学科分类
/ 1
12 个结果
  • 简介:鄂尔多斯盆地西缘历经多期构造运动,形成现今以逆冲推覆构造为主体,断裂纵横交割的块组合,地质条件十分复杂。本文从构造演化出发,讨论了区内复杂块的形态类型特征,着重论述了复杂块体边界断裂的封闭性以及块体内部构造配置对煤层气成藏的控制作用。指出逆冲块的向斜、复向斜区域和构造三角块区是煤层气成藏的有利区块。

  • 标签: 煤层气 鄂尔多斯盆地 复杂断块 构造控制
  • 简介:断层是影响矿产地质勘探和开采生产的常见因素。理论上研究断层规律和生产中确定断层影响,是地质人员面临的现实问题,现场确定断层交面线是有效解决这一问题的基础。本文剖析了确定断层交面线的传统方法——直接方法,并结合生产实际提出了一套新的实用型方法——间接方法。间接方法可有效地促进理论研究,指导实际生产,是一类具有理论和现实意义的改进方法。

  • 标签: 断层 矿产地质勘探 矿山开采 断层交面线
  • 简介:从振动学的角度出发;对刮板输送机牵引强迫振动时的扰动频率、弹性波的传播速度、牵引自由振动时的自振频率几个方面进行了分析和探讨,推导出了牵引的共振速度及共振长度,为避免牵引发生共振现象、减小刮板输送机牵引的动负荷提供必要的理论依据。

  • 标签: 牵引链 啮合传动 振动 分析 引言
  • 简介:宜昌肖家河磷矿属于宜昌磷矿区,地处扬子准地台鄂中褶区“黄陵穹”北缘,含磷岩系震旦系陡山沱组(Z1d)含有工业磷矿层共三层(Ph22、Ph12、Ph31),分别赋存于陡山沱组胡集段(Z1d2)和樟村坪段(Z1d1)。磷块岩矿石由磷酸盐矿物和脉石矿物两大类组成,磷酸盐矿物主要为泥晶磷灰石(俗称胶磷矿),脉石矿物主要为白云石、石英、玉髓,含有少量方解石、粘土矿物、炭质物、黄铁矿等矿物。

  • 标签: 磷矿床 演化模式 肖家河 宜昌
  • 简介:煤矿瓦斯涌出量和瓦斯突出受控于多种因素。如何根据各个影响因素预测计算煤层瓦斯含量是一个非常复杂的问题。近年来迅速发展起来的神经网络具有较高的非线性映射和并行处理能力。广义回归神经网络(GRNN)具有网络结构自适应确定、输出与初始权值无关等优良特性,能够逼近任意连续的非线性函数,可以处理系统内在的难以解析的规律。本文以某矿13-1煤层为研究对象,在分析影响煤层瓦斯含量的各种地质因素和量化定性因素的基础上,应用GRNN神经网络方法建立某矿13—1煤层瓦斯含量预测模型,以达到对井田未开采区域进行瓦斯含量预测的目的。

  • 标签: GRNN 瓦斯含量 预测模型
  • 简介:影响煤与瓦斯突出的因素众多,应用神经网络进行预测时,选取突出预测指标是关键。基于经验和所谓“多多益善”原则的选择方法都有一定的不合理、不科学性。笔者应用灰色关联分析筛选突出预测指标,结合神经网络建模进行突出预测,使突出预测指标的选择由定性分析转化为定量分析,实现了灰色理论同神经网络在煤与瓦斯突出预测领域内的结合。经过实例验证,本方法是可行的。

  • 标签: 煤与瓦斯突出 预测 灰色关联分析 神经网络
  • 简介:为了精细监测和了解排采过程煤储层参数的动态变化,本文提出了一种基于BP神经网络补偿算法,对未来一定时期的产气、产水量进行了预测。对大佛寺典型的煤层气水平井(DFS-C02井)进行实例分析,结果表明,未来30d的产水量、产气量的平均相对误差分别为0.79%(0.07~0.26%)和0.72%(0.01~2.4%),预测结果较准确。BP神经网络补偿算法为煤层气井的产量预测提供了一种新方法,同时为排采工作制度提供依据。

  • 标签: BP神经网络 补偿算法 煤层气井 产量预测
  • 简介:选取厦门港海沧港区软基处理工程为例,针对试验区吹填淤泥的工程特性,运用浅表层快速加固处理技术对其进行加固处理,详细介绍了该项技术的技术思路、作用机理以及与真空预压法的区别,评价这项技术的加固效果。然后利用Matlab软件编制了BP网络、RBF网络,Elman网络时序预测模型程序对加固后试验区的沉降量进行预测研究,从预测结果看,Elman网络的预测精度最高,其次为BP网络,相对最差的是RBF网络,Elman网络的反馈型网络结构使其具有更好的时序预测能力。

  • 标签: 吹填淤泥 沉降预测 人工神经网络
  • 简介:在海岸和大洋等人类活动区,需要对海域的未来动态作出精确的预报,在这些动态中,尤以浪高和波浪周期的预报显得最为重要。研究人员选择了两种不同的神经网络方案,分别作出于浪高和波浪周期的3h、6h、12h和24h之前的预报。在第一个方案中,研充人员采用了8组神经网络来模拟每个预报时间内各波浪参数;然而在第二个方案中,在上述指定的4个预报时间段内,

  • 标签: 人工神经网络 西海岸 预报 葡萄牙 应用 波动
  • 简介:随着对煤层气井排采规律认识的不断提高,煤层气井在自动排采控制过程中非线性、时变性的增加,传统的PID调节已不能满足生产需要。通过采用基于神经元人工网络智能控制理论和智能动态专家库技术的控制方式,实现了对煤层气井井底流压的精确控制,满足了生产需求。

  • 标签: 煤层气井 PID调节 神经元人工网络 智能动态专家库 井底流压