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根据金属矿山地测数据管理业务需求,首先剖析了巷道地质素描图组成要素,设计了基于MapGIS的巷道地质素描图的绘制流程以及绘制系统的组成模块。巷道地质素描图组成要素主要由基本信息、地层信息、构造信息、水文地质信息、刻槽样轨信息与样品化验信息组成。巷道地质素描图绘制系统主要由数据管理、坐标转换、巷道素描图模板自动生成、组成要素绘制、矿岩类型与面状构造、刻槽样轨自动生成、自动注记、巷道综合地质素描图生成等8个模块组成。接着,采用面向对象的方法,分析组成巷道地质素描图空间实体对象及其实体对象之间的拓扑关系,建立了支持巷道地质素描图自动绘制的逻辑与空间数据模型。最后,基于MapGIS平台及其组件式开发技术,实现了巷道地质素描图绘制系统,绘制了上海宝钢集团梅山铁矿巷道地质素描图,取得了良好效果,为矿山地质图件的信息化建设提供了应用的依据和实践经验。 相似文献
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河南盐业开发起步较晚,盐资源利用不尽合理,产品开发单一,盐厂限产压库,化工厂大量的生产用盐却从外省调入。作者为河南省盐业的发展提出了一些切实可行的办法和思路,供决策者参考。 相似文献
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根据矿区水文地质条件,用以往矿井“突水”实例、现象、充水来源、充水条件,对矿坑充水因素进行分析,以预防矿井因充水而产生的淹井和人员伤亡事故。 相似文献
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露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响,对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展,基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题,将多标签学习策略和地理学第一定律相结合,提出一种基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别方法。为了区分露天煤矿区场景与其周边场景,设置了6类矿区标签和7类非矿区标签,对9768张场景子区域图像进行标注,构建多标签数据集,利用该数据集训练基于多标签学习的Inception-v3模型。场景识别时,首先将一幅覆盖研究区的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类;然后对含有矿区标签的子区域,利用地理学第一定律对其矿区标签的相关性和完整性进行判定,识别出属于露天煤矿区场景的子区域。胜利西露天煤矿区识别实验结果表明:该方法提取的结果最接近真值,显著高于单标签学习的识别精度;其子区域多标签分类F1分数达到0.857,与单标签学习中性能最好的ResNet50模型相比,提高了8个百分点。本文提出的方法能够自动提取子区域内多类标签的有效特征,提高露天煤矿区场景识别的精度,... 相似文献
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矿山环境地表水系的硫同位素研究——以贵州赫章后河为例 总被引:5,自引:1,他引:4
为更好地了解矿山环境中元素迁移释放的地球化学过程,本文研究了赫章后河地表水系硫酸根和沉积物中的硫同位素组成。结果发现,水体和沉积物中硫同位素组成差异较大,不同水体中SO42-的浓度与δ34S值之间有较好的相关性,主河道水体和沉积物中的硫主要来自矿业活动的释放。水体中硫同位素组成不仅能反映水体的受污染情况和污染水体的扩散范围,还能反映沉积物中硫化物氧化作用的地球化学过程。 相似文献
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