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非金属矿山地表河流渗漏水综合探测技术研究
被引量：
1
1
作者
唐澳柔
张义平
朱华杰
《中国矿业》
北大核心
2025年第4期234-240,共7页
非金属矿山地表河流渗漏水会对矿山安全造成影响,工程上常使用物理探测方法来判定渗漏水河段的大致位置,但单一物探方法定位误差较大。为解决定位误差较大的问题,本文以贵州某磷矿渗漏水河段为研究对象,拟采用流量断面法与探地雷达法对...
非金属矿山地表河流渗漏水会对矿山安全造成影响,工程上常使用物理探测方法来判定渗漏水河段的大致位置,但单一物探方法定位误差较大。为解决定位误差较大的问题,本文以贵州某磷矿渗漏水河段为研究对象,拟采用流量断面法与探地雷达法对渗漏水河段进行综合探测。结果表明,根据LS300-A流速仪测量结果得出洋水河不同河段渗漏情况:大石头上游到大石头下游的渗透能力最强,涵洞(一)出口至地下水环境监测井段次之,炸药库到炸药库下游最弱;使用探地雷达判定渗漏河段不良地质体分布位置,由地质雷达图像异常区域分析得出各渗漏水河段均有裂隙带发育,其中,涵洞(一)出口至地下水环境监测井段裂隙发育程度高于炸药库上下游发育程度。相较于传统的单一地球物理方法探测结果,本文研究采用的方法克服了单一地球物理场在勘探中的局限,有效提高了勘探结果的准确性,对非金属矿山地表河流渗漏水探测与安全开采矿山资源具有一定的现实指导意义。
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关键词
非金属矿山
渗漏水
探地雷达
流速仪
矿山安全
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职称材料
基于综合物探在煤矿超前探水预报的应用研究
2
作者
李添乐
张义平
胡洁
《中国矿业》
北大核心
2025年第5期229-236,共8页
煤矿水害防治的关键之处在于准确高效地探测隐伏地质构造。本文利用瞬变电磁法和钻孔雷达法综合探测,将瞬变电磁探测结果一维反演得到视电阻率剖面图从而判断地质构造异常区的流体属性,钻孔雷达探测法定位地质构造异常区。以贵州龙凤煤...
煤矿水害防治的关键之处在于准确高效地探测隐伏地质构造。本文利用瞬变电磁法和钻孔雷达法综合探测,将瞬变电磁探测结果一维反演得到视电阻率剖面图从而判断地质构造异常区的流体属性,钻孔雷达探测法定位地质构造异常区。以贵州龙凤煤矿120905工作面为研究对象,现场试验应用“瞬变电磁+钻孔雷达”综合探测法得出3处3~6Ω·m块状低阻区域和3处地质异常构造,利用不同探测参数对同一目标综合解释证明低阻区与地质异常构造区高度吻合,圈定3处灰岩含水层位置及尺寸,再结合前期地质勘测与后期钻探证明此3处为灰岩含水层,结果表明“瞬变电磁+钻孔雷达”综合探测法超前探水预报结果准确。研究结果表明,通过现场工程实践、数据采集、数据处理、异常区域解释,证明“瞬变电磁+钻孔雷达”结合探测可相互补充与验证、综合解释提高准确性从而避免物探多解性问题,其“瞬变电磁+钻孔雷达”综合物探技术在煤矿超前探水预报准确度高、可靠性强,后续可为贵州相似隐伏地质构造问题提供技术参考,为煤矿水害防治提供依据。
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关键词
瞬变电磁
钻孔雷达
综合物探
超前探水预报
隐伏地质构造
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职称材料
基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测研究
3
作者
张和江
张义平
+2 位作者
侯晨锋
王缪斯
周利治
《工矿自动化》
2025年第8期80-87,共8页
针对探地雷达在煤岩界面预测应用中精度不足的问题,利用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络进行优化,构建了基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测模型。采用探地雷达单侧反射法探测煤岩界面,总结不同情况下的雷达图像响应特征,从...
针对探地雷达在煤岩界面预测应用中精度不足的问题,利用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络进行优化,构建了基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测模型。采用探地雷达单侧反射法探测煤岩界面,总结不同情况下的雷达图像响应特征,从而确定煤岩界面特征参数:煤占比、响应位置振幅、煤响应位置振幅平均值、振幅衰减值、反射波所用双程走时、电磁波波速和煤介电常数;根据选择的特征参数开展介电常数测试和模拟煤岩界面识别实验,获取实测样本数据;采用PSO算法对BP神经网络权值与阈值进行优化,得到最优模型;将煤岩界面特征参数输入PSO−BP神经网络模型,实现煤岩界面预测。实验结果表明:与GA−BP和BP神经网络模型相比,PSO−BP模型的均方误差(MSE)分别下降了22.14%和45.54%,平均绝对百分比误差(MAPE)分别下降了22.22%和46.15%,平均绝对误差(MAE)分别下降了31.58%和55.68%,PSO−BP在预测精度、误差控制能力和数据拟合效果上均具有显著优势,预测煤岩界面位置更贴近实际位置,稳定性更好。
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关键词
煤岩界面识别
探地雷达
BP神经网络
粒子群优化算法
PSO−BP神经网络
特征参数
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职称材料
题名
非金属矿山地表河流渗漏水综合探测技术研究
被引量：
1
1
作者
唐澳柔
张义平
朱华杰
机构
贵州
大学矿业学院
贵州一和科技有限公司
出处
《中国矿业》
北大核心
2025年第4期234-240,共7页
基金
国家自然科学基金项目资助(编号:52064004)
贵州省科技厅项目资助(编号:黔科合成果[2021]一般093,黔科合支撑[2022]一般001)。
文摘
非金属矿山地表河流渗漏水会对矿山安全造成影响,工程上常使用物理探测方法来判定渗漏水河段的大致位置,但单一物探方法定位误差较大。为解决定位误差较大的问题,本文以贵州某磷矿渗漏水河段为研究对象,拟采用流量断面法与探地雷达法对渗漏水河段进行综合探测。结果表明,根据LS300-A流速仪测量结果得出洋水河不同河段渗漏情况:大石头上游到大石头下游的渗透能力最强,涵洞(一)出口至地下水环境监测井段次之,炸药库到炸药库下游最弱;使用探地雷达判定渗漏河段不良地质体分布位置,由地质雷达图像异常区域分析得出各渗漏水河段均有裂隙带发育,其中,涵洞(一)出口至地下水环境监测井段裂隙发育程度高于炸药库上下游发育程度。相较于传统的单一地球物理方法探测结果,本文研究采用的方法克服了单一地球物理场在勘探中的局限,有效提高了勘探结果的准确性,对非金属矿山地表河流渗漏水探测与安全开采矿山资源具有一定的现实指导意义。
关键词
非金属矿山
渗漏水
探地雷达
流速仪
矿山安全
Keywords
non-metallic mine
seepage water
ground-penetrating radar
flow meter
mine safety
分类号
TD74 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于综合物探在煤矿超前探水预报的应用研究
2
作者
李添乐
张义平
胡洁
机构
贵州
大学矿业学院
贵州一和科技有限公司
贵州一和
矿业
有限公司
出处
《中国矿业》
北大核心
2025年第5期229-236,共8页
基金
国家自然科学基金项目资助(编号:52064004)
贵州省科学技术基金项目资助(编号:黔科合支撑[2022]一般001)
贵州省科学技术基金项目资助(编号:黔科合成果[2021]一般093)。
文摘
煤矿水害防治的关键之处在于准确高效地探测隐伏地质构造。本文利用瞬变电磁法和钻孔雷达法综合探测,将瞬变电磁探测结果一维反演得到视电阻率剖面图从而判断地质构造异常区的流体属性,钻孔雷达探测法定位地质构造异常区。以贵州龙凤煤矿120905工作面为研究对象,现场试验应用“瞬变电磁+钻孔雷达”综合探测法得出3处3~6Ω·m块状低阻区域和3处地质异常构造,利用不同探测参数对同一目标综合解释证明低阻区与地质异常构造区高度吻合,圈定3处灰岩含水层位置及尺寸,再结合前期地质勘测与后期钻探证明此3处为灰岩含水层,结果表明“瞬变电磁+钻孔雷达”综合探测法超前探水预报结果准确。研究结果表明,通过现场工程实践、数据采集、数据处理、异常区域解释,证明“瞬变电磁+钻孔雷达”结合探测可相互补充与验证、综合解释提高准确性从而避免物探多解性问题,其“瞬变电磁+钻孔雷达”综合物探技术在煤矿超前探水预报准确度高、可靠性强,后续可为贵州相似隐伏地质构造问题提供技术参考,为煤矿水害防治提供依据。
关键词
瞬变电磁
钻孔雷达
综合物探
超前探水预报
隐伏地质构造
Keywords
time domain electromagnetic
borehole radar
comprehensive geophysical exploration
advance water exploration and prediction
hidden geological structure
分类号
TD745 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测研究
3
作者
张和江
张义平
侯晨锋
王缪斯
周利治
机构
贵州
大学矿业学院
出处
《工矿自动化》
2025年第8期80-87,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52474127)
贵州省科技支撑计划项目(黔科合支撑[2022]一般001,黔科合平台人才-CXTD[2023]030,黔科合成果LH[2025]重点005)。
文摘
针对探地雷达在煤岩界面预测应用中精度不足的问题,利用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络进行优化,构建了基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测模型。采用探地雷达单侧反射法探测煤岩界面,总结不同情况下的雷达图像响应特征,从而确定煤岩界面特征参数:煤占比、响应位置振幅、煤响应位置振幅平均值、振幅衰减值、反射波所用双程走时、电磁波波速和煤介电常数;根据选择的特征参数开展介电常数测试和模拟煤岩界面识别实验,获取实测样本数据;采用PSO算法对BP神经网络权值与阈值进行优化,得到最优模型;将煤岩界面特征参数输入PSO−BP神经网络模型,实现煤岩界面预测。实验结果表明:与GA−BP和BP神经网络模型相比,PSO−BP模型的均方误差(MSE)分别下降了22.14%和45.54%,平均绝对百分比误差(MAPE)分别下降了22.22%和46.15%,平均绝对误差(MAE)分别下降了31.58%和55.68%,PSO−BP在预测精度、误差控制能力和数据拟合效果上均具有显著优势,预测煤岩界面位置更贴近实际位置,稳定性更好。
关键词
煤岩界面识别
探地雷达
BP神经网络
粒子群优化算法
PSO−BP神经网络
特征参数
Keywords
coal-rock interface recognition
ground–penetrating radar
BP neural network
particle swarm optimization algorithm
PSO-BP neural network
characteristic parameters
分类号
TD67 [矿业工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非金属矿山地表河流渗漏水综合探测技术研究
唐澳柔
张义平
朱华杰
《中国矿业》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于综合物探在煤矿超前探水预报的应用研究
李添乐
张义平
胡洁
《中国矿业》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测研究
张和江
张义平
侯晨锋
王缪斯
周利治
《工矿自动化》
2025
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职称材料
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