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考虑松散层厚度影响的开采沉陷概率积分法预测模型

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简介：
本研究提出了一种考虑松散层厚度对地表移动影响的概率积分法预测模型，旨在提高煤矿开采沉陷预测的准确性。 为了提高厚松散层开采条件下概率积分法预计地表沉陷的精度，并解决下沉盆地边缘收敛缓慢的问题，基于概率积分法理论提出了一种新的开采沉陷预测模型。该新模型考虑了松散层厚度的影响，并引入了一个名为“松散层影响系数”的参数。 通过淮南潘北矿1212(3)工作面的实际案例验证表明：与传统的概率积分方法相比，新提出的预计模型提高了地表沉降预测的准确性；相对中误差从原来的8%减少到了6%。此外，“松散层影响系数”和主要影响半径之间存在正相关关系，并且两者之间的大小关系明确。

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  • 考虑松散层厚度影响的开采沉陷概率积分法预测模型
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    本研究提出了一种考虑松散层厚度对地表移动影响的概率积分法预测模型，旨在提高煤矿开采沉陷预测的准确性。 为了提高厚松散层开采条件下概率积分法预计地表沉陷的精度，并解决下沉盆地边缘收敛缓慢的问题，基于概率积分法理论提出了一种新的开采沉陷预测模型。该新模型考虑了松散层厚度的影响，并引入了一个名为“松散层影响系数”的参数。 通过淮南潘北矿1212(3)工作面的实际案例验证表明：与传统的概率积分方法相比，新提出的预计模型提高了地表沉降预测的准确性；相对中误差从原来的8%减少到了6%。此外，“松散层影响系数”和主要影响半径之间存在正相关关系，并且两者之间的大小关系明确。
     
  • 基于MATLAB的概率积分法在开采沉陷参数计算中的应用.pdf
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    本论文探讨了利用MATLAB软件实现概率积分法在煤矿开采沉陷参数计算中的应用，旨在提高预测精度和效率。 基于Matlab的概率积分法开采沉陷预计参数解算的论文探讨了如何利用概率积分法结合MATLAB软件来解决采矿过程中地表沉降预测的问题。该研究详细介绍了相关算法的具体实现步骤，并通过实例验证了方法的有效性和准确性，为矿山工程中的沉陷问题提供了新的解决方案和参考依据。
     
  • SODP开采沉陷预测软件使用指南
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    《SODP开采沉陷预测软件使用指南》旨在为用户提供详尽的操作指导与案例分析，帮助矿业工程师和研究人员精准评估地下资源开发引起的地表沉降问题。 地表移动变形观测数据处理程序(SODP)版本4.0.0-开采变形预计模块
     
  • 基于MATLAB的矿山开采沉陷预测系统
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    本系统采用MATLAB开发，针对矿山开采引起的地表沉陷问题，提供高效、精确的预测模型与算法支持，助力科学决策。 本段落介绍了基于MATLAB开发的开采沉陷预计系统的实现方法。主要阐述了开采沉陷预计的数学模型、系统结构和功能，并探讨了MATLAB在该领域的应用。
     
  • 基于MATLAB的开采沉陷预测与可视化分析研究
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    本研究利用MATLAB平台，结合地质数据，开发了采矿引起的地表沉降预测模型，并实现了沉陷过程的动态可视化分析。 基于概率积分法，并利用Matlab软件作为开发平台，本段落实现了对任意形状工作面的单点及多点沉陷值计算、移动变形五种曲线以及代表沉陷全断面的二维和三维可视化显示与查询等功能。通过实例验证了该软件的有效性，为地下活动引起的损害分析提供了更加直观科学的数据支持。
     
  • 基于FISH语言的开采沉陷模拟数据分析方法
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    本研究提出了一种利用FISH语言进行开采沉陷模拟的数据分析方法，旨在提高矿山工程中地表移动预测的精度和效率。该方法为矿产资源开发中的环境影响评估提供了有力工具。 针对数值模拟研究开采沉陷现象过程中结果数据处理复杂且繁琐的问题，根据下沉、倾斜、曲率、水平移动及水平变形的计算公式，利用FISH语言编程实现了将FLAC3D数值模拟结果直接转化为开采沉陷研究所需指标数据输出的目的。通过实例应用验证了该数据处理方法的可靠性。研究成果适用于海量开采沉陷模拟数据的处理，为从力学本质上深入研究开采沉陷现象提供了便利，并且也为其他研究领域中模拟数据的提取提供了参考。
     
  • 考虑温度影响的经典二阶等效电路模型
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    本研究提出了一种考虑温度效应的经典二阶等效电路模型，旨在提高电化学储能系统在不同温域内的性能预测和优化设计精度。 基于MATLAB/Simulink搭建的二阶等效电路模型，在该模型中特别考虑了温度对电池参数的影响。
     
  • 基于机器学习的煤矿开采地表沉陷预测研究
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    本研究运用机器学习技术对煤矿开采导致的地表沉陷问题进行预测分析，旨在提高预测精度和效率，为矿山安全与环境保护提供科学依据。 针对传统煤矿开采沉陷预测方法存在的精度低及稳定性差等问题,本段落提出了一种基于机器学习的煤矿开采沉陷预测模型。首先分析了支持向量机(SVM)算法在煤矿开采沉陷预测中的基本原理，然后利用遗传算法(GA)对SVM进行改进优化，并据此构建了一个GASVM模型用于煤矿开采沉陷预测。通过以一个实际案例为例进行了具体应用和验证,该方法的预测结果与传统的BP神经网络算法以及实测数据进行了对比分析。结果显示，所提出的机器学习预测模型具有更高的沉陷预测精度及可靠性。
     
  • 去噪扩散概率模型：Diffusion方法
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    简介：去噪扩散概率模型是一种基于Diffusion（扩散）过程的概率建模技术，在图像处理和机器学习中用于生成高质量的数据样本或修复受损数据。 去噪扩散概率模型是由乔纳森·何（Jonathan Ho）、阿杰伊·贾恩（Ajay Jain）以及彼得阿比尔共同研究的成果。实验在Google Cloud TPU v3-8上进行，需要使用TensorFlow 1.15和Python 3.5，并且还需要安装以下依赖项：fire、scipy、Pillow、tensorflow-probability==0.8、tensorflow-gan==0.0.0.dev0以及tensorflow-datasets==2.1.0。培训与评估的脚本位于scripts/子目录中，具体运行命令可以在每个脚本顶部找到注释说明。数据存储在Google Cloud Storage (GCS) 存储桶中。