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题名新疆硫磺沟煤火治理区地表热异常遥感监测研究
被引量：4
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作者
于浩
包兴东
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机构
新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心
新疆煤田灭火工程局
新疆维吾尔自治区矿山安全服务保障中心
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出处
《中国煤炭》
2023年第7期74-80,共7页
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基金
新疆地矿局自然资源卫星应用技术分中心建设及应用示范(XGMB202255),新疆维吾尔自治区青年科学基金项目(2022D1B46)。
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文摘
为研究新疆硫磺沟煤田火区热场演化过程和治理效果,利用热红外遥感技术进行监测研究。将火区划分为万家窑、浅水河、卡拉扎3个火区块段,监测期限分为煤火燃烧期、煤火复燃风险期、煤火治理现状期3个阶段,利用单窗算法反演各阶段多期地表温度,采用离散度识别火区热异常,分析煤火空间分布格局演化过程,并对探测结果进行验证。结果表明,在2000年治理前,3个火区块段的热异常面积为467.82万m 2,2004年第一轮灭火工程治理后,热异常面积大幅减少至29.34万m 2;随后由于矿山违规开采,2018年热异常面积增加至712.74万m 2,经过第二轮灭火工程治理,2021年的热异常面积减少至16.57万m 2。经实地调查,排除烧变岩干扰影响,煤火治理现状期地表热异常与实地情况相符,浅水河火区块段仍然存在自燃现象,卡拉扎、万家窑火区块段的煤火自燃现象基本消除,治理区地表景观和生态环境大幅改善。
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关键词
硫磺沟火区
煤火治理区
煤火复燃
地表热异常
热红外遥感
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Keywords
Liuhuanggou fire area
coal fire control area
coal fire reignition
surface thermal anomaly
thermal infrared remote sensing
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分类号
TD752.2
[矿业工程—矿井通风与安全]
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名机器学习在煤自燃预测预报中的应用现状及展望
被引量：5
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作者
王玉怀
胡硕鹏
朱永兴
窦静文
张烜乐
张思佳
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机构
华北科技学院矿山安全学院
新疆维吾尔自治区矿山安全服务保障中心
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出处
《中国煤炭》
北大核心
2024年第10期98-103,共6页
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文摘
煤矿井下煤自燃受多种因素影响,目前还难以实现对其准确预测预报。机器学习的基本思想是让计算机从过往经验和历史数据中获得学习能力,从而对未知事物做出判断,其在对复杂、非线性问题处理及数据分析中具有良好表现。在概述煤自燃预测预报技术现状和机器学习发展过程基础上,介绍了机器学习在煤矿安全领域应用情况,分析了机器学习在煤自燃预测预报的研究现状,对应用机器学习实现煤自燃预测预报智能化进行了展望。
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关键词
机器学习
煤自燃
预测预报
智能化
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Keywords
machine learning
coal spontaneous combustion
prediction and early warning
intelligence
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分类号
TD75
[矿业工程—矿井通风与安全]
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