基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

安家岭露天矿南帮边坡不稳定区域防治措施

安家岭露天矿通过开展边坡年度稳定性评价工作,对稳定性不足区域提出治理措施,并结合下1年度生产计划对采矿方案进行调整。安家岭露天矿采矿主要调整南帮逆断层影响区域,通过提前掏槽开采—快速内排压脚,使逆断层影响区域满足边坡安全;快速内排压脚后并对原运煤系统进行了调整,可以有效缩短运煤路线,在保证安全基础上取得可观的经济效益。     

基于小角度高位技术的钻孔初采期瓦斯治理

回采工作面初采期瓦斯涌出不均衡,易出现瓦斯超限现象。针对新源煤矿近距离煤层群开采、瓦斯涌出量大等特点,提出了小角度高位钻孔抽采治理初采期瓦斯的方法;2219工作面应用实践表明,初采期内,小角度高位钻孔抽采瓦斯纯量最高5.25m3/min,瓦斯抽采率64.02%,回风流瓦斯浓度最高为0.32%,上隅角最高瓦斯浓度0.96%,未出现瓦斯超限现象,取得了很好的初采期瓦斯治理效果。     

管道式油气水高效分离技术研究获进展

随着油气田开采时间的增长,采出液中含水率逐年增加,部分油田的含水率已达到95%以上,给目前已有的采出液处理工艺带来新的挑战。中国科学院力学研究所研发的管道式油气水高效分离技术,有效解决了目前油气水处理系统所面临的难题,可适用于陆地、海洋平台及井下等不同条件。管道式油气水高效分离技术主要由柱型旋流分离器、导流片型管道式分离器、T型多分岔管路和动态CFU气浮选等组成,突破了传统的采用大型储罐进行油气水分离的作法,使分离效率成倍提高。这种小型、紧凑、高效、快速的分离系统,由于工艺流程简单高效,且可在相对较低     

堆土超载引起的河道边坡失稳分析与治理

河道整治工程中,施工扰动、水位降落、弃土堆土等对边坡稳定不利,本文结合因堆土超载致使岸坡整体滑动的工程实例,对岸坡滑动原因进行了分析,针对整体滑坡岸段提出采用削坡卸荷结合钻孔灌注桩抗滑,临近滑坡岸段削坡卸荷的工程措施以保证岸坡稳定.结果表明,所采取的工程措施有效,为保证河道开挖或疏浚工程中基坑边坡稳定,应禁止在设计预计的滑裂面范围内堆载.     

煤矿大采深煤层开采地表移动规律

大采深煤层开采的地表移动研究一直都是煤矿领域重点思考的方向,本文围绕矿区地表移动为起点,结合东曲煤矿矿区地表移动案例进行深入探讨,从矿区概述,到地表移动成因分析,从影响地表移动因素分析再到大深煤层开采地表移动规律总结进行系统性分析研究。