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为解决煤矿微震事件识别中效率低、精度低、可靠性差的问题,将小波散射分解变换与支持向量机相结合,构建微震事件的WSD-SVM智能识别模型。首先,通过小波散射分解变换将微震监测数据分解成高、低频部分,并计算得到小波散射系数,构成散射特征矩阵;然后,选择70%的数据输入支持向量机模型进行训练,用得到的识别模型对其余30%的数据进行测试验证,获得识别结果。将山西保德煤矿某工作面微震监测时序数据作为实例,结果表明：WSD-SVM模型能够自动识别全部6个微震事件,用时1.651 s;而传统STA/LTA算法虽然仅用时0.731 s,但未能有效识别出其中的3个低信噪比事件,WSD-SVM模型的自动识别精度高于STA/LTA算法模型识别的精度,但需要较长的计算时长。小波散射分解变换方法的引入能够有效实现监测数据降维,大幅提高识别精度,为微震事件的自动识别提供了新思路。 相似文献
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通过对覆岩含水性和地下水流场的研究,探讨了榆神府地区煤炭开采对地下水资源造成的影响。通过公式估算法、瞬变电磁法和GMS地下水数值模拟法,探讨了榆神府地区煤炭开采对地下水资源量、上覆岩层含水性和地下水流场的影响。研究发现煤炭开采会引起地下水水位下降,覆岩含水性降低,引起含水渗漏现象,最终改变原始地下水流畅,形成地下水降落漏斗。榆神府地区在产煤矿矿井水排水量(2014年)约为50×10~6m~3/a,其中有46. 6%的矿井水会作为生产用水回用,随着在建和规划煤矿逐步建成,地下水外排量会增加140×10~6m~3/a,其中生产回用水量占矿井总排水量的50%以上;上覆岩层含水性在煤炭开采的不同开采阶段表现出不一样的特征,开采前覆岩含水性良好,开采中覆岩含水性逐渐降低,开采结束后,覆岩含水性会逐渐恢复; GMS模拟结果显示,煤炭开采初期地下水水位会以20 m/a的速度快速下降,到2018年已经形成地下水降落漏斗,2028年漏斗范围持续发展,到2048年,降落漏斗范围基本稳定,并形成以井田北部为中心的新地下水流动场。 相似文献
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