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为了让水文地质工作者更加科学地选择底板突水危险性评价方法,首先,从理论上分析、对比了2种常用的底板突水评价方法——基于GIS的层次分析(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)型脆弱性指数法和基于GIS的人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN))型脆弱性指数法;然后,以实际矿井为研究对象,运用这2种方法对其底板进行了突水危险性评价,从评价过程中总结出两者的异同。结果表明:两者各有优缺点,应根据实际资料和需求进行合理选择。 相似文献
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为了对研究区含水层进行富水性评价,并减轻评价结果对水文孔的依赖程度,通过对地质及水文地质资料的分析,确定出四个富水性主控因素,分别为含水层厚度、岩芯采取率、脆性岩厚度比和风化影响指数。引入具有自主学习、非线性映射能力的BP人工神经网络,将25组经量化、归一化处理的主控因素数据作为网络学习样本、以实测单位涌水量为预测目标,通过反复训练学习,实现了对主控因素到单位涌水量映射关系的精确模拟。最后,使用训练好的神经网络对研究区富水性进行了预测,并引入灵敏度分析方法分析了预测结果对主控因素的敏感性。 相似文献
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岩石质量指标(rock quality designation,RQD)和岩芯采取率是水害评价中的重要参数,但在以往的应用工作中往往完全依照钻井记录数据,忽略了对其规律性的研究。为此,根据陕北某区域直罗组地层钻孔数据,通过对数据的对比分析和总结前人结论,研究显示,RQD与裂隙密度有关,岩芯采取率与裂隙有效宽度有关;RQD随着埋深的增加而增大,其相关性较好,岩芯采取率不随埋深变化而变化,渗透性随深度增大而减小;RQD随着风化强度的增强逐渐减小,岩芯采取率随着风化强度的增强而减小;相同风化程度下,泥岩比例越大RQD越小、岩芯采取率越大;构造对RQD和岩芯采取率的影响取决于其力学性质;人为因素总是使RQD和岩芯采取率小于其真实值。 相似文献
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针对当煤层顶板含水层富水性较弱且煤层与含水层之间缺失隔水层时,煤层顶板涌(突)水危险性评价的难题,借鉴"三图法"基本原理,采用基于多源信息融合的富水性指数法对含水层富水性进行评价,绘制出富水性分区图;以垮裂带发育到含水层中的距离与含水层厚度的比值为指标确定垮裂程度分区图;将富水性分区图与垮裂程度分区图复合叠加,根据制定的涌(突)水危险性评价标准,最终获得煤层顶板涌(突)水危险性评价结果。结果表明:该方法较好地反映了垮裂高度对涌(突)水危险性的影响,与实际情况较为吻合,较传统"三图法"更加有效。 相似文献