区域预测

摘要： 论文以抚顺泰和煤炭开发有限公司泰和煤矿一层煤为研究对象,结合构造、煤柱尺寸、底煤厚度、回采特殊时期、切眼及停采线,确定工作面发生冲击地压的危险区域,并以此为基础进行设计,最终实现正常采掘作业。

摘要： 为弥补突出煤层应力监测点监测、局部监测的弊端,实现突出煤层应力场区域动态监测,提出了通过震动波CT技术动态探测突出煤层区域应力分布的方法,研究了突出煤样纵波波速与应力之间的关系,将该方法在突出矿井进行了应用试验,并基于波速异常系数指标对突出危险重点区域进行了预测和指标验证。结果表明:1)突出煤样纵波波速随应力的增加而增大,二者呈明显的正相关性,这验证了震动波CT技术在突出矿井应用的可行性。2)CT反演得到的应力场分布情况与巷道掘进、煤层倾角、预留煤柱和采空区等因素造成的高应力分布区基本吻合。3)钻屑指标和电磁辐射指标验证表明突出危险重点区域预测结果较准确。在预测的突出危险重点区域内,钻屑瓦斯解析量k1值和日累计电磁辐射强度均出现明显异常增高,现场掘进过程出现了瓦斯喷空动力现象和顶板冒落事故。震动波CT技术在突出矿井应力场探测中的应用为矿井突出危险区域的预测提供了新的技术手段,为突出危险煤层的安全开采提供了技术保障。

摘要： 根据1961-2019年温度及降水数据,利用置信区间法对青海省可可西里五道梁地区2021年的温度和降水数据进行简单估计;之后利用ArcMap软件空间分析功能进行数据插值,结合该植物生长条件,预测其2021年生长区域.

摘要： 为弥补突出煤层应力监测点监测、局部监测的弊端,实现突出煤层应力场区域动态监测,提出了通过震动波CT技术动态探测突出煤层区域应力分布的方法,研究了突出煤样纵波波速与应力之间的关系,将该方法在突出矿井进行了应用试验,并基于波速异常系数指标对突出危险重点区域进行了预测和指标验证.结果表明:1)突出煤样纵波波速随应力的增加而增大,二者呈明显的正相关性,这验证了震动波CT技术在突出矿井应用的可行性.2)CT反演得到的应力场分布情况与巷道掘进、煤层倾角、预留煤柱和采空区等因素造成的高应力分布区基本吻合.3)钻屑指标和电磁辐射指标验证表明突出危险重点区域预测结果较准确.在预测的突出危险重点区域内,钻屑瓦斯解析量k1值和日累计电磁辐射强度均出现明显异常增高,现场掘进过程出现了瓦斯喷空动力现象和顶板冒落事故.震动波CT技术在突出矿井应力场探测中的应用为矿井突出危险区域的预测提供了新的技术手段,为突出危险煤层的安全开采提供了技术保障.

摘要： 为实现煤与瓦斯突出灾害的准确监测预警,将微震监测技术、震动波CT技术与声电瓦斯监测技术应用于煤与瓦斯突出矿井,分析了微震信号的时空演化特征规律,研究了震动波CT与应力异常、突出预兆、采掘工程的关系,深入挖掘了掘进期间的电磁辐射、声发射、瓦斯等监测数据的时空演化规律,建立了预警准则统一、预警指标统一、预警临界值统一的综合集成高可靠性预警方法,最终形成了逐级聚焦的突出危险区域-局部动态实时监测预警方法技术,并开展了煤岩动力灾害监测预警云平台的应用.结果表明:基于微震监测以及震动波速反演得到的区域应力场结果,可以预测采掘强扰动区、应力集中区,地质异常区共同组成的煤与瓦斯突出危险区,实现了突出危险区域预测;声发射12 h偏差值DA、声发射偏离异常频次N、电磁辐射24 h偏差值DE、电磁辐射偏离异常持续时间h、瓦斯涌出量Q、瓦斯涌出变化率I等指标对突出危险具有较好的响应,可进行局部突出危险预警.突出危险区域-局部动态实时监测预警技术首先通过微震动态监测区域动载扰动信息,结合震动波CT探测区域应力场的分布特征,初步划定突出危险煤层危险区域,随后集成电磁辐射、声发射、瓦斯等多参量综合监测实现突出危险的局部即时预警.

摘要： 水合物生成风险是深水油气开发过程中的重要挑战之一.本文结合我国南海某深水气田的特征,考虑不同井深处的管柱结构差异,建立了深水气田开发过程中的井筒温压场计算模型及求解算法,模型计算结果与现场数据吻合较好.结合含有不同气体组分的水合物相平衡计算模型,最终得到了深水管柱内水合物生成区域的有效预测途径.应用本文建立的模型,对南海某深水气井开发过程中测试工况下的水合物生成区域进行了定量预测.本文研究可以为深水气田开发过程中的水合物风险预测及防治提供参考.

摘要： 煤矿常见5大灾害事故中,不论突发频率或造成的灾害,煤与瓦斯突出事故都居5大灾害之首.因此在瓦斯灾害防治过程中,必须要求瓦斯管理防治工作做到有效、可靠和预见性.当前,国家和行业并没有统一和完善的规范章程来预测煤与瓦斯突出,加上影响瓦斯涌出量的因素多且复杂,为提高预测工作的可操作性,以打磨冲煤矿为例,先对瓦斯参数进行分析修正,然后基于单项指标法对各可采煤层煤与瓦斯突出危险性做出预测,运用Excel对瓦斯含量和埋深做线性回归分析,用以对煤层的瓦斯突出做区域预测,最后用surfer软件绘制煤层瓦斯等值线图.预测结果表明:打磨冲煤矿可采煤层均具有煤与瓦斯突出危险性,用单项指标和线性回归结合的方法能较好地对煤层进行煤与瓦斯突出预测.

摘要： 主焦煤矿在浅部采掘过程中矿井瓦斯涌出量较低,但随着开采深度的增加,瓦斯含量及压力具有明显上升的趋势,矿井迫切需要搞清深部区域的瓦斯赋存规律.结合矿井实际情况针对这一问题进行了研究,通过分析影响23采区瓦斯涌出的原因;研究煤层埋藏深度与瓦斯压力、含量的联系,绘制了23采区的瓦斯含量、压力等值线图;结合《防治煤与瓦斯突出细则》对该区的瓦斯突出危险程度进行了评价,划分出了无突出危险区,并给出了防治煤与瓦斯突出的技术措施.现场生产表明,研究结果符合矿井实际情况,对矿井安全生产具有一定的指导意义.

摘要： 为了获取适合贵州不同矿区瓦斯含量和瓦斯压力内在关联,并能准确计算出符合煤层特征的两者指标测值,通过统计8个矿区57对矿井107组煤层瓦斯基础参数数据,基于Langmuir方程,引入破坏系数X和瓦斯放散初速度△p,建立了W-P优化模型,并对W-P经典模型与W-P优化模型在贵州矿区的适用性进行了对比研究.结果 表明:W-P优化模型计算得到的瓦斯含量及压力数据与实测值拟合度较高,且随着实测值样本量的增加,拟合度逐渐增高;反演瓦斯含量及反演瓦斯压力的平均相对误差分别为6.44％和14.27％;相对于经典模型,优化模型的平均相对误差分别降低了17.54％和83.59％;应用W-P优化模型确定了矿井M16煤层瓦斯含量和瓦斯压力临界值分别为8.0 m3/t和0.74 MPa,与M16煤层实际发生瓦斯动力现象处的瓦斯含量和瓦斯压力值相吻合.

摘要： 本课题对于《基于DEM的青海省可可西里五道梁地区某濒危植物生长分布预测》论文中采用的IDW算法,探讨了其原理和可行性,并提出采用更好的克里金插值算法,并对该算法进行深入探究,得出更为精确的预测区域.

摘要： 瓦斯突出区域预测是开展矿井瓦斯治理的基础,本文通过瓦斯地质特征和瓦斯赋存规律的研究,将矿井划分出东西两大瓦斯地质单元,采用单项指标法和瓦斯地质的方法,对矿井煤与瓦斯突出危险性进行了区域预测,最终以瓦斯含量≥8m3/t为临界值,将井田划分为突出危险区和无突出危险区。

摘要： 瓦斯突出区域划分是开展矿井瓦斯治理的基础,本文以瓦斯地质理论为指导,通过对矿井瓦斯地质特征及瓦斯赋存规律的研究,认为矿井构造是影响煤层瓦斯含量的主要因素,埋深、煤质及围岩是次要因素。采用单项指标法及瓦斯地质的方法,对矿井煤与瓦斯突出危险性进行区域预测,最终以瓦斯含量≥8m3/t为临界值,将井田由浅到深划分为突出危险区和无突出危险区。

摘要： 煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象,强烈的动力效应可导致重大的财产损失和人员伤亡。本文以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础,针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的煤与瓦斯突出区域预测模型,并进行了实例验证。研究结果证明了该模型的科学性,对准确预测煤与瓦斯突出区域具有较大的指导价值。

摘要： 小庄矿井在施工40303综放工作面时遭遇无煤带,严重影响了矿井采掘接续.通过对40303工作面无煤带现场资料的收集整理,本文详细分析了40303工作面无煤带特征、形态及成因,指出重力滑动构造是造成无煤带产生的原因,并对井田内可能存在无煤带的区域进行预测,为矿井后期补充勘探及工作面布置决策提供一定的指导作用.

摘要： 本文根据王行庄煤矿现场实测资料,分析了该矿二1、二3煤层的瓦斯分布规律并根据《防治煤与瓦斯突出细则》中的综合指标划分出了两个煤层各自的突出危险区、突出威胁区和非突出危险区,为煤巷掘进提供了一定的参考.

摘要： 本文以瓦斯地质区划论的思想和原则为指导,通过创建具有一定代表意义的煤与瓦斯突出事故树通用模型,并应用其相关的定量计算方法寻求控制区域范围内控制煤与瓦斯突出的主导因素,作为划分瓦斯地质单元的依据。并在此基础上,有机引入人工神经网络智能分析手段,建立了主导控制因素与突出强度之间的非线性预测模型。论文在瓦斯地质研究方法和突出预测定量化方面进行了有益的探讨和尝试。

摘要： 针对煤与瓦斯突出存在诸多不确定影响因素的特点,在研究煤与瓦斯突出机理和广义回归神经网络的基础上,建立了煤与瓦斯突出的广义回归神经网络预测模型,提出了广义回归神经网络中的光滑因子优化选择算法,以提高模型预测精度.通过应用实例验证,预测结果精度高,与实际情况相吻合.研究结果证明了该方法的合理性和可行性,对煤矿提高煤与瓦斯突出区域的预测能力具有较大的参考意义.

摘要： 针对煤与瓦斯突出存在诸多不确定影响因素的特点,在研究煤与瓦斯突出机理和广义回归神经网络的基础上,建立了煤与瓦斯突出的广义回归神经网络预测模型,提出了广义回归神经网络中的光滑因子优化选择算法,以提高模型预测精度.通过应用实例验证,预测结果精度高,与实际情况相吻合.研究结果证明了该方法的合理性和可行性,对煤矿提高煤与瓦斯突出区域的预测能力具有较大的参考意义.

摘要： 针对煤与瓦斯突出存在诸多不确定影响因素的特点,在研究煤与瓦斯突出机理和广义回归神经网络的基础上,建立了煤与瓦斯突出的广义回归神经网络预测模型,提出了广义回归神经网络中的光滑因子优化选择算法,以提高模型预测精度.通过应用实例验证,预测结果精度高,与实际情况相吻合.研究结果证明了该方法的合理性和可行性,对煤矿提高煤与瓦斯突出区域的预测能力具有较大的参考意义.

摘要： 针对煤与瓦斯突出存在诸多不确定影响因素的特点,在研究煤与瓦斯突出机理和广义回归神经网络的基础上,建立了煤与瓦斯突出的广义回归神经网络预测模型,提出了广义回归神经网络中的光滑因子优化选择算法,以提高模型预测精度.通过应用实例验证,预测结果精度高,与实际情况相吻合.研究结果证明了该方法的合理性和可行性,对煤矿提高煤与瓦斯突出区域的预测能力具有较大的参考意义.

摘要： 本发明涉及一种用于与参考分区(Pr′1、Pr′2、…、Pr′p)的移动向量相关地预测当前图像分区(P1、P2、…、Pp)的移动向量的方法，所述参考分区(Pr′1、Pr′2、…、Pr′p)与所述当前分区具有相同的形式并且属于参考图像(I

摘要： 本发明提供了一种基于气候态风速预测的区域风电电量预测方法，所述方法包括以下步骤：I、运用气候模式预测风速；II、确定风速的威布尔分布参数；III、确定单台风电机组的电量；IV、确定所述区域风电电量。该方法根据风速的气候态统计特征进行长期电量预测。

摘要： 本申请公开了一种建立区域热度预测模型、区域热度预测的方法及装置，涉及大数据技术领域。具体实现方案为：利用第一历史区域热度数据，预训练时序预测模型；将第二历史区域热度数据作为第二支持样本，利用所述第二支持样本对所述时序预测模型进行进一步训练，以对模型参数进行调整得到所述区域热度预测模型；所述区域热度预测模型用于对第二查询样本进行预测，所述第二查询样本包括待预测时间的区域热度。该方式使得在第二历史区域热度数据所代表的分布数据较少的情况下，也能够对该分布数据进行有效学习，从而提高区域热度预测的准确度。

摘要： 本发明适用于数据预测优化技术领域，提供了一种建立区域流量预测模型的方法及区域流量预测方法，建立区域流量预测模型的方法包括：利用由N个区域组成的基准年投入产出表中，区域i与N‑1个任意区域j之间的历史流量交互量，和在封闭经济体系约束的极值范围内，随机产生N‑1个区域j的历史流量交互量，补全基准年投入产出表；利用RAS方法，结合目标年投入产出表中第N+1行的给定值给定和第N+1列的给定值，和补全后的基准年投入产出表，得到完整目标年投入产出表，通过输入输出数据集的输入输出关系构建获得多元非线性回归模型，即区域流量预测模型。通过本发明可提供一种所需的历史数据较少、可靠性高，误差小的区域流量预测模型。

摘要： 本发明提供一种通过利用现有牙齿形状及尺寸矫正患者的牙弓形状及/或尺寸的牙齿矫正器(1)及方法。本发明还提供一种用于矫正人的牙弓及/或牙齿位置的方法。本发明还提供一种通过利用现有牙齿的形状和尺寸及/或群体标准来矫正口腔内牙齿位置、正萌出牙齿及/或预期萌出牙齿位置的方法。牙齿矫正器(1)可具有牙槽(4)，该些牙槽可构形为完全与患者相应的牙齿相匹配，或构形为可将牙齿矫正至正确位置。牙槽(4)的大小可根据未萌出牙齿的形状及/或大小确定。牙齿矫正器(1)可矫正(例如)错位扭转、牙间隙、牙列拥挤、超咬合及/或覆咬合。

摘要： 本发明公开了一种用于鉴定水稻适种区域的试剂盒及其预测方法和预测模型的构建，涉及水稻种植环境检测技术领域，水稻是比较重要的粮食作物，本发明通过高通量测序的方法，检测和分析籼稻和粳稻群体中SNP位点的基因型，获得了特定的目标SNP位点，采用机器学习和人工智能的方法，构建分析模型，用于对待测水稻品种进行适种区预测。综合预测准确率超过90％，相对于常规的适种区域评价方法，具有成本低，时间短等技术优势。

摘要： 本公开公开了建立风险预测模型的方法、区域风险预测方法及对应装置，涉及人工智能技术领域下的大数据技术。具体实现方案为：获取训练数据，包括各样本区域的风险等级和所属地区风险等级的标注结果；利用训练数据训练包括编码网络、判别网络和分类网络的初始模型，训练完毕后利用编码网络和分类网络得到风险预测模型；其中，编码网络利用样本区域的区域特征编码得到各样本区域的特征表示；判别网络依据样本区域的特征表示识别样本区域所属地区的风险等级；分类网络依据样本区域的特征表示识别样本区域的风险等级；训练目标包括：最小化判别网络对属于不同风险等级地区的样本区域的识别差异，最小化分类网络对样本区域的识别结果与标注结果的差异。

摘要： 本发明涉及一种区域对象的信息预测方法和系统，该方法包括步骤：根据预先编制的评分表获取一设定区域内目标对象和多个参考对象的评分值；根据评分值计算目标对象分别与多个参考对象的评分值比值；获取各个参考对象的参考值；根据各个参考对象的参考值、预设的权重值和评分值比值计算各个参考对象的影响因子；将各影响因子进行求和得到目标对象的信息预测值，综合考虑了该区域中目标对象分别与各个参考对象的评分值比值、各个参考对象的参考值以及相应的权重值等相互关联的多个参数对目标对象的信息进行预测，实现了对区域对象的信息进行合理而科学的量化预测，提高了对目标对象的信息预测的准确性。还提供一种楼盘价格预测方法和预测系统。

摘要： 一种由视频编码器或者视频解码器所执行的色度分量的帧间/帧内预测方法与装置。依据该方法，当前色度预测块(例如预测单元PU)分割为多个色度预测子块(例如子PU)。针对每一色度预测子块，识别对应亮度预测块。针对每一色度预测子块，从该对应亮度预测块相关的亮度预测模式，来决定色度预测模式。通过应用使用各自的色度预测模式至该多个色度预测子块的预测处理来产生针对该当前色度预测块的区域化色度预测。换言之，预测处理是在色度预测子块层级上进行。在获得该区域化色度预测之后，使用包含该区域化色度预测的信息编码与该当前色度预测块相关的色度编码块，或者使用包含该区域化色度预测的信息来解码与该当前色度预测块相关的色度编码块。

摘要： 本发明实施例提出一种天空区域预测模型的训练方法和识别天空区域的方法。训练方法包括获取多张样本图像，样本图像中包括天空区域；利用多张样本图像训练轻量级卷积神经网络模型，得到天空区域预测模型，天空区域预测模型用于识别目标图像中的天空区域。本发明实施例的方法可以快速有效地识别天空区域，满足移动终端的实时性要求。