柬埔寨磅士卑矿区水文地质参数计算及矿坑涌水量预测

以柬埔寨磅士卑矿区普查资料为依据,通过地表水文地质调查和抽水试验,查明矿床水文地质特征,利用Aquifertest软件计算含水层渗透系数K(0.00608 m/d),并采用大井法预测矿坑涌水量,为后续矿床开采及施工建设提供依据。     

甫弼矿区水文地质特征及矿坑涌水量预测

通过对矿区内地表水文地质调查、钻孔简易水文地质编录和分层抽水试验,查明了矿床水文地质特征及充水来源,并采用"大井法"预测矿坑涌水量。     

曲斗井田矿井涌水特征及涌水量预测

曲斗井田矿水文地质条件较为复杂,矿井涌水严重影响着煤矿的正常开采。通过对上姚井田矿井的水文地质条件进行分析,总结了矿井涌水特征,并从地质构造、采矿影响及大气降水等方面分析了影响矿井涌水量的因素。同时,采用水文比拟法对矿井涌水量进行预测,对以后的矿井防治水工作有很大的指导作用。     

矿井涌水量预测及水文地质类型划分

矿井涌水量预测及水文地质类型划分对矿井防治水具有重要意义。以山西A煤矿为试验矿井,对矿井涌水量进行分析和评价,并对矿井水文地质类型进行划分。研究结果表明：矿井涌水量受季节影响不大,矿井涌水量的增加主要受新进入矿井的水控制;从2015—2019年涌水量动态曲线可看出,矿井仍处于消耗静储量状态,并有逐渐趋于稳定的趋势;矿井涌水量正常涌水量为291.1 m³/h,最大涌水量为378.4 m³/h;煤矿开采的3^#煤层水文地质类型应划分为中等类型。     

灰色系统模型在矿井涌水量预测中的应用

矿井涌水量的正确预测关系到矿井安全生产和井下排水设施的选型。根据灰色系统预测的理论,把所实测的矿井实际涌水量作为原始数据,经过适当的处理来建立灰色动态GM(1,1)模型。根据建立的模型来预测矿井涌水量,并与实测结果进行比较,决定是否需要建立修正模型。最终确定用来预测矿井涌水量的合适模型。     

GA优化GNNM(1,1)的煤矿涌水量预测

以大隆矿矿井为例,针对BP算法存在极易陷入局部最优与过拟合导致网络泛化能力不足问题,采用灰色神经网络理论与遗传算法相结合,在构建GNNM(1,1)基础上引入GA加以优化,预测分析了2001～2003年煤矿涌水量,构建了煤矿涌水量预测模型,并进行了 Matlab仿真.     

基于灰色聚类分析的矿坑水质评价——以清河门地区矿坑水水质评价为例

运用灰色聚类分析理论，结合舒卡列夫分类法，建立基本数学模型，并考虑影响矿坑水质的各种因素，优选其中具有代表性的参数，对清河门地区矿坑水水质进行灰色聚类分析评价。分析认为：灰色聚类分析法能够准确地计算出清河门地区的矿坑水水质情况，对开发利用矿坑水资源，缓解水资源短缺具有重要的意义，实践表明这种算法具有很好的使用价值。     

基于裂隙网络渗流模型的地下厂房涌水量预测

基于裂隙几何要素的统计特征,采用Monte-Carlo法随机生成裂隙网络系统,以裂隙交叉为节点、节点与节点间的裂隙为线单元,依据单裂隙立方体定律和质量守恒原则,构建了裂隙网络中水流运动数学模型,并求得了模型数值解,研制了岩体裂隙地下水流数值模拟程序.实例结果表明,该模型数值法可用于预测水工建筑物的涌水量,可供裂隙发育且具有一定规模的研究区域借鉴.     

浅谈矿坑排水的利用——以开磷集团磷煤化工基地年产120万t磷酸二铵工程为例

矿坑排水是水资源的重要组成部分,对它的开发利用可缓解水资源紧缺的状况,具有经济、社会、生态效益.针对开磷集团120万t磷酸二铵工程的供水要求,对矿坑排水的利用进行了综合研究.     

深埋特长的云雾山隧道涌水影响因素及涌水量预测

为合理评价不同隧道涌水影响因素的影响程度,基于现场监测结果,采用数量化理论Ⅲ筛选各涌水影响因素的影响程度及其耦合强度,并利用极限学习机构建了隧道涌水量预测模型,进而实现隧道涌水影响因素分析及涌水量预测的综合评价。实例研究表明,隧道涌水影响因素之间的耦合度均偏高,隧道涌水受多种影响因素的综合作用,并不是单一影响因素作用的结果;另外,基于数量化理论Ⅲ分析结果构建的极限学习机模型可有效预测隧道涌水量,且通过试算法和混沌理论能进一步提高预测精度,验证了该模型在隧道涌水量预测中的适用性和可靠性。     

浅析永春纸坑水泥用石灰岩矿区矿石质量及其变化规律

在地质勘查成果的基础上,重点探讨矿床地质特征及矿石质量变化规律,为矿区开采及外围找矿远景提供依据。     

福建省纸坑矿区栖霞组A_1标志层的确定及其意义

在传统沉积学方法及层序地层学理论的基础上,利用区域地质调查、野外露头追溯、钻探工程施工、物探测井和岩矿测试等工作手段,对纸坑矿区二叠系下统栖霞组第2段(P_1q~2)和第1段(P_1q~1)之间的炭质页岩标志层(A_1标志层),进行综合调查与剖析。结果表明,A1标志层岩性特征明显,层位稳定,电性特征具有稳定的低阻异常,自然伽玛值相对较高,与顶底层有明显的电性异常变化差异。该标志层的确定对区域地层层段划分对比、地质构造解译、矿产勘查与开发提供了重要的地质依据。     

基于小波神经网络替代模型的抽水井涌水量计算方法

影响抽水井涌水量的水文地质因素多且存在不确定性,采用确定性模型模拟会导致较大的误差。以某研究区抽水井涌水量为依据,建立该地区地下水不确定性数值模型。采用参数敏感性分析确定对抽水井涌水量影响较大的水文地质参数,随后用改进的随机进化算法在参数取值范围内抽样,最后将抽样参数输入地下水数值模型中计算抽水井涌水量。根据输入、输出数据集建立小波神经网络模型代替地下水数值模型。研究结果表明,不同工况下基于小波神经网络替代模型计算结果与数值模拟结果相差不大,两者误差在10%以内,表明用小波神经网络替代模型满足精度要求,且避免了传统数值模型的反复试算,计算简便、效率高,且因其可公式化,扩大了在推求地下水抽水井涌水量方面的应用。     

基于自助法的中国水电能资源开发利用Logistic预测

基于近20 a中国水电装机容量序列,采用加速遗传算法构建了Logistic预测模型,并运用自助法对Logistic预测模型的误差进行重抽样,提出了基于自助法的中国水电能资源开发利用Logistic预测模型(BLPHPU),预测了2015、2020年中国水电能资源开发利用预测值的置信区间.实例结果表明,该模型物理概念清晰、计算简便、预测精度高,在风能等可再生能源资源开发利用预测中具有推广应用价值.     

基于最优组合预测法的电网负荷预测

针对西藏林芝电网的规模覆盖面小、电网结构不合理、稳定性较差,引入将单一模型进行最优组合、通过使误差平方和最小来确定最优加权系数的组合预测模型分析法,并进行了实例应用.结果表明,其预测值比参加组合的任一单项模型预测值均更精确,实用性和优越性高,值得推广应用.     

高密度电法在尤溪龙山铜铅锌矿区应用

高密度电法在工程地质解决地质构造已被广泛应用,但在地质找矿,尤其是地质构造复杂,矿体受构造控制变化大,地质揭露追踪困难矿区应用仍在探索。应用高密度电法勘探技术,对取得等视电阻率地电断面异常信息,快速、准确分析解释,为矿区查明地质构造形态及矿体赋存位置取得较好效果。     

利用高密度电法查找地下溶洞

高密度电法广泛应用于金属与非金属矿产资源勘探、城市物探、铁道桥梁勘探等方面,亦用于寻找地下水、确定水库坝基和防洪大堤隐患位置等水文、工程地质勘探中。通过高密度电法勘探综合成果结合钻探结果,可以有效地确认地下溶洞。     

基于分源预测法对矿井瓦斯涌出量预测研究

矿井瓦斯涌出量预测为矿井、采区和工作面通风提供瓦斯涌出方面的基础数据,其预测精度的高低直接决定着矿井正常生产时的安全生产。在郑庄井田地勘瓦斯资料和地质资料分析的基础上,根据矿井开拓方式、煤层赋存及煤质、煤层瓦斯含量分布规律等条件,运用分源预测法对郑庄煤矿瓦斯涌出量进行预测,得出该矿为高瓦斯矿井的结论,为下一步矿井设计和安全管理提供了重要依据。