经济全球化下的矿产资源安全

讨论了矿产资源安全的概念与内涵,从矿产资源对我国社会经济发展的保障和制约作用、支持力度、经济全球化带来的机遇与挑战、矿产开发对生态环境安全影响等方面分析了我国矿产资源安全的基本态势与存在的问题,总结了矿产资源安全的研究现状、发达国家保障矿产资源安全的主要策略,提出了矿产资源安全的本质、研究的基本原则及注意的问题,给出了包括矿产资源安全问题的系统仿真、矿产资源安全评价的理论与方法、基于矿产资源安全的法规法律及政策等在内的当前急需加强的研究领域及研究目标。     

压煤村庄搬迁的理论分析与绩效评价

在总结压煤村庄搬迁基础上构建压煤村庄搬迁理论模型,并选择大同和皖北矿区压煤村庄搬迁进行绩效评价和对比分析.结果表明:第一,理论分析判断,我国压煤村庄搬迁主要有城郊社区型、矿村结合型和中心集聚型三种模式,并根据时效性划分为生存型、效益型和发展型三种不同的类型.第二,绩效评价显示,搬迁后压煤开采利润高于搬迁费用12.28亿元,居民生存的自然环境和社会环境改善值提高,节约土地713.03hm2.     

淮南矿区土地利用变化遥感监测及驱动力分析

煤矿区土地利用/土地覆盖变化是目前资源环境监测的热点之一。选取淮南矿区1987年,2000年,2010年3期TM影像为数据源,经过一系列数据预处理后,采用近似支持向量机方法进行分类,并对矿区23年间土地利用情况,土地利用结构变化以及动态变化率等统计指标进行分析,最后研究了引起土地利用变化的主要驱动力因子。结果表明:矿区水体和建筑用地扩张迅速,耕地面积以年均1.09%的速度减少。导致这些变化的主要驱动因子为工矿业发展、人口增长和社会经济发展。     

基于Knothe时间函数和InSAR的煤矿区动态沉陷预计研究

 摘要：以某矿区的3212工作面为研究对象,采用基于Knothe时间函数的动态沉陷预计模型进行开采沉陷动态预计。计算了不同时间、不同位置的点的动态下沉值,分别与水准测量成果和D-InSAR监测结果进行了对比分析。实验表明,基于Knothe时间函数的动态沉陷预计模型所得到的结果符合开采沉陷导致的地表沉陷规律;其结果与水准测量成果和D-InSAR监测结果吻合;最大误差不超过0.2米,能够满足动态预计的要求。最后提出了存在的问题和今后工作的方向。     

三论数字矿山——借力物联网保障矿山安全与智能采矿

在简要总结我国数字矿山建设成效的基础上,梳理了数字矿山内涵及其不同理解,讨论了自动采矿、遥控采矿、矿山物联网、感知矿山、智能采矿等相关概念及其与数字矿山的联系。结合采矿科技进步,采用数字化、信息化与自动化3条主线对数字矿山等概念进行了矩阵描述。指出：数字化、信息化、自动化是智能采矿的3项关键技术,数字化与信息化相辅相成,共同支撑矿山自动化;数字矿山是感知矿山与智能采矿的基础,感知矿山是智能采矿的保障。以当前煤矿安全避险六大系统建设和金属矿无人采矿系统技术发展为例,明确了数字矿山借力物联网的新任务。并面向矿山安全与智能采矿,分析提出了“十二五”期间数字矿山的5个主攻方向,即数字矿山集成平台、采矿模拟仿真系统、露天矿全自动化系统、井下定位与导航技术、采场环境智能感知技术。     

基于ArcSDE的矿区资源环境数据库建设研究

基于矿区资源环境数据库的一般要求,在分析了矿区资源环境数据来源和特点的基础上,介绍了以ArcSDE和SQL Server 2000为平台的矿区资源环境数据库架构体系和技术思路,并详细阐述了矿区资源环境数据的分类和编码、数据库的逻辑设计和存储设计。最后以平顶山矿区为例创建了资源环境数据库。     

矿井巷道时空数据模型研究及其动态建模

时空数据模型是时态三维矿山地理信息系统的基础,巷道作为地下开采矿井的主体,其时空数据模型的组织方法直接影响系统的运行效率。基于图论基本原理,本文充分利用ArcGIS平台提供的Geodatabase几何网络模型,根据巷道特点进行数据组织并定义计算规则,建立了基于事件的基态修正巷道时空数据模型,该模型融合了基态修正模型和基于事件的时空数据模型的基本思想,将时间引入巷道的三维拓扑关系,实现了按时间动态生成Multipatch三维巷道模型。矿井巷道时空数据模型的建立,强调了时间与空间的密切联系,为矿山动态开采、动态管理和动态监测等提供了有效的技术途径。     

煤炭资源开发的生态环境累积效应

煤炭资源开发所固有的时间持续性、空间扩展性和强干扰性等特点,使矿区生态环境演变具有明显的累积效应,使得矿区内不同矿井保护目标不一致,措施难统一,生态环境保护达不到预期效果。本文明确了矿区生态环境累积效应的概念、主要内容和形式等,构建了矿区生态环境累积效应多尺度分析概念框架,指出建立矿区生态环境累积效应分析和评价体系,探讨减缓矿区生态环境累积效应的措施和方法是未来的研究方向。     

基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测研究

贝叶斯网络是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一。为了正确预测煤与瓦斯突出的危险性,提出了一种基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测方法。在综合影响煤与瓦斯突出的因素和领域专家知识的基础上建立了网络结构,通过对先验知识和样本数据的学习,实现了煤与瓦斯突出的预测,取得了较好的效果。实验表明,该模型网络学习速度快,准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。     

矿山地质环境“天—空—地—人”协同监测与多要素智能感知

矿区地质灾害突出、环境问题复杂,其多尺度、连续性和整体性监测及生态环境多要素耦合演变机理研 究,是我国矿区生态保护总体规划的主要工作内容。 为解决矿区地质环境多平台、多要素、多尺度和时空协同监测问 题,基于对地观测技术、地基设备和人工调查手段,建立了矿山地质环境“天—空—地—人”立体协同监测及多要素精 准感知技术体系。 在此基础上,通过构建矿区多源异构数据的智能融合模型,开发知识引导和数据学习双向驱动的 智能化地质环境信息提取方法,从而实现矿区全生命周期地质环境演变的智能反演与感知。 研究表明:“天—空— 地—人”协同监测与基于多源异构数据融合的多要素精准感知,是矿区生态环境多要素耦合演变机理研究的重要基 础,能够为矿山地质环境“信息智能获取—知识学习—辅助决策”大数据决策支持系统构建提供技术支撑,为矿区安 全高效开采和矿山地质环境保护提供科学保障。