排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
3.
4.
矿井突(透)水灾害灾害应急抢险救援的"自救互救"和"他救"效果与成功率如何,很大程度取决于在灾害整个演变过程中对井下涉险人员所处危险性的科学评价与合理预测。针对我国目前在这方面缺乏系统定量评价的难题,构建了涉险人员危险性影响因素的评价指标体系,即个体特征、矿井巷道、水流特征、气体情况和其他物理因素;通过分析矿井水灾演变过程中灾情对涉险人员的危险作用形式,结合矿井水灾影响因素特点,定义了人员的水流危险性、气体危险性和其他危险性,提出了涉险人员危险性定量评价方法与模型,构建了适用于水灾演变过程中涉险人员多种危险性的综合评价计算规则。以典型矿井为例,实现了矿井水灾过程中涉险人员危险性的动态评价,分析了不同特征涉险人员在灾情中危险性的差异,讨论了坡度、地面摩擦因数、水流密度对危险性的敏感性,并给出了降低危险性的相应减灾建议。结果表明:所提出的方法可以科学地解释、评价、量化涉险人员在水灾环境多因素影响下的危险性,提高了涉险人员在矿井水灾演变过程中"知险"的能力,同时为应急抢险救援方案合理制定提供了技术支撑,对保障应急抢险救援过程中的"自救互救"效果和"他救"成功率均具有重要意义和实用价值。 相似文献
5.
6.
为定量研判及预测矿井水害灾情,提出了一种基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测新方法.在水害发生之前,以矿井突(透)水危险性评价理论为基础,分析可能发生的矿井突(透)水灾害,数值模拟仿真矿井水害灾情演变过程,利用聚类分析、随机森林和强化学习等机器学习方法分析灾情演变规律,构建灾情研判模型;在矿井水害发生后,基于物联网监测、人工观测等获取矿井水害局部灾情多源数据,研判矿井整体淹没情况,回归分析灾情变化特征,预测灾情演变趋势,服务于矿井水害应急救援与处置.以北辛窑矿作为示例,论证了基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测方法的可操作性与有效性. 相似文献
1