鄂西铁矿地质环境抗扰动能力评价指标体系构建

矿山地质环境抗扰动能力评价是以矿山地质灾害为研究对象的针对性评价.通过对矿山地质环境评价的主要指标体系类型进行归纳,厘清了矿山地质环境抗扰动能力的基本概念、内涵属性及影响因素.在分析鄂西铁矿地质资料数据的基础上,构建了以采空区塌陷、崩塌-滑坡、岩溶塌陷为主要考察类型的鄂西铁矿地质环境抗扰动能力评价指标体系.     

变权模糊综合法在矿山地质环境评价中的应用——以潞安矿区为例

为解决传统用于矿山地质环境质量评价的常权模型不能有效反映各指标内部差异性及地质环境本身复杂性和模糊性的问题,引入变权模糊综合模型对矿山地质环境质量进行评价。根据矿山地质环境问题及特点,构建了矿山地质环境质量评价指标体系,采用分段强惩罚-激励型变权模型对其进行评价。以潞安矿区5个典型生产矿井为例,运用变权模糊综合法对其进行了地质环境质量评价,并与传统常权模糊评价法的结果相比较。结果表明:变权模糊综合模型利用模糊数学的思想定量地划分矿山地质环境的评价等级,一定程度上减少了评价者主观思想的影响;利用变权理论确定每个矿井评价指标的最终权重,能更加合理地反映每个评价矿井的真实情况,使评价结果更具有离散性,容易划分评价等级,从而提高了矿山地质环境评价的精度和实用价值。     

深部矿山锚杆腐蚀失效风险评估研究

为解决地下矿山锚杆腐蚀失效问题,提出一种基于预测锚杆腐蚀失效速率的数学模型。收集矿山腐蚀失效锚杆相关数据,采用主成分分析法和梯度提升树方法,从原始数据中提取有用信息,并结合支持向量机(SVM)模型,预测复杂矿山环境中锚杆的腐蚀失效概率,利用具有连续特征和空间数据的数据集测试该模型,分析各环境因素对腐蚀失效影响权重,并与SVM、GTB-SVM这2种模型进行对比分析。研究结果表明：基于主成分分析的特征变换是可靠的风险预测方法,PCA-SVM模型在预测精度和结果的稳健性方面表现优越,训练集AUC值达到0.84、测试集达到0.83。该模型作为一个有用的在线工具,能够支持过程系统的安全和数字化。文中提出的主成分分析SVM模型,能够准确预测锚杆腐蚀失效的腐蚀概率。     

基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用

采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%～24.86%,后者为1.23%～15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。     

基于层次分析和灰色综合评判的石膏矿山地质环境影响评价

为了更好地对矿山地质环境影响进行综合评价,针对衡山白果地区石膏矿山的特点建立了评价指标体系,采用层次分析法确定各指标权重;运用灰色系统理论,构建了石膏矿山地质环境影响灰色综合评价模型;并对3个典型矿山进行了计算,计算得出的结果与实际情况相符,所给出的综合评价值既能用于描述所评价矿山的地质环境影响程度,也可对同一区域不同矿山地质环境影响程度进行比较。该研究成果可以推广到其他非煤矿山,同时也为矿山地质环境影响评价及矿山安全管理工作提供了一条新途径。     

基于投影寻踪模型的矿山地下水灾害分级评价

为评价矿山地下水灾害状况,改善评价过程中依赖经验划分评价等级的随意性,构建了矿山地下水灾害评价指标体系及分级评价模型。通过综合考虑矿山地下水灾害的孕灾环境,致灾因子及承灾体整体状况,提出了一个具有3个准则层和11个灾害指标的矿山地下水灾害指标体系。基于投影寻踪方法,构建了矿山地下水灾害分级评价模型。评价模型依据具体指标数据,自动划分出灾害等级及范围,采用客观赋值法对灾害指标赋值,实现了在多元评价指标体系下的矿山地下水灾害综合评价。将该评价模型应用到具体矿山中,结果表明模型能够有效评价该矿山地下水灾害状况,具有较强的实用性和有效性,可为矿山地下水灾害防治提供参考依据。     

矿山开采沉陷可视化系统设计开发及岩移参数求取

依据矿山开采沉陷相关理论,以概率积分法数学模型为基础、运用基于实测数据求参原理与方法,结合相关软件设计开发了矿山开采沉陷可视化系统。为研究矿区地表移动变形分布及岩移参数求取提供了技术支持。结合系统应用实例,利用地表观测数据拟合求参,对该矿其他工作面及类似地质条件矿区开采沉陷预计提供借鉴作用。     

矿山地质环境安全评估的Bayes判别分析法及应用

从矿山地质环境的实际特性出发,应用Bayes判别分析方法评估矿山地质环境问题。选用13项影响矿山地质环境的区域地质条件、环境现状、矿产资源开发规划、生态恢复治理状况的具体评估指标,以大量实测资料作为学习样本,并按各总体的样本比例确定先验概率,建立了矿山地质环境评估的Bayes判别分析模型。将该模型用于预测样本的评估中,采用回代估计法对判别结果进行验证,误判率为零,判别结果和实际一致。研究结果表明,Bayes判别分析模型是一种结构稳定、判别准确率很高的评估模型,能够用于矿山地质环境的评估。     

基于OMI卫星遥感数据的兰州市SO2空间分布分析

以大气探测卫星Aura上所搭载的臭氧观测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)传感器所得的SO2数据产品为依据,结合遥感图像处理技术和地理信息系统分析方法,重点解译了甘肃省兰州市区2009-2010年采暖期和非采暖期SO2空间分布情况.从总体上看,研究区采暖期和非采暖期存在的SO2高值区域不同,采暖期SO2高值区主要存在于兰州市中东部,非采暖期主要存在于兰州市西部.与2005年SO2空间分布情况对比发现,中高柱量(DU ＞0.81)浓度SO2柱量值区的范围明显增加,而最高值区域范围缩小.该技术通过建立数据平台,能够对环境中任意某个点(栅格数据)随时提取进行评价,做到实时远程监测.     

基于专家地理信息系统(EGIS)的露天采矿烟尘污染环境效应评价模型

针对露天矿山烟尘污染源的特点 ,运用环境评价的原理和方法 ,探讨了传统评价工作中存在的不足 ,将地理信息系统 (GIS)应用到露天矿烟尘污染控制中 ,提出了基于专家地理信息系统 (EGIS)的烟尘污染环境效应评价模型 ,并评述了该模型的重要意义和发展前景     

基于改进FAHP-Entropy法的危险品仓储安全评价

为提升企业危险品仓储安全风险识别能力，针对危险品特殊属性及其仓储安全管理特点，提出基于改进的模糊层次分析法(FAHP)与熵权法(Entropy)的危险品仓储安全评价机制。首先，从人员、管理、物料与设备、环境4个方面建立评价指标体系；然后，基于改进的FAHP和Entropy法，确定指标的综合权重，并结合三角模糊数(TRFN)确定模糊关系矩阵；最后，以广东省某危险品物流企业为例，通过模糊评价模型得出最终安全评价结果。结果表明：该企业危险品仓储安全综合评价结果以及人员安全、管理安全、物料与设备安全、环境安全等4个一级指标评价结果均属于“较安全”水平，其中物料与设备方面评分最高。该安全评价机制基于改进的FAHP-Entropy模型，对比分析指标体系与评价结果，能够实现危险品仓储管理的关键风险因素识别，有助于提高企业危险品仓储管理安全水平。     

矿山重大危险源评价及瓦斯爆炸事故伤害模型建立的若干研究

基于危险源评价的基本原理 ,结合系统论的观点与矿山重大危险源的实际 ,确立了矿山重大危险源伤害模型的合理假设和简化 ,并在此基础上 ,首次提出了从危险源系统事故的伤害模型来研究矿山矿井瓦斯爆炸事故的严重度方法 ;并结合矿井瓦斯爆炸事故的实际 ,建立了瓦斯爆炸事故冲击波的伤害模型。使得目前人们通常认为无法对矿井瓦斯爆炸事故严重度研究进行建模成为可能 ,这无疑是对矿山重大危险源评价工作和瓦斯爆炸事故研究的一次重大创新和完善     

基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

深部矿山巷道岩爆应急管理能力评估

为了降低深部矿山巷道岩爆事故中的人员伤亡与财产损失，提高岩爆事故中的应急管理能力，提出改进组合赋权-云模型相结合的深部矿山巷道岩爆应急管理能力评估方法。首先，根据PPRR(Prevention, Preparation, Response, Recovery)应急管理理论，构建包括应急预防能力、应急准备能力、应急响应能力和应急恢复能力4个一级指标的深部矿山巷道岩爆应急管理能力评估指标体系，该体系共包含18个二级指标；其次，引入指数函数改进层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)法，利用改进的AHP法和熵权法分别确定评估指标的主客观权重，将各权重进行融合以获得最优权重，并结合云理论建立改进组合赋权-云模型的应急管理能力综合评估模型；最后，以河南某深部矿山巷道为例，运用综合评估模型对深部矿山岩爆应急管理能力进行评估。结果显示：深部矿山岩爆应急管理能力等级为Ⅱ,且综合评价云的超熵为0.21(小于4.65/3)。评估结果与实际应急管理能力水平相符，综合评估模型可快速准确地确定深部矿山巷道岩爆应急管理水平。     

基于RS-SVM模型的煤与瓦斯突出多因素风险评价

为挖掘瓦斯突出风险与煤矿开采中各影响因素间的关系,应用支持向量机(SVM)理论从模式判别角度分析瓦斯突出风险与各地质因素组成的特征向量间的判别关系,基于粗糙集(RS)理论对待分析数据进行知识约简,提取核心判别指标,建立基于粗糙集-支持向量机(RS-SVM)的瓦斯突出风险判别模型。研究结果表明,RS知识约简方法可以很好地对原始数据中的冗余指标进行约简,通过对约简后指标数据进行SVM回归分析,可对煤与瓦斯突出模式进行很好的判别,所建立的瓦斯突出风险判别模型较一般SVM模型具有更高的预测精度,同时指标约简过程降低SVM运算中的复杂度,提高运算效率。     

基于C-ALS采空区探测及三维模型可视化研究

采空区三维激光扫系统(C-ALS)具有全自动扫描、操作方便、数据处理简单等特点,同时探测人员无须进入空区。所以结合河北某铁矿的实际工程地质条件,利用C-ALS对矿山的1#、2#采空区进行探测,了解其空区的形状、大小和位置,运用其自带的软件进行编辑与成图并建立三维模型。从而确定空区在矿山CAD图上的具体位置,为采空区的处理提供可靠的理论依据,从而确保作业工人和设备的安全。     

矿山机电设备运行大数据应用研究

以矿山机电设备运行数据采集为切入点研究矿山大数据技术应用.利用传感器采集数据,基于LoRaWAN物联网远程通信接入平台传输采集数据,构建起矿山机电设备状态数据采集系统,以大数据技术应用理念出发,设计与分析矿山机电设备云计算服务平台,实现对矿山设备运行状态的实时监测.通过对矿山设备工作数据的积累,结合矿山信息化系统的数据...     

基于GLM模糊评价在煤矿安全中的应用

煤矿安全评价是现代绿色矿山建设的主要指标之一。为对煤矿安全进行有效的评价,综合分析影响煤矿安全的人员因素、地质因素、技术设备因素、环境因素等各项指标。应用广义线性理论和SAS统计分析方法,建立基于GLM模糊评价模型。通过计算各项指标对应等级的煤矿安全影响权重〖AKω- ij,结合模糊综合评价方法得出煤矿的安全生产状况,同时通过优势比分析各指标的敏感性因子,得出防范指标危险性的有效措施。研究表明:该模型依据标准整理数据,操作性强,较准确地得出煤矿安全的状况,为煤矿的安全评价和管理决策提供依据。     

基于层次分析和集对分析的铀矿山生态环境安全评价

铀矿山生态环境安全评价对于绿色矿山建设具有重要意义,为了对铀矿山生态环境安全状况进行综合评价,针对铀矿山生态环境特点,基于层次分析法和集对分析原理,建立了铀矿山生态环境安全评价模型。结合某铀矿山生态环境安全现状,开展了该铀矿山生态环境安全综合评价,计算得到综合联系度表达式并对其进行等级判断,确定了铀矿山整体生态环境安全状况等级,同时结合联系度表达式进行了分析,提出了矿山安全管理建议。结果表明:在多指标影响下具有模糊性和随机性的铀矿山生态环境安全评价问题中,该模型通过定量计算,较好的评价了铀矿山生态环境安全状况,方法简便,结果较为准确,为铀矿山生态环境安全评价提供了一个新方法。     

城市道路的人员疏散风险评价研究

为量化评价城市道路在人员疏散过程中存在的风险,以支持城市道路规划,以及有效开展应急疏散管理,提出1种城市道路的人员疏散风险评价方法.该方法设定多种影响因素,构建道路疏散风险评价函数,并结合临界簇模型,运用实时交通态势数据与动态人口数据,评估不同时间的道路疏散风险.以上海市外环线内区域为研究区,开展道路疏散风险综合评价与...