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内蒙古自治区鄂尔多斯市纳林河二号矿室内相似试验模型的观测点位移值数据集（2019年12月）
  • 2022/05/31 09:47
  • 5770
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中文名称
内蒙古自治区鄂尔多斯市纳林河二号矿室内相似试验模型的观测点位移值数据集（2019年12月）
英文名称
Observation point displacement dataset of the indoor similarity test model of Nalinhe No.2 Mine in Ordos City, Inner Mongolia Autonomous Region (December 2019)
CSTR
CSTR:11738.11.ncdc.UTCMW.db2183.2022
DOI
10.12072/ncdc.UTCMW.db2183.2022
数据共享方式
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数据分类
其他
数据贡献者
赵义平
数据集摘要

  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。整个上覆地层模型共布置10排测线，每条测线上布置24个测点，其中横向相邻测点之间间隔为10 cm，垂向上测线距离煤层顶板距离分别为0 cm、8 cm、16 cm、26 cm、31 cm、42 cm、47 cm、55 cm、75 cm、90 cm。数据来源：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位置处位移值。

  数据集共包含240组数据。

基本信息
采集时间 2019/12/01  -  2019/12/30
采集地点 内蒙古自治区鄂尔多斯市纳林河二号矿
数据量 208.0 KiB
数据格式 excel
数据时间分辨率 日
数据缩略图
数据源描述

  室内数据分析。

数据加工方法

  整个上覆地层模型共布置10排测线，每条测线上布置24个测点，其中横向相邻测点之间间隔为10 cm，垂向上测线距离煤层顶板距离分别为0 cm、8 cm、16 cm、26 cm、31 cm、42 cm、47 cm、55 cm、75 cm、90 cm。数据来源：室内相似试验模型中观测点位移，得到不同观测点相对位移值。

数据质量描述

  数据质量良好。

项目支持信息
# 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
引用和标注
为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。
使用申明：“内蒙古自治区鄂尔多斯市纳林河二号矿室内相似试验模型的观测点位移值数据集”来源于国家重点研发计划《大型煤矿和有色矿矿井水高效利用技术与示范》（项目编号：2018YFC0406402）。

中文发表的成果中参考以下规范注明： 数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。
英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用
  1. 赵义平. 内蒙古自治区鄂尔多斯市纳林河二号矿室内相似试验模型的观测点位移值数据集（2019年12月）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.UTCMW.db2183.2022.
  2. 赵义平. 内蒙古自治区鄂尔多斯市纳林河二号矿室内相似试验模型的观测点位移值数据集（2019年12月）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.UTCMW.db2183.2022.
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# 标题 文件大小
1 内蒙古自治区鄂尔多斯市纳林河二号矿室内相似试验模型的观测点位移值数据集（2019年12月）.zip 208.0 KiB
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# 时间 姓名 用途
1 2026/06/24 00:51 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
2 2025/11/30 09:31 杨*涛
论文题目：基于 AHP-EW 聚类融合煤矿顶板风险预警模型 数据在研究中的作用：数据支撑 论文类型：本科毕业论文 导师姓名：陈祖星
3 2025/07/19 23:59 任*盈
论文题目： 数据在研究中的作用： 论文类型： 导师姓名：
4 2025/07/02 05:31 刘*志
论文数据需要收集相关的数据，因此申请相关数据实验
5 2024/11/10 06:14 马*宇
Paper title：基于mems的滑坡预测与预警 Paper abstract：实验论证 Paper type：博士论文 Tutor 杨克己
6 2024/01/02 22:50 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
7 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
8 2022/09/06 03:50 李*旻
通过深入分析研究采动动载作用下覆岩破坏、裂隙发育等特征。
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如何获取数据 
东: 108.29
西: 109.67
南:  37.65
北:  39.40
导出元数据
联系信息
数据贡献者：
赵义平
元数据作者：
赵义平
数据管理者：
敏玉芳
平台数据服务信息
联系人：
李红星
服务电话：
0931-4967592
服务邮箱：
ncdc@lzb.ac.cn

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