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在山西阳泉泊里矿区,太原组K2灰岩是15号煤层上部主要的含水层,查明其富水分布特征对上下组煤层安全开采至关重要。为了准确得到K2灰岩的富水分布区域,首先,利用常规的波阻抗反演获取精确的K2灰岩空间展布特征。然后,结合皮尔逊相关系数法与交叉验证−逐步回归法优选出9种地震属性,构成网络的训练数据。此外,引入适合于时序数据处理且能够捕捉测井曲线前后相关性的长短期记忆神经网络(LSTM),构建智能化、多变量LSTM视电阻率预测模型,以精确地预测研究区视电阻率进而得到地层富水性分布特征。同时,分别利用常规多属性回归算法与多变量LSTM模型在井点位置建立电阻率测井曲线与地震属性井旁道之间的映射关系。最后,将井点处训练好的网络模型推广至无井区得到全区视电阻率体,根据视电阻率值的高低、矿区地质构造与陷落柱发育情况圈定灰岩富水区。实际数据的测试结果表明:与常规多属性回归算法相比,多变量LSTM模型预测误差小,与测井相关系数高,说明多变量LSTM模型可以更加精确地预测出工区视电阻率,在含煤地层的富水性预测中有较好的应用价值。\t\t\t\t
相似文献针对煤矿井下钻场人员需求大、安全隐患多、一人操作难以同时控制钻机动作并从全局视角知悉钻机运行状态等问题,引入了数字孪生技术,设计开发了钻机远程服务平台。该平台系统以ZDY25000LDK钻机为载体,融合了钻机远程控制系统、数字孪生模型和参数监测系统3方面技术,通过检测与执行层、数据传输层和远程集控层实现钻机远程控制、钻机运行全生命周期映射与参数监测。钻机远程控制系统实现了实时远距离控制钻机,数字孪生模型能够映射钻机各运动部件的运动状态,并能通过仿真实验为钻探施工提供先验参考,参数监测系统实现了对钻机状态参数和钻进参数的实时监测。基于该钻机远程服务平台,进行了平台的功能性和实时性验证。试验结果表明:钻机远程服务平台能够实现钻机远程控制,并从全局视角上映射和监测钻机运行状态和参数,通过数字孪生体仿真,得出钻机上扣过程中动力头回转速度和给进速度的最优比值为4.28,与实际上扣情况相符。平台操作方便、实时性高、可靠性好、人机交互友好,为煤矿井下钻探工作的减人增效和智能化升级提供了解决方案。
相似文献最初学者利用泥炭植物同位素重建气候变化是参考树轮的研究方法,而树轮中不同组分的同位素对气候变化的响应不同。泥炭地植物不同组分的同位素对气候的响应是否也存在差异,需要进一步探讨和研究。此外,不同泥炭地植物δ18O的气候学解译存在一定的争议,这些解译的差异要求我们在利用泥炭δ18O重建古气候时需结合泥炭地现代过程的监测。文章以中国东部季风区的大九湖泥炭地为研究区域,测试研究区现代植被α纤维素与综纤维素的δ18O,对比两者的分布特征及其在时间序列上的相关性,进而探讨它们对气候因子的响应程度。结果表明:大九湖泥炭地植物δ18O分布较离散,平均值为25.09‰,α纤维素的δ18O比综纤维素δ18O偏正0.79‰~1.06‰,两种组分的δ18O在季节变化序列上没有明显的相关性。通过与区域气候因子的对比,我们发现温度是影响该地区植物δ18O变化的主要因素,而且植物α纤维素的δ18O比综纤维素的δ18O对温度响应更敏感,植物α纤维素更适用于作为研究古气候变化的载体,这一结果为中国东部季风内将泥炭地植物α纤维素的δ18O作为温度变化的代用指标提供了实验支持。
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