水玻璃-固化剂固化地表冰碛物实验研究

针对普朗铜矿矿区地质环境较为脆弱?,开采过程中地表形成塌陷坑,在连续降雨量时地表冰碛物吸水饱和,易诱发井下泥石流灾害等问题。开展水玻璃-固化剂浆液胶凝时间和冰碛物土固结体强度的影响因素及影响规律实验,试验结果表明：水玻璃-固化剂混合液中,随催化剂的浓度增大时,浆液凝胶时间减小;水玻璃-固化剂浆液胶凝时间随固化剂浓度的增加呈先减小后增大规律;水玻璃-固化剂浆液胶凝时间随水玻璃浓度增加而减小;水玻璃浓度与固化剂浓度都对冰碛物固结体抗压强度起积极作用,实验结果可为地表冰碛物现场注浆固化提供理论依据。     

采动影响下多构造拉底巷道稳定性控制技术研究

拉底巷道在服务期内的稳定控制是自然崩落采矿法金属矿山生产管理中的重要部分。当拉底巷道布置在断层破碎带区域,复杂的构造条件会加剧采动应力对巷道围岩的破坏。为了明晰高应力复杂构造条件下拉底巷道围岩发生破坏的本质原因,通过构建采动影响下断层活化滑移力学判据,并模拟不同采动作业条件下拉底巷道弱层围岩的应力转移情况,发现复杂构造条件下拉底巷道破坏原因可归纳为“断层活化—弱层失稳”复合型破坏机制。并针对性地提出了大面积连续拉底应力迁移调控技术和以“高强度机械化湿喷混凝土”为核心的差异化补强精准支护技术,稳定性控制技术推广以来,拉底巷道围岩失稳现象明显减少,围岩年变形率降低了50%,巷道返修率由20%降低至5%,为类似金属矿山开展复杂构造条件下巷道围岩精准控制提供了工程借鉴。     

基于注意力双向循环神经网络的业务流程剩余时间预测方法

现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多采用传统的长短期记忆循环神经网络构建预测模型,由于传统长短期记忆循环神经网络对序列数据的建模能力有限,导致现有方法的预测效果还有较大提升空间。针对现有方法的不足,提出一个基于注意力双向循环神经网络的业务流程剩余时间预测方法。该方法使用双向循环神经网络对流程实例数据进行建模,同时引入注意力机制自动学习流程实例中不同事件的权重。此外,为了进一步提升学习效果,基于迁移学习的思想设计了一种迭代学习策略,为不同长度的流程实例分别构建剩余时间预测模型,提高了模型的针对性。实验结果表明,所提方法与传统的方法相比具有明显的优势。     

T-网的活性分析及其判断算法

Petri网的活性反映了实际系统的元死锁性.本文讨论了一类结构简单的Petri网-T-网的活性问题,给出了各类T-网的活性判定定理并给出了判定算法.算法主要计算工作是变迁的前序库所集和后继变迁集以及回路的判断,这三个过程实际上是一个树的搜索过程,因此算法易于实现,判定效率也大大提高.     

复杂地质构造矿床三维可视化实体建模技术

复杂地质构造矿床实体建模的关键技术,是如何将地质和采矿工程师的经验允分和有效地考虑进来,建立全面反映地质构造的“真实”矿床模型,为块段建模、品位估值、储量讣算、生产计划编制提供基础。在讨论了地质实体建模理论的基础上,采用Micromine矿业工程软件对实际矿山进行三维建模实践研究分析,介绍了如何建立复杂地质构造矿床三维可视化模型。结果表明,目前已经具备了建立复杂地质构造矿床的基本技术,正确合理采用三维建模工具并将地质采矿工程经验考虑进来,可以建立合理有效的复杂矿床模型。     

基于扩展颜色Petri网的拍卖协议建模与分析

电子商务自动谈判是多主体协商的典型应用.谈判协议的形式化是实现电子商务谈判自动化的关键.给出一种带抑止弧和时间变迁的颜色Petri网模型及其扩展或然状态图分析方法.用该扩展颜色Petri网模型对拍卖谈判协议进行了建模,同时用扩展或然状态图分析方法证明了协议模型的可达性.     

煤矿安全系统工程的模糊Petri网分析方法

本文提出了煤矿安全系统工程的模糊Petri网分析方法。解决了求出导致顶上事件发生的最小割集和使顶上事件不发生的最小径集后 ,已知最小割集中每个基本事件发生的可信度可求出顶上事件发生的可信度 ,比较所求出的顶上事件可信度的大小能求出最危险的最小割集和路径。已知最小径集中每个基本事件不发生的可信度可求出顶上事件不发生的可信度 ,比较这些可信度的大小能求出最安全的最小径集和路径。因而对于煤矿各种系统中的事故可进行诊断和预测。     

金川Ⅲ矿区复杂地质体三维可视化建模技术研究

以金川Ⅲ矿区为研究对象，利用MICROMINE软件系统对复杂地质体三维实体建模中的关键技术进行了研究，提出了复杂地质体三维建模应遵循的基本原则及建模方法。研究表明，按照这些原则所建立的三维实体模型能更加准确地反映地质体的空间形态和分布关系，进而为储量计算、矿岩可崩性评价、工程设计、采掘计划编制等提供可靠的依据。     

普朗铜矿岩体可爆性分级及炸药单耗预测研究

为优化普朗铜矿地下采矿爆破参数,采用集对分析的理论与模型,以线性相关度较低,工程中较易获取的岩体密度、抗拉强度、抗压强度、岩体完整性系数为衡量指标,对该矿区东部、西部、南部所属岩体进行岩体可爆性分级.首先计算各岩体试样的单因素联系度,并采取层次分析法确定每个衡量条件下的指标权系数,最终得到一个基于这4项指标的综合表达式进而确定岩体的可爆性等级.研究结果表明,西部区域岩体可爆性属于较难,东部区域和南部区域岩体的可爆性属于较易.在可爆性分级的基础上,对东部、南部、西部岩体进行了炸药单耗的预测,为爆破参数的选取提供一定的指导.     

基于非平衡数据分类的单文档自动文摘方法

自动文摘是自然语言处理领域的一个重要研究话题,基于机器学习的自动文摘方法则是该项研究中的一个热点。然而,自动文摘问题中的数据分布有一个重要现象,即文摘句子与非文摘句子的数量相差非常悬殊,该现象将给传统机器学习算法的应用效果带来负面影响。为此,本文针对自动文摘中句子类别分布严重不平衡这一现象,以支持向量机算法为基础,设计了两种有效的处理非平衡自动文摘数据的分类方法。在第一种方法中,将传统支持向量机中正负类平衡的分类间隔转换为不平衡的分类间隔;在第二种方法中,通过将数据集进行切分,设计了一种支持向量机集成学习算法。通过在DUC2001数据集上的实验证明,本文设计的两种基于非平衡数据分类的单文档自动文摘方法显著优于基于传统分类算法的自动文摘方法。