基于云平台的矿井水害智慧应急救援系统与应用

随着云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的发展,智慧应急救援已成为矿山安全生产监察的迫切需求。提出了基于云平台的矿井水害智慧应急救援服务体系,采用混合云架构,提供按需和弹性计算能力及存储资源。通过集成与挖掘所有可能的历史和实时数据,建立云环境下多源异构、大规模、跨领域、动态信息资源"一张图",推动信息资源共享,建设应急救援智库。在此基础上,研发了应急救援系统,实现数值模拟、预测预警、应急疏散、应急评估、人员设备管理等功能,支持矿山应急演练和应急决策,依托现代信息技术为矿井水害应急救援提供智能化的服务和管理,实现矿井水害事故预防、检测、预警、处置、评估等全过程动态管理和控制。     

黄土地区煤矿地表水防排水研究

目前国内对煤矿水害及防治研究多集中于对地下水水源产生的水害研究,对地表水诱发的煤矿水害研究较少。文章重点关注北方黄土地区煤矿地表水防治问题,为黄土地区的煤矿地表水害提供防治措施。通过对中煤平朔集团安家岭煤矿的研究,利用概率积分法、FLAC3D数值模拟方法对安家岭井工1矿4106~4109工作面地表移动规律进行研究模拟,预测开采后地表变形情况和平均影响半径,评价采动区内地表水渗漏的危险性。结果表明:根据经验公式与数值模拟方法计算采区"两带"(垮落带与导水裂缝带)发育高度约为171.8 m;采煤产生的地表积水区与导水裂缝带会对煤矿开采产生威胁;采取拦截工作面以外外围来水,就近取土适时填筑凹陷区,及时排除渗入矿井内部的积水等措施解决地表水渗漏问题对煤矿安全生产的影响。     

基于主成分分析的地下水水质模糊综合评价

主成分分析法能够降低数据维度,减少分析指标数量。利用主成分分析法分析初选指标,筛选模糊综合评价因子,求取其权重集,建立基于主成分分析的水质模糊综合评价模型,并应用于黄土地区洛河油田浅层地下水的水质评价中。结果表明,采用主成分分析法选择评价因子,既保证了评价结果的可靠性,又减小了参与评价的数据量,提高了评价效率;利用主成分分析法赋权进行模糊综合评价,考虑了评价因子之间的相互作用,水质评价结果比采用超标法赋权的结果更优;洛河油田富县区块浅层地下水水质状况总体较好,在油田开发过程中应采取保护措施,防止浅层地下水污染。     

GIS技术在水文地质领域的应用进展

地理信息系统(GIS)是水文地质研究的一个重要工具,地理信息系统在水文地质领域的应用是水文地质研究的热点之一。在总结近年来国内外大量相关研究成果的基础上,从基于GIS的地下水资源评价、地下水资源管理、地面沉降、地下水水质评价及污染物分析、水文地质调查、地下水保护,以及GIS与数值模拟技术的结合等方面介绍了地理信息系统在水文地质领域的最新应用,提出了GIS在水文地质领域应用存在的问题,并对今后GIS在水文地质领域的应用进行了展望。指出,今后应加强GIS与地下水模型及分布式水文模型的集成、基于GIS的地下水系统仿真三维或四维可视化、网络GIS技术的应用,以及流域水资源综合管理评价系统的建立等方面的研究。