简介:摘要:地质灾害对人类生命财产安全构成了巨大威胁,准确的预测预报对于减轻灾害损失至关重要。本文针对传统地质灾害预测预报模型存在的数据量少、特征维度低等问题,提出了一种基于大数据的地质灾害预测预报模型优化方法。该方法首先采集并整合了多源异构数据,包括地理信息数据、气象数据、地质构造数据等,形成大规模多维度数据集;然后基于深度学习算法构建了预测预报模型,并对模型进行了优化调整。最后,通过实际案例验证了该方法的有效性。该优化模型不仅能够提高预测预报精度,而且能够充分利用大数据优势,为灾害防治提供决策依据。本文所提出的方法为大数据在地质灾害领域的应用提供了新思路。
简介:摘要:地质灾害对人类生命财产安全构成了巨大威胁,准确的预测预报对于减轻灾害损失至关重要。本文针对传统地质灾害预测预报模型存在的数据量少、特征维度低等问题,提出了一种基于大数据的地质灾害预测预报模型优化方法。该方法首先采集并整合了多源异构数据,包括地理信息数据、气象数据、地质构造数据等,形成大规模多维度数据集;然后基于深度学习算法构建了预测预报模型,并对模型进行了优化调整。最后,通过实际案例验证了该方法的有效性。该优化模型不仅能够提高预测预报精度,而且能够充分利用大数据优势,为灾害防治提供决策依据。本文所提出的方法为大数据在地质灾害领域的应用提供了新思路。
简介:摘要:煤矿开采是安全风险较大的行业之一,其发展情况受到了社会各界的广泛关注。近年来,在科技不断进步的背景下,越来越多的先进煤炭开采技术和掘进支护技术应运而生,为矿山深度开采提供了技术保障,在一定程度上提高了开采过程的技术含量。但不可否认的是,随着开采难度的增加,安全隐患也越来越多,并且在掘进过程不可避免地遇到复杂地质和坚硬岩体,一旦操作不当,就会为现场设施设备和技术人员造成威胁。所以在开采过程中引入高强支护技术至关重要,通过增强支护结构的稳定性,全面提高作业过程的安全性,为现场设施和人员提供保障。在煤矿开采技术和掘进支护技术实际应用中,需要关注岩体是否存在松动现象,如果墙体产生裂缝,则无法保证支护结构充分安全,容易撕裂巷道,引发安全事故。所以,为了提高作业安全性,就要在掌握国家规定、现场条件、开采要求等要素情况下,制定科学的巷道支护方案,保证作业有条不紊地进行。
简介:摘要:煤矿开采是安全风险较大的行业之一,其发展情况受到了社会各界的广泛关注。近年来,在科技不断进步的背景下,越来越多的先进煤炭开采技术和掘进支护技术应运而生,为矿山深度开采提供了技术保障,在一定程度上提高了开采过程的技术含量。但不可否认的是,随着开采难度的增加,安全隐患也越来越多,并且在掘进过程不可避免地遇到复杂地质和坚硬岩体,一旦操作不当,就会为现场设施设备和技术人员造成威胁。所以在开采过程中引入高强支护技术至关重要,通过增强支护结构的稳定性,全面提高作业过程的安全性,为现场设施和人员提供保障。在煤矿开采技术和掘进支护技术实际应用中,需要关注岩体是否存在松动现象,如果墙体产生裂缝,则无法保证支护结构充分安全,容易撕裂巷道,引发安全事故。所以,为了提高作业安全性,就要在掌握国家规定、现场条件、开采要求等要素情况下,制定科学的巷道支护方案,保证作业有条不紊地进行。