矿山土地复垦的探讨

矿产资源的开采在给人类提供财富的同时,也给矿区带来了一系列的生态环境问题．其中对土地的破坏极为严重。矿山的土地复垦可以节约大量的土地资源．对国民经济的发展有着重要的意义。本文对矿山的土地复垦进行初步探讨．对矿山复垦提出了一些建议。     

铁矿山土地复垦研究初探

铁矿是一种重要的矿产资源,但铁矿的开采也带来了很多环境问题,其中对土地的破坏极为严重。矿区土地破坏主要包括挖损、塌陷、压占等,矿山的土地复垦可以节约大量的土地资源,对国民经济的发展有着重要的意义。作者对铁矿山的土地复垦进行初步探讨,对矿山复垦提出了一些建议。     

大中型矿山废弃土地复垦对策

根据国外经验和我国《土地复垦规定》实施情况，指出土地复垦不仅仅是技术方面的问题，而是融“科学技术能力，政府调控行为和社会公众参与”三位一体的复杂系统工程。就目前中国大中型矿山土地复垦中确保技术实施的一系列管理问题进行了探讨，并提出措施和建议，供工作实践参考。     

矿山土地复垦与生态恢复

文章论述了矿山开采对生态环境的破坏及矿山生态恢复的理论与方法,简要介绍了露天矿土地复垦技术及其生态恢复的效果。     

矿山开采破坏土地的复垦科研方向

本文全面地总结了原苏联黑色冶金部矿业研究院土地复垦和保护研究室在矿山开采破坏土地的复垦方面各项主要研究工作与成果,如参加国际合作研究、编制部颁有关技术规定与国家标准、论证和编制被破坏土地的复垦工艺方案、与各矿山合作进行具体复垦项目的试验研究、协调国内矿山系统的土地复垦研究工作、推广交流复垦经验以及培训矿山土地复垦技术人员等。     

矿山土地复垦经济效益计算方法的探讨

阐述了矿山土地复垦的投资构成，和工程经济学的基本原理，对矿山土地复垦的经济效益进行手实例并提出了土地复垦经济介指标和分析指标。     

神经网络和钻井工程实时专家系统的初步研究

介绍神经网络专家系统的结构特点及其在实时专家系统中的应用，初步探讨了钻井工程实时专家系统设计的几个方面，在此基础上给出了钻井工程实时智能辅助决策专家系统的初步构想。     

基于ES和ANN相结合的通风机故障诊断专家系统研究

鉴于传统专家系统和神经网络的优缺点,将专家系统和神经网络相结合应用于通风机故障诊断,建立通风机故障诊断专家系统。详细介绍了神经网络学习系统、知识库和推理机制等。     

基于BP神经网络的煤矿机械故障诊断专家系统的开发

构建了基于BP神经网络的煤矿机械故障诊断专家系统的结构,以常见的20种故障诊断为研究对象,知识库、规则库和BP神经网络相结合进行推理,优化专家系统,提高了专家系统的响应速度和准确性。采用DreamWeaver、MatLab和.NET技术实现了专家系统的开发。并以一种煤矿机械为例,验证了整个系统的有效性和实用性。     

基于神经网络的综采设备配套专家系统研究

对基于神经网络的综采配套专家系统进行了研究,给出了具体处理方法。在此基础上建立了工作面生产能力预测BP神经网络模型和综采工作面设备参数神经网络预测模型,并采用上述模型对济二号煤矿试验工作面的产量、工效和综机设备主要技术参数进行了预测。     

基于神经网络与专家系统的高压断路器故障诊断研究与分析

利用神经网络获取故障编码,把与之相对应的故障类型存放到知识库中,故障诊断时专家系统利用故障编码通过正向推理找到对应的故障类型,给出合理的故障解决办法。经仿真结果证明,这种将神经网络与专家系统集成的智能诊断系统,为高压断路器的快速故障诊断提供了一种新的途径。     

基于指标气体的煤自燃预报人工神经网络专家系统研究

煤层自燃温度与气体产物之间存在对应关系,据此可预报煤层自燃。但是,温度与气体产物之间的关系为非线性的,非常复杂,不能用简单的数学公式表达。用前向3层人工神经网络模型表征这一对应关系,并用大量实验数据对网络进行训练以获得神经元间的连接强度。据此建立了人工神经网络专家系统,可以根据现场监测的煤自燃指标气体等参数,判断煤自燃现状,并预测自燃发展趋势。实践表明,该神经网络专家系统能够较准确地预报煤层自燃。     

基于神经网络的球磨专家系统

利用神经网络系统的学习、联想记忆、非线性并行分布处理功能,建立了基于神经网络的球磨专家系统的基本框架,同时提出知识表示、获取、推理的神经网络方法。在ＭＡＴＬＡＢ环境下,用ＢＰ和ＲＢＦ网络建立了球磨神经网络专家系统,该系统还解决了神经网络专家系统不能向用户提供解释工作过程的不足。     

神经网络专家系统在矿业中的应用

主要介绍了杂合智能技术在矿业中的应用，如ANN与ES、GA与ANN、GA与ES等。当务之急是建立矿山系统的广义杂合智能模型，在此基础上，开发出一系列矿业智能开发工具及平台。     

采煤机模糊神经网络故障诊断专家系统仿真

为克服传统专家系统的局限性,提高采煤机故障诊断的智能化水平,设计了一种基于模糊神经网络的采煤机故障诊断专家系统,并在MATLAB中进行了仿真,该系统较好地解决了传统专家系统存在的问题,提高系统的诊断容错能力和准确率。     

基于神经网络的煤与瓦斯突出强度预测专家系统

针对煤与瓦斯突出影响因素多、难以建立数学模型进行预测的难题,选取平煤集团煤与瓦斯突出案例作为学习样本,利用神经网络自学习能力强的特点构建专家知识库,开发煤与瓦斯突出强度预测专家系统;以采集到的实时数据作为预测样本进行预测验证。结果表明:该系统有较好的预测能力,提高了煤与瓦斯突出强度预测的准确性和及时性。