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薄煤层工作面开采过低洼段顶板涌水机制及预防技术
1
作者
李季
吴洁琪
+4 位作者
陈朝森
董继辉
强旭博
郑英建
陈忠
《煤炭工程》
北大核心
2025年第3期72-79,共8页
针对古叙矿区叙永一矿软基岩薄煤层开采工作面回采期间顶板频繁涌水的问题,综合运用现场实测、相似材料模拟实验以及数值模拟等多种方法,对1599工作面覆岩破坏范围开展了全面且深入的现场探测工作,探究了1599工作面顶板覆岩破坏特征与...
针对古叙矿区叙永一矿软基岩薄煤层开采工作面回采期间顶板频繁涌水的问题,综合运用现场实测、相似材料模拟实验以及数值模拟等多种方法,对1599工作面覆岩破坏范围开展了全面且深入的现场探测工作,探究了1599工作面顶板覆岩破坏特征与工作面“竖三带”的演化规律,揭示了软基岩薄煤层工作面覆岩涌水通道的发育特征以及顶板涌水的内在机制。研究结果显示:C19煤层走向分布起伏不平,当1599工作面回采至80 m低洼段时,受采动影响,覆岩中的两层关键层发生破断,纵向裂隙向上发育,进而形成涌水通道并导通长兴组含水层;大量地下水在压力作用下涌向工作面,导致该工作面频繁涌水。为此,有针对性地提出采用深浅孔结合的注浆方式与超前疏排水措施对1599工作面低洼段顶板岩层进行联合控制,从而有效解决顶板涌水问题。
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关键词
软基岩
薄煤层
覆岩破坏
涌水通道
在线阅读
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职称材料
融合钻孔地质信息的煤岩图像识别方法
被引量：
2
2
作者
李季
马潇锋
+5 位作者
吴洁琪
强旭博
武荔阳
闫博
董继辉
陈朝森
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第8期38-43,68,共7页
当前应用于煤岩图像识别的深度卷积神经网络模型存在体积庞大、计算过程冗杂等问题,难以满足实时检测要求,且对低照度、高粉尘等复杂环境适应性差。针对上述问题,提出了一种融合钻孔地质信息的煤岩图像识别方法。首先,通过改进的谱残差...
当前应用于煤岩图像识别的深度卷积神经网络模型存在体积庞大、计算过程冗杂等问题,难以满足实时检测要求,且对低照度、高粉尘等复杂环境适应性差。针对上述问题,提出了一种融合钻孔地质信息的煤岩图像识别方法。首先,通过改进的谱残差显著性检测(ISRSD)算法增强煤岩图像质量,有效减弱复杂环境对煤岩图像特征造成的不利影响;然后,使用加入注意力机制的VGG(AVGG)深度卷积神经网络模型——在VGG的基础上进行剪枝、加入卷积注意力模块(CBAM)和引入自适应学习率调整策略,高效提取煤岩图像特征;最后,利用贝叶斯模型融合煤岩图像特征和由钻孔地质柱状图获取的钻孔地质信息,提升煤岩分类的准确性和鲁棒性。实验结果表明,经ISRSD算法增强后的图像目标更突出,色彩失真程度更低,且边缘、纹理等图像特征保留相对完整;AVGG模型的准确率与VGG模型相当,但平均推理时间、参数量及模型大小分别仅为VGG模型的15.61%,33.44%及33.40%;与仅使用AVGG模型识别煤岩图像相比,利用贝叶斯模型融合钻孔地质信息后,准确率提高了1.85%,达97.31%。
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关键词
煤岩识别
钻孔地质信息
深度卷积神经网络
注意力机制
图像增强
贝叶斯模型
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职称材料
题名
薄煤层工作面开采过低洼段顶板涌水机制及预防技术
1
作者
李季
吴洁琪
陈朝森
董继辉
强旭博
郑英建
陈忠
机构
西安科技大学能源学院
教育部西部
矿
井开采及灾害防治重点实验室
四川叙永一矿煤业有限责任公司
出处
《煤炭工程》
北大核心
2025年第3期72-79,共8页
基金
陕西高校青年创新团队资助项目[陕教函(2022)943号]。
文摘
针对古叙矿区叙永一矿软基岩薄煤层开采工作面回采期间顶板频繁涌水的问题,综合运用现场实测、相似材料模拟实验以及数值模拟等多种方法,对1599工作面覆岩破坏范围开展了全面且深入的现场探测工作,探究了1599工作面顶板覆岩破坏特征与工作面“竖三带”的演化规律,揭示了软基岩薄煤层工作面覆岩涌水通道的发育特征以及顶板涌水的内在机制。研究结果显示:C19煤层走向分布起伏不平,当1599工作面回采至80 m低洼段时,受采动影响,覆岩中的两层关键层发生破断,纵向裂隙向上发育,进而形成涌水通道并导通长兴组含水层;大量地下水在压力作用下涌向工作面,导致该工作面频繁涌水。为此,有针对性地提出采用深浅孔结合的注浆方式与超前疏排水措施对1599工作面低洼段顶板岩层进行联合控制,从而有效解决顶板涌水问题。
关键词
软基岩
薄煤层
覆岩破坏
涌水通道
Keywords
soft bedrock
thin coal seam
overburden failure
water inrush channel
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
融合钻孔地质信息的煤岩图像识别方法
被引量：
2
2
作者
李季
马潇锋
吴洁琪
强旭博
武荔阳
闫博
董继辉
陈朝森
机构
西安科技大学能源学院
西安科技大学教育部西部
矿
井开采及灾害防治重点实验室
四川叙永一矿煤业有限责任公司
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第8期38-43,68,共7页
基金
陕西高校青年创新团队项目(陕教函〔2022〕943号)。
文摘
当前应用于煤岩图像识别的深度卷积神经网络模型存在体积庞大、计算过程冗杂等问题,难以满足实时检测要求,且对低照度、高粉尘等复杂环境适应性差。针对上述问题,提出了一种融合钻孔地质信息的煤岩图像识别方法。首先,通过改进的谱残差显著性检测(ISRSD)算法增强煤岩图像质量,有效减弱复杂环境对煤岩图像特征造成的不利影响;然后,使用加入注意力机制的VGG(AVGG)深度卷积神经网络模型——在VGG的基础上进行剪枝、加入卷积注意力模块(CBAM)和引入自适应学习率调整策略,高效提取煤岩图像特征;最后,利用贝叶斯模型融合煤岩图像特征和由钻孔地质柱状图获取的钻孔地质信息,提升煤岩分类的准确性和鲁棒性。实验结果表明,经ISRSD算法增强后的图像目标更突出,色彩失真程度更低,且边缘、纹理等图像特征保留相对完整;AVGG模型的准确率与VGG模型相当,但平均推理时间、参数量及模型大小分别仅为VGG模型的15.61%,33.44%及33.40%;与仅使用AVGG模型识别煤岩图像相比,利用贝叶斯模型融合钻孔地质信息后,准确率提高了1.85%,达97.31%。
关键词
煤岩识别
钻孔地质信息
深度卷积神经网络
注意力机制
图像增强
贝叶斯模型
Keywords
coal-rock recognition
drilling geological information
deep convolutional neural network
attention mechanism
image enhancement
Bayesian model
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
薄煤层工作面开采过低洼段顶板涌水机制及预防技术
李季
吴洁琪
陈朝森
董继辉
强旭博
郑英建
陈忠
《煤炭工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合钻孔地质信息的煤岩图像识别方法
李季
马潇锋
吴洁琪
强旭博
武荔阳
闫博
董继辉
陈朝森
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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