蚁群算法结合3D可视化技术在矿山突水研究中的应用

摘要

矿山开采深度的不断增加，使得水文地质条件变得更加复杂多变，矿山突水时刻威胁着矿山的安全生产，因此对于矿山水害的预测与清除越来越受到重视。本文在大量阅读大量国内外参考文献的基础上，采用新兴的蚁群算法，GIS空间数据库和3D可视化技术，结合矿山自身的水文地质条件，构建基于蚁群算法的矿山水害3D可视化算法，以期能够更加直观有效预测矿山水害的发生路径。
　　本文主要做了如下工作:首先对从形成矿山突水的地质条件进行定量分析，包括从煤层的裂隙发育，形成突水的导水通道，岩石岩性的渗透系数及孔隙大小。然后对选定的区域，结合该区域的地质资料，进行栅格化处理，划分成各个小单元，作为蚁群算法程序的模拟地图。其次对井下空间建立实体数据库，便于蚁群算法实施过程中调用相关数据。根据地质资料提取构成水害的水文数据，运用已有的区域矿井图，与数字化的水害水源位置进行关联，将各种因素转换为蚁群算法中的信息素，便于蚁群算法在突水中的应用。最后在蚁群算程序中遍历各项水害数据，以此判断对井下采掘工作面、巷道及其附属设施是否构成威胁，最后利用3D可视化技术对整个过程进行展示，使预测过程更加形象直观。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 论文的研究背景和意义

1．2 矿山突水预测的国内外研究现状

1．3 蚁群算法的研究

1．4 3D可视化技术

1．5 本课题的主要研究内容

2 矿山突水的主要影响因素

2．1 矿山突水影响因素分析

2．2 基于突水机理预测方法的介绍

2．3 突水影响因素定量分析

3 蚁群算法

3．1 蚁群算法的原理

3．2 基本蚁群算法模型

3．3 蚁群算法的改进

4 井下突水空间数据库的建立

4．1 空间数据的采集

4．2 空间数据库的建立原则

4．3 空间数据库的建立

5 蚁群算法在突水预测中的应用

5．1 构建突水地质水文环境

5．2 程序流程

5．3 程序实现

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文及参加项目情况