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结合CNN-LSTM优化模型在尾矿坝浸润线预测中的应用被引量：2: 1; 作者袁利伟杨柳 +3 位作者何涛李延林魏学松徐海燕《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3770-3779,共10页; 浸润线是尾矿库的生命线,准确地预测浸润线仍是目前较难解决的重要课题。为了能够有效地预测尾矿坝浸润线的演变态势,提出了一种适用于尾矿坝浸润线预测的高精度卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term ... 展开更多; 关键词安全工程尾矿坝卷积神经网络(CNN) 长短期记忆(LSTM) 浸润线预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

联合InSAR与数值模拟的采空区地表形变过程与机制研究被引量：1: 2; 作者禹孙菊李素敏 +3 位作者袁利伟李延林刘大荣张龙宇《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期119-130,共12页; 为消除矿体持续开采引发的地面沉陷灾害给矿区和社会造成的安全隐患,开展采空区地表形变的有效监测和形变机制研究极为重要。以金沙矿业灯杆树矿段为研究背景,采用时序合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,I... 展开更多; 关键词地表形变时序InSAR 数值模拟地下开采形变过程与机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

地下爆破精确延时逐孔起爆减振试验研究被引量：17: 3; 作者李祥龙张其虎 +3 位作者王建国杨德源李斌朱兴彪《黄金科学技术》 CSCD 2021年第3期401-410,共10页; 为了有效控制地下爆破振动效应,改善岩石破碎效果,根据地下矿山实际生产条件,采用高精度高强度数码电子雷管,开展了精确延时逐孔起爆的现场试验研究,并运用MATLAB18.0对振动时程信号进行振动波形分析。由波形矢量合成分析结果可知,孔间... 展开更多; 关键词精确延时逐孔起爆峰值振速振动强度波形叠加干扰降振现场试验; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种边坡稳定性多参量辨识模型及应用被引量：1: 4; 作者曹浪袁利伟 +3 位作者杨渊龙皓楠禹孙菊王国龙《有色金属工程》 CAS 北大核心 2023年第3期110-120,共11页; 为实现对边坡稳定性高效、快速和准确的评价,考虑影响边坡稳定性多种参量指标,其参量指标间存在一定多元共线性,导致边坡稳定性评价存在一定偏差。引入一种主元分析(PCA)对影响边坡稳定性指标变量去相关和降维化,通过提取3个主元综合得... 展开更多; 关键词边坡工程边坡稳定性分析主元分析径向基神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合CNN-LSTM优化模型在尾矿坝浸润线预测中的应用被引量：2: 1; 作者袁利伟杨柳何涛李延林魏学松徐海燕; 机构昆明理工大学公共安全与应急管理学院开远市应急管理局永善金沙矿业有限责任公司昆明理工大学设计研究院; 出处《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3770-3779,共10页; 基金国家自然科学基金项目(53264020)。; 文摘浸润线是尾矿库的生命线,准确地预测浸润线仍是目前较难解决的重要课题。为了能够有效地预测尾矿坝浸润线的演变态势,提出了一种适用于尾矿坝浸润线预测的高精度卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)网络优化模型。以云南省某铜矿尾矿库为研究对象,运用CNN提取浸润线数据在高维空间的联系,并捕捉浸润线时序特性的空间关联特征,运用LSTM捕捉及解析其长期依赖关系的特点,优化CNN的卷积层层数与LSTM隐含层层数,选取最优组合,实现对浸润线变化趋势的精确预测。试验结果表明:与单一的CNN模型和LSTM模型相比,CNN-LSTM优化模型的收敛速度快,泛化能力强,且该模型的决定系数、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方根误差均达到了非常高的拟合优度及预测精度,显示了基于CNN-LSTM优化模型进行尾矿坝浸润线预测的优越性,为保障尾矿库长期安全运行提供依据。; 关键词安全工程尾矿坝卷积神经网络(CNN) 长短期记忆(LSTM) 浸润线预测; Keywords safety engineering tailings dam Convolutional; 分类号 X936 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名联合InSAR与数值模拟的采空区地表形变过程与机制研究被引量：1: 2; 作者禹孙菊李素敏袁利伟李延林刘大荣张龙宇; 机构昆明理工大学公共安全与应急管理学院昆明理工大学国土资源工程学院永善金沙矿业有限责任公司云南黄金矿业集团股份有限公司; 出处《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期119-130,共12页; 基金国家自然科学基金项目(52364020,42161067) 云南省重点研发计划项目(202003AC100002)。; 文摘为消除矿体持续开采引发的地面沉陷灾害给矿区和社会造成的安全隐患,开展采空区地表形变的有效监测和形变机制研究极为重要。以金沙矿业灯杆树矿段为研究背景,采用时序合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术对矿区地表开展变形监测,并结合现场实际建立三维模型,通过FLAC3D模拟地下开挖过程获取采空区围岩的位移、应力和塑性区的分布规律,综合探究地下开采作用下上覆岩层和地表的形变过程和机制。研究结果表明:研究区处于不均匀形变状态,形变明显的区域主要分布在沿公路边坡所处的区域,其累积形变量在-80~20 mm范围内浮动。在采动影响下采空区围岩以剪切破坏为主,塑性区范围随开采深度增加逐渐扩张。随着采掘深度的推进,采空区顶板在自身重力和采动应力作用下,集中应力的大小、影响范围增大,对地表的扰动影响随之叠加。3次开采结束,采空区围岩移动范围逐步增大并贯通至地表引起地表形变。数值模拟与InSAR监测结果所显示的地表沉降变形结果相吻合,使模拟过程的合理性与可靠性得到证实。研究表明联合InSAR监测与数值模拟可直观反映出采空区地表形变的形成过程与机制。该方法可为类似的地下矿山采空区地表形变灾害的监测及潜在灾害预防提供参考。; 关键词地表形变时序InSAR 数值模拟地下开采形变过程与机制; Keywords surface deformation time-series InSAR numerical simulation underground mining deformation process and mechanism; 分类号 X936 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名地下爆破精确延时逐孔起爆减振试验研究被引量：17: 3; 作者李祥龙张其虎王建国杨德源李斌朱兴彪; 机构昆明理工大学国土资源工程学院云南省中—德蓝色矿山与特殊地下矿山开发利用重点实验室昆明钢铁集团有限责任公司大红山铁矿永善金沙矿业有限责任公司; 出处《黄金科学技术》 CSCD 2021年第3期401-410,共10页; 基金永善金沙矿业有限责任公司横向课题项目“永善金沙矿业爆破参数优化振动控制关键技术”(编号:619320190103) “万人计划青年拔尖人才培养经费”(编号:109720190056) 国家自然科学基金项目“精确延时数(单)一响预裂爆破成缝研究”(编号:619220150041)联合资助。; 文摘为了有效控制地下爆破振动效应,改善岩石破碎效果,根据地下矿山实际生产条件,采用高精度高强度数码电子雷管,开展了精确延时逐孔起爆的现场试验研究,并运用MATLAB18.0对振动时程信号进行振动波形分析。由波形矢量合成分析结果可知,孔间延期时间为25 ms的振动速度峰值比延期时间为15 ms、20 ms、30 ms和35 ms的逐孔起爆依次降低了27%、8%、29%和52%;排间延期时间为75 ms时振动速度峰值比排间延期时间为25 ms、125 ms和200 ms的单排炮孔起爆依次降低了28%、26%和23%。由此可见,本试验条件下孔间延期时间与排间延期时间分别为25 ms和75 ms时,能够有效降低爆破振动强度。; 关键词精确延时逐孔起爆峰值振速振动强度波形叠加干扰降振现场试验; Keywords precision delay hole-by-hole initiation peak vibration velocity vibration intensity waveform fusion interference vibration reduction field test; 分类号 TD235 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种边坡稳定性多参量辨识模型及应用被引量：1: 4; 作者曹浪袁利伟杨渊龙皓楠禹孙菊王国龙; 机构昆明理工大学公共安全与应急管理学院永善金沙矿业有限责任公司; 出处《有色金属工程》 CAS 北大核心 2023年第3期110-120,共11页; 基金云南省社会发展专项重点研究开发项目(202003AC100002)。; 文摘为实现对边坡稳定性高效、快速和准确的评价,考虑影响边坡稳定性多种参量指标,其参量指标间存在一定多元共线性,导致边坡稳定性评价存在一定偏差。引入一种主元分析(PCA)对影响边坡稳定性指标变量去相关和降维化,通过提取3个主元综合得分对边坡稳定性进行评价,经主元分析后的各指标相互独立,能够较好地满足径向基神经网络(RBFNN)中高斯分布要求。在主元分析基础上,建立边坡稳定性评价RBFNN模型,并将其应用到我国32组典型边坡实测数据中,仿真结果表明:6种不同学习情况下,主元分析-RBFNN模型的误判率分别为6.25%、6.25%、6.25%、9.38%、15.62%和15.62%,同时对模型可能存在的一些问题进行了讨论和检验。说明主元分析-RBFNN模型可为边坡稳定性评价提供一种新思路。; 关键词边坡工程边坡稳定性分析主元分析径向基神经网络; Keywords slope engineering slope stability analysis principal component analysis radial basis function neural network; 分类号 TD854.6 [矿业工程—金属矿开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合CNN-LSTM优化模型在尾矿坝浸润线预测中的应用	袁利伟杨柳何涛李延林魏学松徐海燕	《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	联合InSAR与数值模拟的采空区地表形变过程与机制研究	禹孙菊李素敏袁利伟李延林刘大荣张龙宇	《自然灾害学报》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	地下爆破精确延时逐孔起爆减振试验研究	李祥龙张其虎王建国杨德源李斌朱兴彪	《黄金科学技术》 CSCD	2021	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种边坡稳定性多参量辨识模型及应用	曹浪袁利伟杨渊龙皓楠禹孙菊王国龙	《有色金属工程》 CAS 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料