导读:本文包含了突水类型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:富水性指数,突水危险性指数,疏干水量预计,涌水量预计
突水类型论文文献综述
吕玉广,李宏杰,夏宇君,刘汉慈,韩港[1]（2019）在《基于多类型四双法的煤层顶板突水预测评价研究》一文中研究指出富水性和导通性是评价预测顶板突水的2个关键判据。基于GIS的多源信息复合迭加方法评价富水性,存在数据来源不足、评价过程烦琐、评价手段过于专业等问题;采用冒裂安全性分区图来评判含水层的导通性,存在两极值区间过大、精度较低问题;采用疏干开采技术时,采前疏干程度评价缺少量化判据。实践中,顶板突水条件千差万别,目前缺少一套适用于各种地质条件的技术评价体系预测顶板突水,为此提出了"多类型四双法"评价预测技术,简称MTFD法。首先,依据煤层与上部岩层(含水层)空间组合关系以及岩层自身富水性强弱,将顶板分为A、B、C、D四种评价类型,确定了每种类型的评价对象和评价准则,并形成了完整的技术评价路线。再次,基于钻孔柱状图信息建立了双表,即基础数据表和工作表,获取评价和预测工作的数据源;其次,引入了双指数概念,即富水性指数和突水危险性指数评价参量,通过双指数绘制双图,即富水性等值线图和突水危险性等值线图,富水性指数用来表征地层的富水性,将砂岩厚度和脆塑性比值2种最重要地学信息指数,可省去繁琐的多源信息归一化处理过程;突水危险性指数用来衡量间接充水含水层水导入采场可能性大小,由于两极值区间范围小,有利于提高评价的精准度和灵敏度,同时能够克服经验公式的不足。最后,提出了双水量预测方法,即疏干水量预测或涌水量预测,以富水性指数为主控因素预计的疏干水量,可以作为采前安全开采评价的量化判据;以富水性指数为主控因素预计工作面涌水量,可以作为涌水量传统预计方法的有益补充。应用结果表明:MTFD工作法在内蒙古上海庙矿区、宁夏鸳鸯湖矿区、山东济宁矿区均已得到广泛应用,指导了约60个采煤工作面的疏放水钻孔设计和施工。富水性指数法预测富水性指数与实测钻孔放水量呈正相关关系,预计水量的偏差率约4%;利用"双图"科学揭示了多起典型的突水溃沙事故的机理。(本文来源于《煤炭科学技术》期刊2019年09期）
杨勇,岳建华,李晶,张河瑞[2]（2019）在《LIF和CNN的矿井突水水源类型判别》一文中研究指出矿井进入深部开采过程中,突水威胁分别来自顶板老空水和底板高压岩溶水。煤矿突水水源类型的在线识别能够预警煤矿水害,是矿井水害防治关键环节,对煤矿安全生产具有积极意义。代表离子法作为传统的煤矿突水水源类型识别方法,需要深入现场采集水样,密封处理后在实验室检测水样中7种典型的无机离子浓度,计算得到突水评价因子。这种存在检测周期过长、样品易被污染以及预警响应滞后、无法在线判别等不利因素。针对代表离子法方法的不足,提出了一种基于激光诱导荧光(LIF)和卷积神经网络(CNN)的矿井突水水源判别模型。首先,针对淮南矿业集团新集二矿的4种水体, 2016年6月—2017年6月期间分批次取得161组水源样本,其中采空区积水46条,砂岩水59条,太灰水42条和奥灰水14条。用LIFS-405激光诱导荧光系统发射的405 nm激光检测水样,水体受激后得到突水水样的荧光光谱。主成分分析得到前10个主成分累计贡献率不足85%, 4种水样无法有效直接辨识。针对该问题和水样荧光光谱中的随机高频波动干扰,采用一阶滞后滤波方法抑制波动频率较高的周期性干扰;针对线判别分析对数据更新率的要求,采用递推平均方法;在此基础上,提出了一种改进的递推平均一阶滞后平滑滤波方法,并对滤波处理后的荧光光谱进行自相关计算,得到二维自相关荧光光谱特征图。实验表明,采用改进后的滤波法处理方法,计算得到的4种测试水样的二维荧光光谱图较好的滤除了噪声干扰,并表现了出了明显的差异性。针对二维自相关荧光光谱特征图,构建了基于卷积神经网络(CNN)的突水水源类型判别模型,用于判别突水水源类型。该方法采用深度学习的模型框架,直接对二维自相关荧光光谱特征图进行识别,有效避免了PCA降维的片面性。理论分析和实验结果表明:该模型对水源类型的准确识别率达到了98%,是一种有效的矿井突水水源类型判别方法,为在线矿井突水水源类型判别方法提供了新的思路。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年08期）
周建军[3]（2019）在《崔木煤矿顶板涌突水类型及其判别研究》一文中研究指出崔木煤矿在生产过程中主要受顶板水害的严重威胁,由于顶板涌水特征复杂且难以预测,造成防治难度较大。为保障矿井安全生产,通过大量现场实测数据的统计分析,采用含水层水位响应时间,结合突水位置、瞬时水量大小、水量变化速率及涌水水质特征等判别参数,将顶板涌突水划分为静储量释放和离层突水2类;通过判别发现崔木煤矿顶板水害以离层突水为主,利用判别参数还可对顶板涌突水进行初步的预测。(本文来源于《煤矿安全》期刊2019年04期）
谢达[4]（2019）在《顾桥矿突水水源类型及水害防治》一文中研究指出矿井突水现象普遍存在于我国煤炭开采过程中,严重威胁生产安全。本文在介绍矿井突水危害的基础上,介绍了顾桥矿近年来的突水情况,分析了顾桥矿的突水水源类型及其防治方法。(本文来源于《山东工业技术》期刊2019年08期）
杨勇[5]（2018）在《矿井突水水源类型在线判别理论与方法研究》一文中研究指出随着煤矿开采向纵深发展,矿井地质条件日趋复杂,导水裂隙发育及多层采空等因素使得煤矿安全开采面临的水害问题更加严峻。不同类型水体均可能造成矿井突水,但其危害程度及防治方法有异,比如在所有煤矿突水事故中,由采空区积水导致的突水事故发生率及人员伤亡率均达到90%。快速、准确地查明突水水源类型,对于突水灾害的预防与治理意义重大。目前,矿井突水判别理论和方法已逐渐成熟,但目前的水源样本检测方法时间较长,无法对突水水源类型的变化实时预警,难以满足水害防治的及时性需求。论文提出了一种矿井突水水源类型在线监测预警系统模型,作为常规水源判别方法的有效补充,结合淮南矿区新集二矿水文及水质化验资料,选取Ca~(2(10))、Na~((10))、HCO_3~-、Cl~-以及pH、电导率、荧光光谱作为水源类型判别因子,为传感器选型提供理论依据;根据水体运移的时空规律,以监测点坐标(经度、纬度和深度)、监测时间和判别因子为参数,兼顾突水水源在线监测预警实时性、可靠性的要求,提出了改进的SFLA-BP算法进行水源类型综合判别。将深度置信网(DBN)和卷积神经网络(CNN)应用于水源类型判识,在保证识别效率的前提下,CNN突水判别模型进一步提高了识别精度。本文的主要贡献和创新点包括:1、受限于传感器技术发展,目前可选用的在线监测离子传感器有Na~((10))、Ca~(2(10))、Cl~-和HCO_3~-,缺少对SO_4~(2-)和Mg~(2(10))的在线监测,研究能够替代的判别因子。以淮南矿区新集二矿为研究对象,依据矿区水文历史台账数据和新采集的水样数据,定量分析该区域内的新生界松散层孔隙水、采空区积水、煤系地层砂岩裂隙水、太原组灰岩岩溶裂隙水和奥灰系灰岩岩溶裂隙水五个含水层组地下水离子特征、来源及形成机理。为弥补缺少SO_4~(2-)和Mg~(2(10))带来的含水层水体特征表达不充分的问题,引入电导率作为在线判别因子。除新生界水外,其余含水层都存在着如下的关系:Ca~(2(10))和Mg~(2(10))高度相关,S O_4~(2-)与电导率、Ca~(2(10))、Na~((10))、HCO_3~-、Cl~-高度线性相关。区域除新生界水外,Ca~(2(10))、Mg~(2(10))、Na~((10))、HCO_3~-、SO_4~(2-)和Cl~-可由电导率、Ca~(2(10))、Na~((10))、HCO_3~-和Cl~-替代。老空水多为酸性,扩展pH作为在线判别因子之一。为全面衡量水体特征,增加溶解性有机物(DOM)作为在线判别特征,运用荧光光谱技术检测DOM。选用电导率、Ca~(2(10))、Na~((10))、HCO_3~-、Cl~-、pH、荧光光谱作为该区域的在线判别因子。2、通过研究含水层水体荧光光谱特征变化规律,发现水体样本的荧光光谱曲线总体变化趋势和分类特征明显,荧光光谱特征为水源识别提供了新的途径。进一步对光谱特征与水中化学需氧量(COD)、氧化还原电位(ORP)、溶解性固体(TDS)进行定量分析,发现水体样本的荧光光谱强度与DOM具有正相关性。而后检测浊度、pH和温度对荧光光谱特征的影响,分别得出拟合曲线用于光谱曲线校正。3、设计了一套基于物联网的矿井突水水源类型在线判别监测系统。监测节点由电导率传感器、pH传感器、Ca~(2+)、Na~+、HCO_3~-、Cl~-浓度传感器和荧光光谱传感器组成,实现了数据实时传输,可视化显示,水源类型在线判别。4、从溶解性无机物和DOM的观测角度,分别研究了矿井突水水源识别模型及综合判别模型的构建方法。首先构建了支持向量机(SVM)和BP神经网络的矿井突水水源识别模型,在此基础上,针对BP神经网络的初始权值设置的随机性导致的局部最优解问题,提出了改进的蛙跳寻优算法(SFLA)-BP的矿井突水水源识别算法。经过优化的SFLA-BP判别率较BP、SVM相比,识别率有所提升。采用综合判别模型对新集二矿150801采空区的水源持续监测,在线识别正确率达到了91%。在网络结构方面提出了基于深度置信网(DBN)深度学习的综合判别模型和算法,结果表明对无机物最高识别为59.37%,对光谱的平均识别率为81.07%,综合判别识别率最高可达94.01%。5、为解决光谱中的随机高频波动干扰,提出了一种改进的递推平均一阶滞后平滑滤波方法。针对主成分分析(PCA)后的光谱主成分累计贡献率不足85%,不足以全面表达光谱特征的问题,对滤波处理后的荧光光谱进行自相关计算,得到二维自相关荧光谱图。结果表明,荧光谱图较好地滤除了干扰噪声,对不同水体表现出明显的差异性。构建了基于深度学习模型框架的卷积神经网络(CNN)突水水源类型判别模型和算法,直接对荧光谱图特征进行识别,避免了PCA降维的不足,平均识别率达到了94.95%,最高识别率达到了98%,为在线矿井突水水源类型判别方法提供了新的思路。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2018-12-24）
焦冰君,田源,秦朝亮[6]（2018）在《浅谈煤层底板突水类型与防治》一文中研究指出本文通过对煤层底板突水机理的探讨,分析了煤层底板突水的影响因素和类型,将煤层底板突水划分为地质构造底板突水和采动影响底板突水。以河南新乡某矿为例,根据该矿的二1煤底板岩性,用经验公式计算出在二1煤开采过程中会发生突水事故。根据引起煤层底板突水的各种条件因素,提出煤层底板突水的防治方法。(本文来源于《内蒙古煤炭经济》期刊2018年09期）
杜锋,李振华,姜广辉,陈占清[7]（2017）在《西部矿区突水溃沙类型及机理研究》一文中研究指出突水溃沙灾害是西部浅埋煤层开采常见问题之一,对矿井安全生产和当地脆弱的生态环境都有着极其不利的影响。在分析西部矿区突水溃沙主要类型的基础上,通过自主研制多孔介质水沙两相渗流试验系统,从多孔介质孔隙度、破碎岩石粒径、沙粒粒径3个方面对突水溃沙的机理进行了研究。结果表明:西部矿区突水溃沙主要类型可以分为切落裂缝型、冒落型、钻孔诱发型3类;孔隙度对发生突水溃沙灾害的影响与破碎岩石粒径有着密切关系,随着破碎岩石粒径增大,孔隙度改变对压力梯度和沙粒流失量的影响程度将降低。沙粒流失量随孔隙度的降低而减少,低孔隙度含水层发生溃沙的可能性将大大降低;同一孔隙度和沙粒粒径条件下,含水层砾石颗粒越小,发生突水溃沙灾害所需的压力梯度就越大,沙粒流失量也越小,越不容易发生突水溃沙灾害;同一孔隙度条件下,0.074~0.25 mm的细砂较之0.25~0.83 mm的中砂或者粗沙更易发生突水溃沙灾害,其所需的启动压力也较小,随着破碎岩石粒径增大,其沙粒流失量呈非线性显着增加。(本文来源于《煤炭学报》期刊2017年07期）
李科花,胡盛[8]（2015）在《河南神火昌平矿水文地质类型划分及突水因素分析》一文中研究指出禹州神火昌平矿业有限公司所采煤层埋深浅,区内采空区较多,水文地质类型复杂。矿井的充水水源为大气降水、地下水和采空区积水。矿井主要水害是滞留于采空区的老空水,但太原组上段灰岩岩溶裂隙水、太原组下段灰岩和寒武系灰岩岩溶裂隙水、断层水也不容小觑。最后指出在矿井的生产过程中应严格按照相关规程操作,取防、堵、疏、排、截的综合治理措施,做到大水不淹井、小水不淹面,明确责任,分工负责,杜绝水害伤亡事故。(本文来源于《西部探矿工程》期刊2015年11期）
柴天凯,姚六周[9]（2014）在《一煤开采突水因素分析及底板隔水层类型划分》一文中研究指出随着煤炭开采深度的增加,水害问题成为困扰煤矿发展的一大难题。为科学地进行防治,对矿井水文地质条件、突水因素进行分析,总结其成因机制、变化规律及影响矿井安全生产的水文地质问题,寻求解决这些问题的对策及措施,对正确指导生产保证安全具有重要的实际意义。(本文来源于《山东煤炭科技》期刊2014年01期）
赵广淼[10]（2013）在《煤矿巷道掘进突水类型及探测技术》一文中研究指出总结、分析了煤矿井下巷道掘进工作中不同类型突水特点、掘进突水的探测技术,对煤矿安全生产意义重大。(本文来源于《河北煤炭》期刊2013年01期）
突水类型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
矿井进入深部开采过程中,突水威胁分别来自顶板老空水和底板高压岩溶水。煤矿突水水源类型的在线识别能够预警煤矿水害,是矿井水害防治关键环节,对煤矿安全生产具有积极意义。代表离子法作为传统的煤矿突水水源类型识别方法,需要深入现场采集水样,密封处理后在实验室检测水样中7种典型的无机离子浓度,计算得到突水评价因子。这种存在检测周期过长、样品易被污染以及预警响应滞后、无法在线判别等不利因素。针对代表离子法方法的不足,提出了一种基于激光诱导荧光(LIF)和卷积神经网络(CNN)的矿井突水水源判别模型。首先,针对淮南矿业集团新集二矿的4种水体, 2016年6月—2017年6月期间分批次取得161组水源样本,其中采空区积水46条,砂岩水59条,太灰水42条和奥灰水14条。用LIFS-405激光诱导荧光系统发射的405 nm激光检测水样,水体受激后得到突水水样的荧光光谱。主成分分析得到前10个主成分累计贡献率不足85%, 4种水样无法有效直接辨识。针对该问题和水样荧光光谱中的随机高频波动干扰,采用一阶滞后滤波方法抑制波动频率较高的周期性干扰;针对线判别分析对数据更新率的要求,采用递推平均方法;在此基础上,提出了一种改进的递推平均一阶滞后平滑滤波方法,并对滤波处理后的荧光光谱进行自相关计算,得到二维自相关荧光光谱特征图。实验表明,采用改进后的滤波法处理方法,计算得到的4种测试水样的二维荧光光谱图较好的滤除了噪声干扰,并表现了出了明显的差异性。针对二维自相关荧光光谱特征图,构建了基于卷积神经网络(CNN)的突水水源类型判别模型,用于判别突水水源类型。该方法采用深度学习的模型框架,直接对二维自相关荧光光谱特征图进行识别,有效避免了PCA降维的片面性。理论分析和实验结果表明:该模型对水源类型的准确识别率达到了98%,是一种有效的矿井突水水源类型判别方法,为在线矿井突水水源类型判别方法提供了新的思路。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
突水类型论文参考文献
[1].吕玉广,李宏杰,夏宇君,刘汉慈,韩港.基于多类型四双法的煤层顶板突水预测评价研究[J].煤炭科学技术.2019
[2].杨勇,岳建华,李晶,张河瑞.LIF和CNN的矿井突水水源类型判别[J].光谱学与光谱分析.2019
[3].周建军.崔木煤矿顶板涌突水类型及其判别研究[J].煤矿安全.2019
[4].谢达.顾桥矿突水水源类型及水害防治[J].山东工业技术.2019
[5].杨勇.矿井突水水源类型在线判别理论与方法研究[D].中国矿业大学.2018
[6].焦冰君,田源,秦朝亮.浅谈煤层底板突水类型与防治[J].内蒙古煤炭经济.2018
[7].杜锋,李振华,姜广辉,陈占清.西部矿区突水溃沙类型及机理研究[J].煤炭学报.2017
[8].李科花,胡盛.河南神火昌平矿水文地质类型划分及突水因素分析[J].西部探矿工程.2015
[9].柴天凯,姚六周.一煤开采突水因素分析及底板隔水层类型划分[J].山东煤炭科技.2014
[10].赵广淼.煤矿巷道掘进突水类型及探测技术[J].河北煤炭.2013