基于TSP203~(plus)的隧道综合超前地质预报技术应用

为了对隧道不良地质体施工提供安全保障,开展以地震波反射法为主要手段的综合超前地质预报。结合工程地质调查和掌子面地质素描,采用TSP203~(plus)进行长距离预报,同时运用超前水平钻探进行更为精确的短距离预报和加深炮孔对大范围不良地质体进行跟踪预报。该预报方法应用于金瓶岩隧道软弱破碎带和富水带,取得良好效果,有效指导了隧道安全施工,可为同类工程提供借鉴。     

“金属矿山采空区地质危险源超前预报及监测预警技术研究”获2013年度“神华杯”中国职业安全健康协会科学技术奖二等奖

金属矿山采空区地质危险源超前预报及监测预警技术研究项目由中国安全生产科学研究院和中国五矿集团公司共同合作完成。该项目研究内容：（1）金属矿山采空区危险源地质超前预报技术研究。（2）矿山采空区风险分级管理技术研究。（3）采空区动力灾害监测、预警技术。（4）技术成果应用。技术特点：（1）提出了一整套基于地质超前预报技术精确探测采空区风险辨识及控制流程;（2）建立了包括基于探测技术和数值模拟技术的金属采空区风险评价体系;（3）提出了五矿集团采空区风险分级管理技术;（4）研制了采空区围岩应力锚杆在线监测预警系统;（5）提出了合成孔径雷达对地表移动监测预警技术方法。应用推广情况：（1）在五矿邯邢矿业有限公司符山铁矿应用,治理了黑铁峧尾矿库下伏采空区重大安全隐患,保证了黑铁峧尾矿库下游的村庄、厂房等的生命和财产安全。（2）通过一整套采空区精确探测流程,查明了西石门铁矿区周边不明采空区分布情况,为矿区深部开拓工程提供了基础数据,节省了钻探费用396万元／年,解放了价值2亿元的资源。（3）避免了五矿集团所属33家矿山采空灾害的发生和在复杂采空区环境下进行安全开采,产生了200多万的直接经济,同时也使得近4亿元的资源得以开发利用。     

高速公路隧道地质超前预报方法比较

由于隧道工程属于隐蔽性工程,工程岩体地质条件复杂多变,为了更好地探明隧道围岩体内的各种缺陷,并预测预报可能引发的隧道地质灾害的不良地质体的位置、规模和性质,为后续工程开挖与支护提供合理的措施,采用相应的地质超前预报是重要且必要的.根据隧道工程界常用的地质超前预报方法,对其使用方法、作用原理及其特点进行对比分析,以便借鉴采用.     

深埋长隧道施工地质灾害风险模糊层次评价

地质灾害是影响深埋长隧道安全施工的重要因素,将综合超前地质预报和模糊层次评价相结合,建立深埋长隧道地质灾害风险预测体系。首先对超前地质预报进行了研究并建立综合超前地质预报体系,以该体系为指导对隧道进行地质预报,了解掌子面前方的地质信息。其次在地质预报基础上作隧道施工地质灾害风险模糊层次评价,对隧道施工中可能遇到的地质灾害及整体风险程度进行评估。最后以米仓山隧道为工程背景,对建立的地质灾害风险预测体系进行了实践,得到里程段内发生涌水突泥、塌方、大变形及岩爆等地质灾害的风险等级,以及地质灾害整体综合评价风险等级。     

公路施工隧道地质灾害超前预报技术分析

公路隧道施工过程中对掘进前方进行精确的地质预报是隧道安全、高效生产的重要保障。目前公路隧道施工过程中地质灾害超前预报技术可归结为地质分析、物探技术和导坑（或）钻探揭露，其中物探技术主要包括TSP（隧道地震波法预报技术）、地质雷达和瑞利波探测技术，本文旨在归纳和总结各种技术的原理、使用条件和优缺点。     

岩溶隧道超前预报方案优化研究

岩溶隧道中,涌水突泥灾害对隧道建设的影响最为深远。准确的超前地质预报,是确保隧道安全开挖最有效的手段,但岩溶地区涌水突泥灾害类型复杂,隐蔽性强,超前地质预报方案需合理设计,才能提高预报准确性。基于模糊层次分析法,结合水文地质学,从突涌水灾害本源出发,对涌水突泥灾害风险评价指标进行选取和分级,以突涌水灾害等级为基础,构建综合超前地质预报体系,这一预报体系的建立有助于设计合理超前地质预报方案,提高地质预报准确性并降低预报成本。该预报体系在杨林隧道顺利实施,在降低预报成本的同时,成功预报了掌子面前方地下水分布情况和围岩破碎情况,证实了该研究的可行性。     

TRT 技术在采矿工程中的应用

为了验证隧道反射层析扫描成像超前预报技术（ Tunnel Reflection Tomography ）在不同类型不良地质体探测中的适用性及准确性,通过TRT技术在河北某金属矿山中的应用,对物探成果及揭露的实际工程地质情况进行分析比对。结果表明,TRT技术能较为准确地揭露空区、含水构造、断层及裂隙带等不良地质体,是一种适用性很强的超前预报方法。     

中国安科院矿山所与邯邢冶金矿山管理局合作开展矿山标准化工作

2009年7月27日,中国安全生产科学研究院矿山安全技术研究所相关研究人员参加了邯邢冶金矿山管理局标准化工作交流会。安科院研究人员分为地下矿山技术组、地下矿山设备组、尾矿库技术组和安全管理组四个小组,分别对邯邢冶金矿山管理局所属北沼河铁矿和西石门铁矿开展标准化工作进行了具体指导,使得两矿标准化工作思路更加明晰,为标准化工作的顺利实施提供了技术支撑。     

长隧道地质灾害超前综合探测技术的探讨

本文从理论层面上,探讨了常规地质、物探、钻探三位一体的长隧道地质灾害超前综合探测技术的可行性和科学性,即:常规地质规律预测为先导,物探(瑞利波探测)为手段,必要时辅以定向钻探验证.为长隧道工程的地质超前探测预报提供借鉴.     

西石门铁矿隐患管理体系建设

西石门铁矿是中国五矿集团下属邯邢矿山局的一家采选大型矿山企业,年设计生产铁矿石220万t,铁精矿100万t。按照系统生产流程,该矿下设开拓工区及北、中、南等6个采区,设有选厂、提升、供矿、动力、排尾等12个辅助生产单位,现有在岗职工2360人。     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

FOA优化GRNN网络的尾矿库安全预测

从尾矿库安全管理实际出发,针对尾矿库安全预测影响因素多、波动性大和非线性的特点,提出了果蝇算法优化广义回归神经网络的尾矿库安全预测模型。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化,同时采用相关分析方法选取尾矿库安全评价指标,实现尾矿库的安全评价预测。以辽宁本溪南芬尾矿库为研究实例进行预测仿真,实验结果表明:相较于GRNN网络模型和BP网络模型,采用果蝇算法优化的GRNN模型预测精度更高,适用性更强,在尾矿库安全预测方面具有很大的实际应用价值。     

老虎台矿55002#掘进面通过F7-1断层前后微震事件的时空特征分析

冲击地压作为一种特殊的矿压显现形式,对抚顺矿业集团老虎台矿深部开采的安全生产造成了严重的影响,在该矿的实际生产中,地质条件是引发冲击地压发生的重要因素。鉴于微震监测系统是目前在煤矿井下监测冲击地压应用较为广泛的手段之一,本文利用波兰ARAM IS/MA微震监测系统对老虎台矿55002掘进工作面通过F7-1断层前后的微震特征信号进行连续观测,分别从时间和空间上研究此掘进面通过断层前后的微震特征,验证了一种典型的冲击地压发生时间前后的微震活动规律,并结合实际地质条件从位置上分析了微震事件与断层等地质构造之间的关系,进而根据空间分析结果圈定了重点防治冲击地压区域,使老虎台矿在该工作面掘进生产中提前采取相应的防范措施,顺利通过断层等地质构造异常区域,确保了安全生产。     

基于S变换的微地震监测中多源信号特征分析

为了提高微地震信号分析的精度,对模拟振动信号进行了试验,得到了时窗因子对ST(S-Transform)时频分辨率的影响,基于ST的良好时窗自适应性和高时频分辨率,进一步将其应用于泸沽铁矿巷道微地震监测数据的处理。结果表明:ST能准确提取信号属性用以构造特征向量,实现了矿山微地震监测中多源信号的量化分类,并为矿山微地震信号的自动识别与分析提出了新思路。     

地质动力区划预测煤与瓦斯突出

为了确定煤与瓦斯突出矿井的突出危险区域,威胁区域和安全区域,提出基于地质动力区划的多因素模式识别概率预测方法预测煤与瓦斯突出的新思路。以鸡西滴道矿立井为研究对象,利用地质动力区划方法确定不同尺度和级别构造运动的特征,建立板块构造学说与矿井工程实际的联系,将对矿井煤与瓦斯突出产生影响的因素为参数,采用多因素模式识别概率预测方法划分研究区域内的危险区域。研究表明该方法对煤与瓦斯突出区域预测的合理性与有效性,可以在实际工程中应用推广。     

基于多源数据融合的煤矿工作面瓦斯浓度预测*

为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。     

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...     

SFLA-Verhulst组合模型预测矿井瓦斯涌出量

针对矿井瓦斯涌出量的时变性、波动性、非线性以及不确定性等特征,提出了SFLA-Verhulst组合预测模型,用于对具有非线性动态特征的瓦斯涌出量进行预测。该模型通过蛙跳算法对Verhulst模型的背景值参数寻优,并引入一次指数平滑法对原始数据进行优化处理,建立了基于混合蛙跳算法的SFLA-Verhulst组合预测模型;结果使模型在原始数据不准确或存在误差干扰的情况下仍能进行精度较高的预测。将新模型应用于某矿瓦斯涌出量预测,并对模型的预测结果进行检验分析,结果表明:该模型在结合蛙跳算法的全局寻优特点后预测精度较传统的GM(1,1)模型有明显的提高,适用性更强。     

动态瓦斯地质预测算法研究与可视化应用

为实现煤矿瓦斯地质动态精准预测与可视化,基于煤层埋深、厚度、倾角、地质构造等多种因素,通过将相似的地质模块定义为同一微单元,在此基础上将反距离权重插值算法和递归邻域搜索策略与数据优化处理算法相结合,应用于瓦斯地质动态预测可视化系统开发。研究结果表明:根据递归邻域搜索算法模型开发的多级瓦斯地质图动态分析系统利用瓦斯地质基础数据可对矿井瓦斯含量、压力、涌出量等瓦斯赋存参数进行实时分析和计算,动态绘制散点图、等值线和区域预测图,使瓦斯区域预测图过渡更加平缓,显著提高预测的精准性及整体的显示效果,同时其制图耗时也无明显增加,可为高瓦斯矿井安全生产提供决策依据。     

基于多元线性回归的煤矿驾驶员情绪预测模型*

为研究煤矿人车驾驶员情绪状态不良引发的煤矿驾驶事故问题,设计眼动实验并建立基于多元线性回归的驾驶员情绪状况预测模型对驾驶员情绪状况进行预测;通过眼动仪采集煤矿驾驶员良好情绪与不良情绪状态下的各项眼动指标,记录其主观情绪状态;使用多元线性回归方程对数据进行分析与建模,采用平均相对误差对预测模型进行评估。结果表明:每秒注视点个数、平均扫视速度、反应时间、危险源辨识个数在情绪变化前后存在显著差异,且与情绪状态呈较强相关;基于多元线性回归的驾驶员情绪状况预测模型预测精度较高,平均相对误差为8.16%。模型适用于煤矿人车驾驶员的情绪监测,可为煤矿驾驶员安全行驶提供保障。