基于Mesh网络的地下矿山人员感知的研究与实现

Mesh网络是下代网络演进的过程中一种不可或缺的技术,其应用也将越来越广;井下人员的感知是矿山智慧化建设应用的重要方面,同时也对井下稳定通讯提出了更高的要求。将Mesh网络技术应用到金属矿山井下综合通讯中,并与人员的感知结合起来,设计并实现了相关的井下通讯组网。     

基于ISM-BN的煤矿瓦斯爆炸风险评判方法及其应用

为有效评估煤矿瓦斯爆炸风险,提出了一种基于解释结构模型（ISM）和贝叶斯网络（BN）的瓦斯爆炸风险评估方法;首先利用扎根理论对65起典型瓦斯爆炸事故案例进行3级编码,提取出13个瓦斯爆炸风险致因因素;其次通过解释结构模型建立贝叶斯网络结构,引入云模型计算贝叶斯网络节点的先验概率和条件概率,并将概率值导入GeNie软件中进行贝叶斯网络参数学习,对煤矿瓦斯爆炸发生可能性进行评价;最后对贝叶斯网络模型进行敏感性分析和诊断推理,分析诱发煤矿瓦斯爆炸的关键致因因素,并提出相应对策措施。以山西某矿为例进行评价方法应用,结果表明：除瓦斯超限和产生点火源2个瓦斯爆炸必要条件之外,煤尘爆炸、通风系统缺陷、瓦斯涌出、机电设备火花、煤自燃、设备失爆、违规爆破等因素是煤矿瓦斯爆炸的关键致因因素,且导致这些关键致因因素发生的深层原因是管理层因素,评价结果与实际情况相符。     

论感知矿山物联网与矿山综合自动化

系统分析了感知矿山物联网与矿山综合自动化的关系及区别,从矿山综合自动化的概念、实施案例出发,讨论矿山综合自动化建设与运行10余年来的成果,并总结了其存在的问题：感知手段传统单一,缺乏泛在感知网络,重硬集成,轻软集成,多学科交叉不够以及标准建设不足等。而感知矿山物联网技术正是解决这些问题的有效方法,提出了矿山物联网建设的主要内容为网络平台、应用平台、3个感知核心内容（人员感知、设备感知、灾害感知）和应用系统4个方面。指出综合自动化是矿山物联网的基础,矿山物联网是综合自动化概念的升华。     

地下矿山冒顶片帮风险控制技术研究

冒顶片帮是地下矿山的主要危害,大量残留的采空区、硐室、巷道的冒顶片帮对矿山开采带来了安全隐患,给井下工作人员和设备带来严重的威胁。研究了地下矿山冒顶片帮风险控制技术,提出地下矿山冒顶片帮风险控制系统化研究方法及风险控制技术路线,对于地下矿山冒顶片帮风险控制与治理具有一定的参考价值。     

基于贝叶斯判别准则的地下矿山开采安全评价法

借助贝叶斯判别明显的统计优势,全面考虑矿山安全生产自身实际特点与标准规范,选取23项矿山安全危险源作为评价因子,建立矿山地下开采安全评价的贝叶斯判别分析(BDA)模型。以18组地下矿山的特征参数值作为学习样本集进行训练和检验,利用训练好的BDA模型对其余4组测试集样本进行测试,预测结果与实际情况一致。研究结果表明,BDA回判估计误判率为0,判别性能稳健可靠,对评价地下矿山安全管理现状及水平的方法进行了验证和补充。     

地下矿山人员紧急通信研究与运用

针对地下矿山事故频发、救援困难以及应急通信薄弱等特点,分析地下矿山紧急通信信号的衰减过程,得出个体心理及行为偏差是信息传达的主要影响因素的结论。文章介绍了美国紧急通讯三角关系的模型原理及内容,并运用其方法针对某矿山进行了实际演练和培训,结果分析显示这种培训方法效果明显,能显著提高地下矿山紧急通信的效果,具有广阔应用和推广前景。     

地下矿山信息化应用综述

分析了地下矿山信息化的重点和难点,根据矿山生产中地质、测量、采矿等主要环节,从信息采集、转换、存储、传递、再生人手,提出了地下矿山信息化研究的基本框架,并介绍以美国MineSight软件为平台,信息化技术可应用于地下矿山三维矿床模型、开拓系统优化、采矿方法模拟、爆破孔优化设计等。这些应用均取得了显著的效果。     

金属非金属地下矿山安全评价与对策分析

通过对金属非金属地下矿山各作业系统环节的特征分析,辨识出存在的主要危险有害因素,从人、机、环境及管理四个方面考虑这些危险有害因素导致井下矿山事故发生的可能性,并提出矿山应重点落实的安全对策措施。     

模糊数学模型在金属矿山开采沉陷安全评估中的应用

运用模糊数学理论建立了金属矿山开采沉陷危险性综合评估模型, 对金属矿山开采沉陷的影响因子进行了综合评估预测, 以确定金属矿山开采沉陷的危险级别。结合具体金属矿山实例, 对模型进行了应用检验, 结果表明, 模型与实际情况基本一致。     

基于T-S模型的模糊神经网络在地下硐室超挖预测中的应用

以山东某隧道为例, 运用基于T-S模型的模糊神经网络, 结合相关影响因素对地下硐室超挖进行了预测。预测模型根据工程实际情况选用了199组数据, 其中179组数据作为训练样本训练网络, 20组数据作为测试样本验证模型的预测结果。通过计算, 基于T-S模型模糊神经网络超挖预测的相关系数为0.962 8, 均方差为0.449, 平均相对误差为6.33%。与BP神经网络和回归模型的预测结果进行了比较分析, 结果表明基于T-S模型的模糊神经网络预测效果最好, 能精确预测地下硐室爆破超挖量, 对控制超挖量具有重要意义。     

矿产资源与开采条件风险评价模型及其应用研究

针对矿产资源与开采条件风险评价难以做到客观、全面、精确的问题,提出了矿产资源与开采条件风险的模糊综合评判方法,建立了系统、全面的矿产资源与开采条件风险评价指标体系,运用AHP法构建了风险评价的递阶层次结构,递阶层次分为3层：目标层、准则层（主因素层）和指标层（子因素层）,并通过两两比较求出各指标的权重,进而建立适用于矿产资源与开采条件风险定量评价的多级模糊综合评判数学模型,用实例验证了模型的有效性。     

金属地下矿开采三维可视化技术及应用

真三维环境下展示金属矿山工程,能够最终实现矿山经济效益最大化。目前我国逐渐进入实现数字矿山的第一阶段,即实现矿山数字化信息系统构建。通过分析国内外数字矿山建设情况,以大型三维矿业软件为平台是建设数字矿山的有效途径。从三维可视化技术应用基础、三维地质建模关键技术和三维工程设计方法等三方面,对矿山三维可视化技术进行介绍,为数字矿山建设提供了必要的技术基础。     

采场稳定性的模糊物元评价模型及应用研究

为给矿山开采工艺与采场地压控制方法的决策提供可靠依据,在模糊物元分析原理的基础上,构造了地下采场稳定性的复合模糊物元评价模型．该模型包括物元的事物M（采场的稳定性分类等级）,各项评价指标C及其相应的模糊量值μ（x）．为避免权重确定的主观随意性,采用了熵权法与专家打分法相结合来确定评价指标的综合权重．最后根据关联度的计算结果与最大关联度原则,实现了对铜绿山矿采场稳定性等级的综合评判．评价结果表明：采用模糊物元分析法进行采场稳定性评价是有效可行的,为岩体稳定性评价提供了一条新的思路．     

基于模糊理论的煤矿建设项目风险评价模型应用研究

煤矿建设项目的风险评价,进行了不确定性分析之后,对风险的评价以定性为主,缺乏定量的思考,运用模糊理论,建立了煤矿建设项目风险模糊评价模型,通过量化分析,定量的分析煤矿建设项目所面对的风险等级,通过实证检验结果发现,风险评价模型建立准确,使风险分析结果更加科学可靠和直观,有利于煤矿建设决策者做出正确决策和应对措施。     

基于GA-BP神经网络的采空区地表沉降预测模型

为了提高采空区地表沉降预测准确性,选择上覆岩层弹性模量、泊松比、内聚力、内摩擦角、开采深度、采高、矿体倾角和采场尺寸共8项影响采空区沉降的指标进行研究,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络,构建了GA-BP神经网络采空区地表沉降预测模型,对采空区地表沉降趋势初步预测与分析。模型解算结果表明,相比传统BP神经网络预测模型,GA-BP神经网络预测模型在预测精度、拟合性能和收敛速度方面都有所提高。     

基于BIM的地下金属矿区垮塌注浆加固风险数值模拟

为获取最优注浆参数,利用BIM技术实现了地下金属矿区垮塌注浆加固风险数值模拟。选取某地铅锌矿主矿体中段1号采场3分段作为注浆加固数值模拟对象,数值模拟结果表明:浆液扩散半径随注浆压力以及注浆时间增加而有所提升;利用数值模拟结果确定最优化学注浆参数,采用所确定的化学注浆参数注浆加固后垮塌区域岩体质量明显提升。     

基于三角模糊数的自回归模型在矿井瓦斯浓度预测中的应用

影响矿井瓦斯浓度的地质因素间存在着模糊性,为了解决带有模糊信息的动态瓦斯浓度预测问题,建立了一种模糊自回归(Fuzzy-AR(P))时间序列预测模型。采用AIC,BIC和FPE准则来确定模型阶数(确定为22阶),将计算模型系数中心值及模糊幅度值的问题转化成约束优化问题,并利用MATLAB优化工具箱求解。利用所建模型对6个测试样本进行预测分析,平均模糊隶属度为0.85,平均绝对误差为0.040 3,预测效果明显。与其他预测模型相比,Fuzzy-AR(P)模型的预测结果是一个区间,扩大了相关量的适用范围,使预测结果更合理、更科学。     

地下矿山无轨与有轨联合开采的采矿工艺耦合协同度评价

随着采矿技术的发展与先进采矿装备的应用,我国多数地下矿山逐渐转用无轨开采系统,但有轨开采系统并未完全废除,从而在某些开采区域形成无轨与有轨联合开采的形式.为评价无轨与有轨联合开采所构成的复合采矿工艺系统的协同效应,基于耦合协同度评价理论与耦合协同度测度模型,以云南锡业股份有限公司地下矿山无轨与有轨联合开采区域为工程案例...