CN113361213B - 一种基于水力学与水化学耦合的水源识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于水力学与水化学耦合的水源识别方法,通过突水力学模型及贝叶斯识别模型耦合进行待判水样的水源识别;根据突水点确定潜在水害类型,通过潜在水害类型的所述突水力学模型计算突水临界防隔水煤岩柱厚度Lv,根据所述潜在水害类型确定实际有效防隔水煤岩柱厚度Le;通过所述突水临界防隔水煤岩柱厚度Lv和实际有效防隔水煤岩柱厚度Le的关系,对所述先验概率进行调整;将调整后的所述先验概率代入所述贝叶斯识别模型进行待判水样的水源识别。本发明提供的水源识别方法,引入水力学特征,根据现场分析确定潜在水害类型,从而调整水力学与水化学耦合的水源识别算法,以及构建动态样品库,有效提高了矿井突水水源识别精度。
Description
技术领域
本发明属于煤矿突水灾害防治技术领域,具体涉及一种基于水力学与水化学耦合的水源识别方法。
背景技术
我国煤矿床水文地质条件复杂多样,矿井水害事故频繁,一直是制约我国煤炭生产发展的重要因素之一。尤其是随着开采深度、开采强度、开采规模的增加和扩大,来自底部承压水的危害日趋加剧。特别是我国华北型石灰-二叠系煤田底部多为奥陶纪石灰岩,岩溶发育,且又往往与断层、裂隙等相连通,富含承压水,突水事故频繁发生,严重的威胁煤矿的安全生产,并已造成巨大的经济损失。
矿井突水主要来自封闭不良钻孔突水、断层突水、陷落柱突水、老空区突水和底板突水等水源。矿井突水是逐步发展的过程,在矿井水害发生前一般均有滴、淋水等出水现象,据不完全统计,各种水害类型的突水事故中,90%以上水害发生前均出现出水现象。有此现象后短的3-5个小时后突水,长则达数月后发生突水。因此,当有出水现象发生时,可以检测出水点水质,并根据各含水层水质的差异特征识别出水水源类型;从而为水害的防治及井下人员的及时撤离提供依据,并对减少人员伤亡及财产损失有重大意义。
目前,应用水化学特征分析比较进行矿井突水水源判别是常用的方法。对于各种水源的水化学物性质差异比较显著,利用数学模型对矿井水化学数据进行处理并判别水源,该方法具有快速、准确、经济的特点。在矿井水源识别中,构建基础数据库至关重要,其直接决定矿井水源识别的准确率,而传统的构建方法是将现有的已知水源的水样全部放入标准水源样品库中,一个矿井只建立一个标准水源样品库,由于矿井水水质受控多种因素如含水层岩性、地质构造、所处径流区域、采掘活动等,即使同一含水层的水质由于采集地点、地质条件、开采情况的不同,其水质变化很大,不但造成标准样品库中同种水源水质发散不集中,而且经常造成不同水源水质出现交叉的现象,这样再利用未知水源水样与标准库中水样对比,判断其水源常常造成误判,识别准确率不高、识别准确率低、可识别性差;矿井突水水源识别精度低。同时,传统水源识别方法只是考虑矿井水源的水化学特征,没有有效的将突水力学行为耦合起来,严重影响水源识别效果及准确性。
发明内容
为了至少解决上述技术问题之一,本发明采用的技术方案是提供一种基于水力学与水化学耦合的水源识别方法,通过突水力学模型及贝叶斯识别模型耦合进行待判水样的水源识别;所述贝叶斯识别模型中包含先验概率;根据突水点确定潜在水害类型,根据所述潜在水害类型确定所述突水力学模型,通过所述突水力学模型计算突水临界防隔水煤岩柱厚度Lv,根据所述潜在水害类型确定实际有效防隔水煤岩柱厚度Le;通过所述突水临界防隔水煤岩柱厚度Lv和实际有效防隔水煤岩柱厚度Le的关系,对所述先验概率进行调整;将调整后的所述先验概率代入所述贝叶斯识别模型进行待判水样的水源识别。
进一步地,所述贝叶斯识别模型基于动态样水源品库中进行待判水样的水源识别;所述动态样水源品库的构建过程为:在所述突水点进行所述待判水样的采集,获取所述待判水样;提取所述待判水样的判别指标,并输入至多水源水化学基础数据库中;在所述多水源水化学基础数据库中,选择所述待判水样的空间位置和地质条件相近的水样点,将所选中的水样的所有信息导出,组建所述动态样水源品库。
进一步地,所述多水源水化学基础数据库的构建过程为:在矿井水源中的不同位置获取不同的水的采集样本,并对所述采集样本进行水化学分析,获取所述判别指标对应的信息,绘制水样采集点shape图;建立矿井AutoCAD图,并同所述水样采集点shape图一起导入GIS系统的图层中,所述GIS系统将两种图形叠加,形成包含采掘工程、地质构造、水样采集点的信息的空间复合图,从而建立所述多水源水化学基础数据库。
进一步地,所述判别指标为Na+、Ca2+、Mg2+、CL-、SO4 2-、HCO3 -、CO3 2-、NO3 -、NO2 -、PH值、总硬度和总碱度中的任意多种。
进一步地,所述先验概率的调整方法为:当1.7Lv≤Le时,所述先验概率不调整;当1.4Lv≤Le<1.7Lv时,所述先验概率上调10%;当Lv≤Le<1.4Lv时,所述先验概率上调20%;当Le<Lv时,所述先验概率上调30%。
进一步地,所述潜在水害类型为封闭不良钻孔突水,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVA的计算公式为式(1):
进一步地,所述潜在水害类型为断层突水,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVB的计算公式为式(2):
式(2)中:M为煤层厚度,n为水头压力;Kn为煤的抗张强度;K1为安全系数。
进一步地,所述潜在水害类型为陷落柱突水,所述陷落柱突水分为侧壁突水和顶底部突水;
在所述侧壁突水中,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVC1的计算公式为式(3):
式(3)中:M为煤层厚度,p1为水头压力,γg为煤岩体容重,θ为内摩擦角,H0为工作面顶板垂深,γd为顶板岩体容重,c为煤层粘聚力,Q为矿山压力;
在所述顶底部突水中,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVC2的计算公式为式(4):
式(4)中:式中p1为水头压力、ξ为陷落柱横截面积与周长之比,γg为煤岩体容重,ν为侧压系数,θ为内摩擦角,H0为工作面顶板垂深,γd为顶板岩体容重,c为煤层粘聚力,Q为矿山压力,W为端盖自重。
进一步地,所述潜在水害类型为老空区突水,所述老空区突水分为顶板老空区突水和邻近老空区突水,
在所述顶板老空区突水中,先利用式(5)求出LVDX和LVDY,然后取LVDX和LVDY的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVD1;
式(5)中:q1为上部岩体的自重应力,p为老空区水压,Lx,Ly—分别为研究区域的长和宽,ν为泊松比,γ—有效隔水层容重,q2—煤层顶板裂隙带残余强度,θ为内摩擦角,c为煤层粘聚力,St为有效隔水层平均抗拉强度;
在所述邻近老空区突水中,先用公式(6)分别求出求LVDM和LVDN,然后取LVDM和LVDN的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVD2;
进一步地,所述潜在水害类型为底板突水,先用公式(7)求出LVDP和LVDQ,然后取LVDP和LVDQ的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVE;
式(7)中: τ0为底板岩层平均抗剪强度;h1为底板破坏深度;h为底板厚度;γ为有效隔水层容重;ν为泊松比;Lx,Ly分别为研究区域的长及宽;p1为水头压力;K1和K2均为安全系数;La为工作面距离充水水源或导水通道的实际距离,St为有效隔水层平均抗拉强度。
本发明提供的一种基于水力学与水化学耦合的水源识别方法,与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
(1)通过对比不同水害类型突水临界防隔水煤岩柱厚度力学理论值厚度Lv和实际有效防隔水煤岩柱厚度的关系Le,提出了定量先验概率赋值方法,构建了矿井突水力学及矿井水化学耦合的水源识别算法,实现了矿井突水水源识别算法的优化;
(2)本申请提出动态样品库构建方法,建立了基于动态库的判别函数,回代检验表明,可显著提高回代准确率,动态样品库的构建能够有效提高水源识别精度。
附图说明
图1为本发明的包含采掘工程、地质构造、水样采集点的信息的空间复合示意图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案,下面结合具体实施例对本发明作进一步的详细说明。请注意,下面描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。实施例中未注明具体技术或条件的,按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电性连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以下,将通过具体实施例对本发明提供的基于水力学与水化学耦合的水源识别方法作详细说明:
本发明提供的矿井突水的水力学与水化学耦合的水源识别算法,通过突水力学模型及贝叶斯识别模型耦合进行待判水样的水源识别,具体的识别方法和步骤介绍如下:
首先,在矿井水源中的不同位置获取不同的水的采集样本,并对采集的水样本进行水化学分析,绘制水样采集点shape图;建立矿井AutoCAD图,并同水样采集点shape图一起导入矿井水源识别GIS系统的图层中,利用GIS组件的图形叠加和显示功能,将两种图形叠加,形成采掘工程、地质构造、水样采集点等各种信息的空间复合,具体如图1所示。所有水样采集点的信息均包括贝叶斯识别模型中所有判别指标对应的信息;优选的,判别指标为:Na+、Ca2+、Mg2+、CL-、SO4 2-、HCO3 -、CO3 2-、NO3 -、NO2 -、PH值、总硬度和总碱度;从而建立多水源水化学基础数据库。
然后,在突水现场的突水点处进行待判水样采集,获取待判水样;提取待判水样的判别指标相对应的各化学组分信息;并输入至多水源水化学基础数据库中。在多水源水化学基础数据库中,选择待判水样空间位置及地质条件相近的水样点,将所选中的水样的所有信息导出至一个EXCEL文件中,快速组建一个动态样水源品库。
从动态样水源品库中获取所有水质数据的总均值、各个含水层样本数据的均值、与均值的离差矩阵,获得对判别有显著影响的因子,建立判别方程;确定各水源类别分别对应的判别函数,建立贝叶斯识别模型。
本发明在上述贝叶斯识别模型相等均分方法的基础上,引入矿井突水的水力学判据,根据突水现场分析确定潜在水害类型,理论计算每种潜在水害类型的突水临界防隔水煤岩柱厚度Lv;再确定每种潜在水害类型的实际有效防隔水煤岩柱厚度Le,其中实际有效防隔水煤岩柱厚度Le通过现场测绘数据计算得出,如打孔测量数据等。根据获得的每种潜在水害类型的Lv和Le的关系,在原来先验概率的基础上调整该潜在水害类型相关水源的先验概率Pk:
先验概率调整完成以后,再进行数字处理,使得各种突水水源先验概率之和等于1。
本发明提供的根据具体的水害类型,突水临界防隔水煤岩柱厚度Lv的计算公式具体如下:
A.封闭不良钻孔突水,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVA的计算公式为式(1):
B.断层突水,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVB的计算公式为式(2):
式(2)中:M为煤层厚度,n为水头压力;Kn为煤的抗张强度;K1为安全系数。
C.陷落柱突水分为侧壁突水和顶底部突水两种,
在侧壁突水中,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVC1的计算公式为式(3):
式(3)中:M为煤层厚度,p1为水头压力,γg为煤岩体容重,θ为内摩擦角,H0为工作面顶板垂深,γd为顶板岩体容重,c为煤层粘聚力,Q为矿山压力;
在所述顶底部突水中,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVC2的计算公式为式(4):
式(4)中:式中p1为水头压力、ξ为陷落柱横截面积与周长之比,γg为煤岩体容重,ν为侧压系数,θ为内摩擦角,H0为工作面顶板垂深,γd为顶板岩体容重,c为煤层粘聚力,Q为矿山压力,W为端盖自重。
D.老空区突水分为顶板老空区突水和邻近老空区突水,
在所述顶板老空区突水中,先利用式(5)求出LVDX和LVDY,然后取LVDX和LVDY的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVD1;
式(5)中:q1为上部岩体的自重应力,p为老空区水压,Lx,Ly—分别为研究区域的长和宽,ν为泊松比,γ—有效隔水层容重,q2—煤层顶板裂隙带残余强度,θ为内摩擦角,c为煤层粘聚力,St为有效隔水层平均抗拉强度;
在所述邻近老空区突水中,先用公式(6)分别求出求LVDM和LVDN,然后取LVDM和LVDN的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVD2;
E.底板突水,先用公式(7)求出LVDP和LVDQ,然后取LVDP和LVDQ的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVE;
式(7)中: τ0为底板岩层平均抗剪强度;h1为底板破坏深度;h为底板厚度;γ为有效隔水层容重;ν为泊松比;Lx,Ly分别为研究区域的长及宽;p1为水头压力;K1和K2均为安全系数;La为工作面距离充水水源或导水通道的实际距离,St为有效隔水层平均抗拉强度。
综上,通过计算突水临界防隔水煤岩柱厚度Lv和实际有效防隔水煤岩柱厚度Le的关系,对先验概率Pk进行调整。
将调整后的先验概率Pk代入贝叶斯识别模型中,再将提取的待判矿井突水水样的判别指标输入到先验概率调整后的贝叶斯识别模型中,进行分析运算,判别函数最大的含水层即为突水点的水源,最终输出待判矿井突水水样的水源类别。
以下通过某矿为例,选取Na+、Ca2+、Mg2+、CL-、SO4 2-和HCO3 -作为判别指标,根据构建的动态样水源品库,可以求出其Ⅰ水、Ⅱ水、Ⅲ水的三处水源判别函数分别为:
fI=-47.186+0.222x1-0.100x2+2.570x3+0.568x4+0.376x5+0.080x6
fⅡ=-103.717+0.163x1-0.399x2+4.710x3+0.849x4+0.144x5+0.187x6
fⅢ=-66.590+0.020x1-0.295x2+1.589x3+0.950x4+0.767x5+0.173x6
其中x1~x6,分别代表Na+、Ca2+、Mg2+、CL-、SO4 2-和HCO3 -,利用所求判别函数对各水源进行回代检验,结果见表1。参加判别函数求解的水样共计11个,根据回代检验,有1个回代检验误判,回代准确率为91%。
表1基于动态水源样品库的回代检验结果
为进一步优化模型,提高水源识别准确率,选择Na+、Ca2+、Mg2+、CL-、SO42-、HCO3-、CO32-、NO3-、NO2-、PH值、总硬度和总碱度作为判别指标,并引入逐步判优选变量,可以求出Ⅰ水、Ⅱ水、Ⅲ水水源判别函数分别为:
fΙ=-1155357.7-1626.7x1+3951.3x2+2859.1x3+9411.6x4+672.2x5+217519.0x6-7306.6x7+7822.7x8
fⅡ=-1689475.5-1966.4x1+4779.3x2+3453.9x3+11377.6x4+812.8x5+262997.7x6-8844.3x7+9461.0x8
fⅢ=-1730197.2-1990.0x1+4833.9x2+3496.5x3+11515.5x4+822.5x5+266163.0x6-8947.5x7+9574.0x8
选择Ca2+、Mg2+、CL-、SO42-、HCO3-、CO32-、NO3-和总碱度作为判别指标,分别代表公式中的x1~x8。利用所求判别函数对各水源进行回代检验,表明,参加判别函数求解的水样共计11个,根据回代检验,有0个回代检验误判,回代准确率为100%,提高了水源识别精度。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
Claims (4)
1.一种基于水力学与水化学耦合的水源识别方法,其特征在于,通过突水力学模型及贝叶斯识别模型耦合进行待判水样的水源识别;所述贝叶斯识别模型中包含先验概率;根据突水点确定潜在水害类型,根据所述潜在水害类型确定所述突水力学模型,通过所述突水力学模型计算突水临界防隔水煤岩柱厚度,根据所述潜在水害类型确定实际有效防隔水煤岩柱厚度;通过所述突水临界防隔水煤岩柱厚度和实际有效防隔水煤岩柱厚度的关系,对所述先验概率进行调整;将调整后的所述先验概率代入所述贝叶斯识别模型进行待判水样的水源识别;
其中,所述通过所述突水力学模型计算突水临界防隔水煤岩柱厚度包括:
所述潜在水害类型为封闭不良钻孔突水,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVA的计算公式为式(1):
(1)
式(1)中:为采动裂隙带超前发育距离,为钻孔半径,T为孔内水压,c为煤层粘聚力,为内摩擦角,;
所述潜在水害类型为断层突水,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVB的计算公式为式(2):
(2)
式(2)中:M为煤层厚度,n 为水头压力;为煤的抗张强度;为安全系数;
所述潜在水害类型为陷落柱突水,所述陷落柱突水分为侧壁突水和顶底部突水;
在所述侧壁突水中, 突水临界防隔水煤岩柱厚度LVC1的计算公式为式(3):
(3)
式(3)中:M为煤层厚度,为水头压力,为煤岩体容重,为内摩擦角,为工作面顶板垂深,为顶板岩体容重,c为煤层粘聚力,Q为矿山压力;
在所述顶底部突水中,突水临界防隔水煤岩柱厚度LVC2的计算公式为式(4):
(4)
式(4)中:式中为水头压力、为陷落柱横截面积与周长之比,为煤岩体容重,v为侧压系数,为内摩擦角,为工作面顶板垂深,为顶板岩体容重,c为煤层粘聚力,Q为矿山压力,W为端盖自重;
所述潜在水害类型为老空区突水,所述老空区突水分为顶板老空区突水和邻近老空区突水,
在所述顶板老空区突水中,先利用式(5)求出LVDX和LVDY,然后取LVDX和LVDY的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVD1;
(5)
式(5)中:为上部岩体的自重应力,为老空区水压,—分别为研究区域的长和宽,为泊松比,—有效隔水层容重,—煤层顶板裂隙带残余强度,为内摩擦角,c为煤层粘聚力,为有效隔水层平均抗拉强度;
在所述邻近老空区突水中,先用公式(6)分别求出求LVDM和LVDN,然后取LVDM和LVDN的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVD2;
(6)
式(6)中:为老空区水压,为围岩的侧压系数,n为水头压力;M为煤层厚度,为内摩擦角,c为煤层粘聚力;为有效隔水层容重;H为采深;K为最大集中应力常数,为安全系数,为煤的抗张强度,;
所述潜在水害类型为底板突水,先用公式(7)求出LVDP和LVDQ,然后取LVDP和LVDQ的最大值为突水临界防隔水煤岩柱厚度LVE;
(7)
式(7)中:,,为底板岩层平均抗剪强度;为底板破坏深度;h为底板厚度;为有效隔水层容重;为泊松比;分别为研究区域的长及宽;为水头压力;和K2均为安全系数;为工作面距离充水水源或导水通道的实际距离,为有效隔水层平均抗拉强度;
所述根据所述潜在水害类型确定实际有效防隔水煤岩柱厚度包括:在确定所述潜在水害类型中通过现场测绘数据计算得出实际有效防隔水煤岩柱厚度;
所述先验概率的调整方法为:当时,所述先验概率不调整;当时,所述先验概率上调10%;当时,所述先验概率上调20%;当时,所述先验概率上调30%。
2.根据权利要求1所述的基于水力学与水化学耦合的水源识别方法,其特征在于,所述贝叶斯识别模型基于动态样水源品库进行待判水样的水源识别;所述动态样水源品库的构建过程为:在所述突水点进行所述待判水样的采集,获取所述待判水样;提取所述待判水样的判别指标,并输入至多水源水化学基础数据库中;在所述多水源水化学基础数据库中,选择所述待判水样的空间位置和地质条件相近的水样点,将所选中的水样的所有信息导出,组建所述动态样水源品库。
3.根据权利要求2所述的基于水力学与水化学耦合的水源识别方法,其特征在于,所述多水源水化学基础数据库的构建过程为:在矿井水源中的不同位置获取不同的水的采集样本,并对所述采集样本进行水化学分析,获取所述判别指标对应的信息,绘制水样采集点shape图;建立矿井AutoCAD图,并同所述水样采集点shape图一起导入GIS系统的图层中,所述GIS系统将两种图形叠加,形成包含采掘工程和地质构造和水样采集点的信息的空间复合图,从而建立所述多水源水化学基础数据库。
4.根据权利要求3所述的基于水力学与水化学耦合的水源识别方法,其特征在于,所述判别指标为Na+、Ca2+、Mg2+、CL-、SO4 2-、HCO3 -、CO3 2-、NO3 -、NO2 -、PH值、总硬度和总碱度中的任意多种。
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Citations (2)
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---|---|---|---|---|
CN105974056A (zh) * | 2016-04-30 | 2016-09-28 | 山东大学 | 隧道突水灾害前兆信息监测模型试验系统及试验方法 |
CN110261560A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-09-20 | 安徽大学 | 复杂水文地质矿井突水水源识别方法及系统 |
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WO2004085319A1 (en) * | 2003-03-21 | 2004-10-07 | Subsurface Technologies, Inc. | Apparatus, method and system of treatment of arsenic and other impurities in ground water |
US11554969B2 (en) * | 2013-08-09 | 2023-01-17 | Aquablok Ltd. | Reactive treatment cell and systems for environmental remediation |
WO2016168626A1 (en) * | 2015-04-17 | 2016-10-20 | The Board Of Regents For Oklahoma State University | Method for measuring thickness of the crude oil layer above brine in depleted oil wells |
CN106503854A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-03-15 | 山东科技大学 | 综放开采煤层上覆岩体跨裂高度预测方法 |
CN107013215B (zh) * | 2017-05-15 | 2018-11-30 | 太原理工大学 | 一种分区域构造充填开采以减小防水煤岩柱尺寸的方法 |
CN109345140B (zh) * | 2018-11-01 | 2021-08-27 | 华北科技学院 | 一种煤矿突水灾害预警的辅助方法 |
CN110826762A (zh) * | 2019-09-19 | 2020-02-21 | 牟林 | 一种适用于复杂地下水环境的矿井水害演化趋势预测方法 |
CN110852364A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-28 | 中国煤炭地质总局勘查研究总院 | 矿井突水水源识别方法、装置与电子设备 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105974056A (zh) * | 2016-04-30 | 2016-09-28 | 山东大学 | 隧道突水灾害前兆信息监测模型试验系统及试验方法 |
CN110261560A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-09-20 | 安徽大学 | 复杂水文地质矿井突水水源识别方法及系统 |
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