基于Blender的地震波传播三维模型构建及其仿真研究

地震作为破坏性极大的突发性自然灾害之一,是由地壳运动快速释放能量所引发,针对该类灾害的防灾减灾教育显得尤为重要。为了直观形象地展示地震波的产生与传播过程,基于开源软件Blender进行了地震波传播路线三维模型的快速构建、地震波传播过程仿真等研究。具体内容包括:首先基于Blender软件和Python编程语言耦合开发,形成了以Blender软件为核心的建模平台;其次利用Blender提供的波浪修改器和Python模型自动生成模块,通过手动操作与脚本语言运行两种方式对模块快速处理,实现了地震波传播三维动态可视化模型的快速构建;最后利用上述方法对地震波实体波P、S波的波动效果进行了动态仿真和分析。通过对Blender软件开发的地震场景构建、地震灾害仿真等典型案例进行了介绍,验证了该研究方法的实用性及有效性。结果表明,上述方法可以快速实现灾害场景与过程的快速构建与仿真,为未来可进一步研究开发交互式地震灾害仿真模拟平台提供思路。该方法自动化程度高、效果良好,且具有开发要求低、可扩展性强等特点,对地震等灾害预测预报具有一定意义。     

基于CiteSpace的瓦斯灾害智能预警文献可视化分析

本文研究近十年我国煤矿瓦斯灾害智能预警领域的现状和发展趋势,分析智能预警在煤矿瓦斯浓度监测和危险预警的前景.基于CNKI文献数据库,利用CiteSpace软件对2010-2020年我国煤矿瓦斯灾害智能预警领域相关文献的发文量、主要作者、发文机构、文献关键词、突现词,进行可视化知识图谱分析.图谱直观体现出:何学秋和宋爽是...     

钢铁企业烟尘排放运动规律的数值模拟研究

为了研究钢铁企业所排放烟尘的运动规律,本文基于三维平流扩散数学模型,以湖北某钢铁企业为例,利用Gnuplot软件实现了对某钢厂烟囱排放烟尘运动规律的数值模拟。研究结果表明:烟尘浓度的变化与扩散时间、扩散范围、与污染源的距离等因素密切相关。随着距离的增大,浓度逐渐减小。模拟输出的图像形象地反映出烟尘的具体扩散浓度分布情况以及排放过程中烟尘浓度与污染源距离的关系、烟尘最大浓度随时间推移的变化规律。     

基于Python的瓦斯浓度ARIMA预测模型构建及其应用

针对矿井瓦斯浓度预测研究现状,提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法。该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据,形成适用于数据挖掘的平稳时间序列;基于该序列,调用Python自带的ARIMA模块函数,构建瓦斯浓度预测模型;利用建立的预测模型对瓦斯浓度进行预测,并对比分析瓦斯浓度历史数据与预测数据的误差大小,进行模型预测效果评价;最后,利用满足精度要求的预测模型,预测瓦斯浓度变化趋势。以贵州某矿为例,采集2018年3月5日至2018年3月7日的瓦斯数据作为样本数据,并调用Python的ARIMA模块建立预测模型,开展瓦斯浓度预测研究。结果表明,该方法实现了瓦斯浓度预测的可视化,并使瓦斯浓度预测均方根误差低为234%,预测精度较高,可为降低矿井瓦斯事故提供一定的技术支撑。     

基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究

瓦斯涌出是煤炭行业井下作业难以控制的一个危险因素。为研究瓦斯涌出量的变化规律,提高瓦斯涌出量预测的准确性,本文结合灰色理论与BP神经网络构建了灰色—BP神经网络系统用于矿井瓦斯涌出量的预测。以山西某矿为工程背景,以MATLAB软件为计算平台,对上述方法和模型进行了应用实践和现场验证,将灰色预测、BP神经网络和灰色—BP神经网络预测结果和原始数据进行了对比分析。研究结果表明:灰色—BP神经网络预测的数据精确度和可靠性更高,计算的结果与原始数据的规律基本一致。因此,灰色—BP神经网络系统能较准确地预测矿井瓦斯涌出量,对预测瓦斯涌出量的预测方面具有一定的指导作用。