为了深入分析研究采动动载作用下覆岩破坏、裂隙发育等特征,在模型中安装位移观测点和应力观测设备,以直观分析地层位移变化和应力分布特征。地层中位移点布设:以距离开采煤层顶部2cm为第一排(每排布设55个观测点,观测点相隔5cm,自切眼向后编号依次为1-1、1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7……),模型自下而上共设置22排。
数据集共包含729组数据。
| 采集时间 | 2020/12/01 - 2020/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 陕西省榆林市大海则矿区 |
| 数据量 | 729.3 KiB |
| 数据格式 | excel |
| 数据时间分辨率 | 日 |
室内相似模拟试验模型中观测点,得到伴随着距离煤层顶板不同高度处位移值。
以距离开采煤层顶部2cm为第一排(每排布设55个观测点,观测点相隔5cm,自切眼向后编号依次为1-1、1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7……),模型自下而上共设置22排,数据来源:室内相似试验模型中观测点位移,得到不同点位移值。
数据质量良好。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2018YFC0406400 | 大型煤矿和有色矿矿井水高效利用技术与示范 | 国家重点研发计划 |
本作品采用
CC BY 4.0 (知识共享 署名 4.0 国际许可协议)进行许可。
| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | 陕西榆林市大海则煤矿室内相似试验模型的观测点位移值数据集(2020年12月).zip | 729.3 KiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/06/24 00:38 | 陆* |
基于顶板应力多源数据预测的机器学习方法 煤矿顶板应力准确预测是保障井下安全生产、防控顶板灾害的关键前提。然而,传统顶板压力监测手段多依赖单一液压支架载荷数据,未能充分利用相邻支架压力、支架姿态、微震活动等多源监测信息,导致预测精度受限且智能化水平不足。针对这一问题,本文提出一种基于多源数据融合的机器学习顶板应力预测方法。首先,构建涵盖液压支架时序载荷、支架位姿数据及微震活动指标等多源信息的顶板监测数据集;其次,针对不同数据模态设计差异化特征提取网络——对矿压时序数据采用融合注意力机制的LSTM网络进行时序建模与关键特征自适应提取,对姿态数据构建CNN残差网络以实现高效特征学习;在此基础上,通过门控融合机制对多源特征进行动态加权融合,以充分挖掘各数据源间的互补信息;最后,构建基于融合特征的顶板应力预测模型,实现对未来时刻支架阻力及顶板来压的有效预报。实验结果表明,该方法在预测精度上显著优于单一数据源模型;在某煤矿工作面的工程验证中,模型对顶板失稳风险的预警准确率达到98%以上。本研究为实现煤矿顶板应力的智能化、精准化预测提供了有效技术路径,对提升顶板灾害防控水平具有重要的理论价值与工程意义。期刊论文
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| 2 | 2026/05/10 00:55 | 龙* |
题目:基于Surfer的开采沉陷三维可视化研究
摘要:煤炭开采引发的地表沉陷是威胁矿区安全生产与生态环境的主要地质灾害,实现沉陷空间分布的精准、直观表达对灾害防控具有重要意义。为高效完成开采沉陷数据可视化分析,本文以概率积分法与半无限开采叠加原理为理论基础,以 Surfer 软件为核心工具,开展矿区开采沉陷三维可视化研究。以某矿2# 煤层走向长壁开采为实例,根据给定地质采矿条件计算地表最大移动变形值,分别完成沿工作面方向与垂直工作面方向的沉陷值计算,通过双向叠加得到全区域沉陷数据;利用Surfer软件实现离散沉陷数据的网格化插值、沉陷等值线图与三维立体表面图制作,并完成图形叠加与成果优化。同时结合 Python 语言实现Surfer自动化调用,简化可视化操作流程。结果表明,采用概率积分法结合半无限叠加原理可准确获取矿区地表沉陷分布,Surfer 软件能够快速生成高分辨率沉陷可视化成果,清晰反映沉陷盆地形态、最大下沉量、变形梯度及影响范围。本文构建的“沉陷计算—数据处理—三维可视化—成果分析”一体化方法操作简便、直观可靠,可为类似矿区开采沉陷监测、地表损害评价及防灾减灾提供技术参考。
类型:本科学士论文
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| 3 | 2024/12/31 06:16 | 宋*珊 |
Paper title:基于UWB的露天煤矿边坡监测预警研究
Paper abstract:将处理后的UWB定位数据按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。在构建数据集时,精心设计数据结构,确保每个样本包含足够的历史数据信息(如前若干时刻的边坡位移、速度等相关数据)以及对应的目标值(后续时刻的边坡变形状态),以满足神经网络对时序数据学习的需求。利用训练集对模型进行训练,在训练过程中,模型通过学习数据集中边坡变形的模式和规律,不断调整内部参数,以最小化预测误差为目标进行优化,以掌握边坡的变形规律。
Paper type:硕士论文
Tutor:郭华
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| 4 | 2024/06/19 21:36 | 胡*豪 |
使用数据进行学习,为后续工作做准备,希望批准
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| 5 | 2024/01/02 22:47 | 马*庆 |
论文题目:1
数据在研究中的作用:1
论文类型:1
导师姓名:1
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| 6 | 2023/12/05 06:36 | 刘*雪 |
利用深度学习模型对应力做计算仿真,需要多组数据比对模型效果,准备投EAAI
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