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为解决综采工作面在回采过程中过上覆煤层集中煤柱及采空区易出现大面积冒顶事故的问题,以石圪台煤矿31201综采工作面为研究对象,对工作面过上覆煤层集中煤柱及采空区过程中出现的冒顶事故原因进行了分析。结果表明:根据工作面矿压观测情况可知,工作面3次周期来压异常区域均处于上覆22煤层房采区集中煤柱及采空区区域,22煤层房采集中煤柱及采空区导致31201综采工作面出现次生顶板结构,受采动影响22煤层集中煤柱及采空区破坏失稳,形成动载矿压最终产生大面积冒顶事故。针对冒顶事故,通过采取矿压观测、微震监测、岩层内部位移监测、地表观测和上覆集中煤柱爆破等技术手段,对工作面的继续回采提供了安全技术保障。 相似文献
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针对信用评估中最为常见的不均衡数据集问题以及单个分类器在不平衡数据上分类效果有限的问题,提出了一种基于带多数类权重的少数类过采样技术和随机森林(MWMOTE-RF)结合的信用评估方法。首先,在数据预处理过程中利用MWMOTE技术增加少数类别样本的样本数;然后,在预处理后的较平衡的新数据集上利用监督式机器学习算法中的随机森林算法对数据进行分类预测。使用受测者工作特征曲线下面积(AUC)作为分类评价指标,在UCI机器学习数据库中的德国信用卡数据集和某公司的汽车违约贷款数据集上的仿真实验表明,在相同数据集上,MWMOTE-RF方法与随机森林方法和朴素贝叶斯方法相比,AUC值分别提高了18%和20%。与此同时,随机森林方法分别与合成少数类过采样技术(SMOTE)方法和自适应综合过采样(ADASYN)方法结合,MWMOTE-RF方法与它们相比,AUC值分别提高了1.47%和2.34%,从而验证了所提方法的有效性及其对分类器性能的优化。 相似文献
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大柳塔煤矿在组织好高产高效矿井生产的同时,从煤层赋存条件出发,优先合理布置综采面,充分发挥厚煤层大采高综采设备的优越性;在不宜布置综采面的边角区域合理布置旺采,通过旺采工艺改革,积极提高旺采回采率,实现了煤炭资源的合理开发和利用。 相似文献
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大型煤矿实现瓦斯管理的无人化、智能化、智慧化是矿山生产技术发展的趋势,也是国家的能源战略决策部署要求。传统煤矿瓦斯检查管理方式存在假检、漏检、纸质材料保存困难、救援不力等诸多弊端,煤矿企业需借助科技的力量进行管理升级。5G网络技术的数据传输速率、网络容量等各大优势与大型煤矿瓦斯管理实现无人化、智能化的要求均无缝对接。探讨了未来大型煤矿瓦斯管理将会经历5G+人工+传感器,5G+机器人,5G+物物互联、智能交互3个发展阶段。5G+人工+传感器阶段的智能终端可对巷道进行精准场景定位并根据场景要求智能检测各项参数,5G+机器人阶段研发的仿生机器人将使传统的瓦检员、测风员、测尘员、监测工等“一通三防”各工种工作人员退出煤矿安全生产的历史舞台,5G+物物互联、智能交互阶段万物皆是瓦斯管理参与者,矿山“智慧大脑”会通过虚拟现实等技术手段对瓦斯异常情况采取措施,最终实现矿井瓦斯智慧管理。 相似文献
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