性判定理论及方法。用本文提出的方法判定白家庄煤矿垮落法残采区6号煤层上行综采可行,经工业试验检验,矿压显现不明显,开采情况正常。     

一种基于深度学习理论的齿轮系统故障诊断方法

分别建立了基于快速傅里叶变换和深度置信网络的FFT-DBN模型、基于小波变换和深度卷积神经网络的WT-CNN模型以及基于希尔伯特-黄变换和深度卷积神经网络的HHT-CNN模型,通过将3种深度学习模型有机融合,进一步构建了基于深度学习理论的齿轮系统故障诊断综合评判模型。通过搭建功率封闭齿轮系统振动测试试验台,加工不同故障模式的测试齿轮副并提取其振动加速度信号作为样本,将基于深度学习理论的综合评判模型的故障识别效果与其他模型进行了对比。结果表明,基于深度学习理论的综合评判模型能够有效地辨识出多种齿轮故障;与其他模型相比,基于深度学习理论的综合评判模型的故障识别准确度更高。