基于matlab的煤层底板突水预测系统

针对当前煤层底板突水预测存在的问题,在突水概率指数法预测预报系统的基础上,用matlab开发出了一套新型煤层底板突水预测系统软件。通过对地质、水文地质等信息数据进行分析处理,从而确定导致煤层底板突水的主控因素及次级影响因素,并分别赋予其相应的权重值,将各因素在底板突水中所起的作用定量化。特别是对于不同矿区不同控制因素的影响,其相应权重值的大小可以灵活改变。建立赋权求和数学模型,绘制出各个主要控制因素的专题图,并根据各个主要控制因素的不同权重值,叠合绘制出底板突水概率指数法突水分区图。同时计算出煤层底板突水概率指数。将系统软件应用于工程实际,预测效果与实际情况相吻合。      

融合突水系数和断裂构造分维值的工作面底板突水危险性评价

针对北皂煤矿H2108工作面开采受底板中砂岩突水威胁的现状,在综合分析工作面水文地质特征和底板突水危险性影响因素的基础上,为解决突水系数法评价煤层底板突水危险性的局限性,提出运用信息融合的方法将突水系数与断裂构造分维值相融合,对工作面开采突水的可能性进行了综合评价,并对煤层底板突水的危险区域进行分区与预测,得出了北皂煤矿H2108工作面总体能实现安全开采的结论,给出了工作面安全开采底板突水防治措施。     

突水系数的产生及修正过程

从煤层底板突水预测预报问题出发,就突水系数评价水害方面,从1964年煤炭部焦作水文地质会战开始,到2009年的《煤矿防治水规定》,分析了各个阶段突水系数公式及其修正过程。结合实例,对弃用修正突水系数的意义进行了全面阐述。研究认为：在所有的预测预报方法中,煤层底板突水系数在煤层底板突水评价中最为简单实用;突水系数的意义在于简明扼要,符合实际,应大胆使用;突水系数演化到今天并不影响我国煤矿水害的研究和进展,反而对我国煤矿水害评价起到了正确的指导作用。     

焦作矿区突水灾害研究综述

本文首先对焦作矿区地质构造与采矿复合型人为突水灾害在时、空域上的表现特征进行了论述，并按照突水水源与突水成因对突水灾害进行类型划分，在此基础上，系统地总结了焦作矿区底板突水灾害的预测预报研究方法，提出了突水灾害的具体防治对策。     

煤层底板突水机理的初步探讨

解决华北地区受基盘岩溶承压水威胁煤层的安全开采问题,包含有三个方面的研究工作:（1）查清矿区各井田的地质构造和水文地质条件;（2）研究底板突水机理,提出可靠的预测和监测方法;（3）确定矿井治水采煤方案,改革采煤方法。其中核心问题是研究底板突水机理,查清底板突水产生的原因与条件,掌握底板突水发生发展的规律性。为了揭示底板突水机理,就需要按照一定的标志进行底板突水分类,具体分析底板突水的影响因素,确定底板突水研究的方法与途径,进而从理论上和实践上解决底板突水的预测和防治问题。      

基于GIS的煤矿底板突水预测模型的构建与应用

煤层底层突水,是一种多因素综合影响的煤矿地质灾害,因其形成机理的复杂性和时空分布的不规则性,使预测预报成为煤矿领域的一个难题,本文结合山东肥城国家庄煤矿底板突水预测的工作,系统阐述了在ＧＩＳ的空间分析,空间操作功能的支持下,建立底板突水预测模型的基本理论与方法。     

基于CNN神经网络的煤层底板突水预测

为了提高煤层底板突水预测的准确性,建立了基于卷积神经网络的煤层底板突水预测模型。通过综合分析,确定了15个影响煤层底板突水的因素,将这些影响因素进行拼接组合,运用建立的深度计算结构模型对影响因素及其相互联系进行特征提取。用已知的115组数据对模型进行学习训练,并进行了预测。为验证模型的准确性,利用相同的数据对BP神经网络模型和LeNet-5模型进行训练,将建立的模型与BP神经网络模型和LeNet-5模型进行对比。结果表明:该模型通过加深模型的计算深度,综合考虑了影响底板突水因素间的相互联系,提高了突水预测准确性。基于卷积神经网络构建的模型可以对煤层底板突水进行预测,并且准确率相对较高。     

GIS在煤矿底板突水危险性预测中的应用

本文在系统介绍ＧＩＳ应用于煤矿底板突水预测基本流程的基础上，通过三个不同的实例，建立了有、无突水资料情况下煤矿（矿区）底板突水模式，为煤矿底板突水预测预报提供了一条新的有效的途径。     

煤矿突水危险度研究

目前,煤矿突水安全评价体系主要是采用突水系数法、经验类比法、理论计算法。这些方法在评价中存在着诸如不确定因素的影响、有一定的的局限性及参数难以获得等问题,致使突水预报不够准确。基于煤层底板含水层水压、隔水层厚度、隔水层强度和采动破坏等因素的研究,提出了突水危险度的计算公式。从对各突水因素的敏感性分析可以看出,最敏感的是底板岩层阻水带厚度,敏感性程度达36％,其次是沿推进方向工作面老顶初次来压步距,敏感性程度达18％,然后是作用于该区底部的水压、底板采动导水破坏带深度和底板岩体抗拉强度,敏感性程度达10％,据此认为确定的突水危险度公式是合理的。河北、山东和江苏等地的评价实例表明突水危险度法的判定结果与实际情况相符,说明该方法是一种简单、高效、准确的突水预测方法。     

用地理信息系统预测煤矿底板突水：以峰峰二矿小青煤采区为例

介绍了应用ＧＩＳ技术进行煤矿底板突水预测的方法和步骤，建立了峰峰二矿小青煤开采底板突水模式，并利用分区阈值对其突水危险性进行了分区和预报     

建立矿山水文地质专家系统几个问题的探讨

专家系统作为一种人工智能技术,日益广泛地应用于各类专门问题的解答及技术咨询领域。矿山水文地质问题涉及因素多,不确确量亦较多,故引入专家系统是可行的。从专家系统知识库知识,矿山水文地质实例及理论分析成果等三方面知识为专家系统的知识来源。结合有色金属矿山水文地质调查资料及制做有色金属矿山水文地质评价专家系统（ＭＨＧＥＥＳ）的实践,本文阐述了两类专家系统的划分及各自的特点,讨论了第二类专家系统推理框架,     

台阶压碴爆破效果遗传神经网络预测

应用遗传神经网络模型对台阶压碴爆破效果进行了预测,增强了预测结果的可靠性。遗传神经网络是人脑的模型,从爆破实例中获取经验知识,并应用专家知识对爆破效果进行预测,取得了符合实际的预测结果,从而,为选择爆破控制参数和取得良好的爆破效果提供了依据。     

专家系统在钻头设计及使用中的应用

运用人工智能技术、创造性地将设计及使用小口径金刚石钻头和大口径工程施工钻头的知识与经验编制成相应的专家系统，具有较高的实用价值。     

层间剪切带工程地质专家系统知识模型的建立

层间剪切带工程地质专家系统是一个专门对层间剪切带工程地质问题进行研究和评价的实用型专家系统。本文介绍了为研制该系统而建立起来的领域知识结构模型, 该知识模型是在总结、归纳该领域三位著名专家的知识和经验的基础上建立起来的, 是专家系统知识表达及推理策略的基础。     

基岩裂隙水寻找与开发的专家系统建立

由于地裂隙水埋藏分布规律的复杂怀，致使裂隙水的开发利用十分困难。因此，获取和利用理论水平高、实践经验丰富的基岩裂隙水专家的知识，通过计算机技术形成具有智能功效和的专家系统，就具十分重要的理论和实际意义。本文详细介绍了基岩裂隙水七开发专家系统（ＢＦＷＰ）的建立过程，包括系统的知识库建造，推理机设计，以及系统的图形功能     

Construction of a fluvial facies knowledge graph and its application in sedimentary facies identification

Lithofacies paleogeography is a data-intensive discipline that involves the interpretation and compilation of sedimentary facies. Traditional sedimentary facies analysis is a labor-intensive task with the added complexity of using unstructured knowledge and unstandardized terminology. Therefore, it is very difficult for beginners or non-geology scholars who lack a systematic knowledge and experience in sedimentary facies analysis. These hurdles could be partly alleviated by having a standardized, structured, and systematic knowledge base coupled with an efficient automatic machine-assisted sedimentary facies identification system. To this end, this study constructed a knowledge system for fluvial facies and carried out knowledge representation. Components include a domain knowledge graph for types of fluvial facies (meandering, braided and other fluvial depositional environments) and their characteristic features (bedforms, grain size distribution, etc.) with visualization, a method for query and retrieval on a graph database platform, a hierarchical knowledge tree-structure, a data-mining clustering algorithm for machine-analysis of publication texts, and an algorithm model for this area of sedimentary facies reasoning. The underlying sedimentary facies identification and knowledge reasoning system is based on expert experience and synthesis of publications. For testing, 17 sets literature publications data that included details of sedimentary facies data (bedforms, grain sizes, etc.) were submitted to the artificial intelligence model, then compared and validated. This testing set of automated reasoning results yielded an interpretation accuracy of about 90% relative to the published interpretations in those papers. Therefore, the model and algorithm provide an efficient and automated reasoning technology, which provides a new approach and route for the rapid and intelligent identification of other types of sedimentary facies from literature data or direct use in the field.     

Expert System for Applicability of Tunnel Boring Machines in Japan

Summary ¶This paper outlines the development of a new expert system for assessing the applicability of tunnel boring machine (TBM) tunneling in Japan. Although a great deal of research on TBMs has been published, and the applicability of TBMs has been discussed, considerable differences in opinion still exist between authors. In this paper, we review previous studies and outline the present situation with particular focus on disc-cutter TBMs. Based on the knowledge acquired, we present an expert system for the applicability of TBMs, for use in pre-feasibility studies. Originally, we planned to construct the expert system on the basis of unified knowledge or rules without contradictions. However, it was found after several attempts that it is very difficult to unify knowledge because opinions vary considerably and TBMs are under continuous development. As a result, the expert system was divided into three stages. In stage A, the fulfillment of fundamental requirements is checked. Stage B is a simple expert system consisting of a minimal set of suitable rules as judged by the authors. Stage C incorporates the opinions of various other experts and the over-simplified and omitted points in stage B. The system is applied to 18 tunnels in Japan, and while the results provided by the expert system can certainly be improved, the method for accumulating knowledge and rules makes the system simple and easy to use, with very large scope for improvement and expansion.Received July 1, 2001; accepted December 9, 2002 Published online April 29, 2003     

基于专家证据权重法的成矿远景区划与评价--以东昆仑地区金矿为例

在介绍专家证据权重法的基础上,将东昆仑地区的基础地质、区域成矿规律及典型矿床研究等方面取得的认识(知识系统)与证据权重法结合,提出并建立了一个基于专家证据权重法的矿产资源定量预测评价系统,该系统在根据知识系统对各证据因子赋权重的过程中体现了地质专家的思想.应用专家证据权重法对东昆仑地区金矿的成矿概率进行了定量计算,并进行了金矿成矿远景区划.研究结果表明远景区内预测含矿单元的后验概率二重积分的大小可代表远景区的总体成矿潜力,据此将各远景区进行分级排队,由高到低划分为A、B、C 3级.     

基坑工程支护选型多样性探讨

在建造深基坑工程支护选型专家系统ｔｙｐｅＥＳ过程中,通过对专家知识的分析后认为：支护选型要全面地考虑支护主类、复合型支护、支护亚类及地下水处理方案等才比较合理。最后举例用新的产生式规则形式表达出这些专家知识。