基于BP神经网络的矿山GPS数据时间序列预测分析

随着全球经济的发展,天然资源受到了过度的开采,使得地质灾害日益严重。而地面变形塌陷灾害是一种很重要的地质灾害。为了减少矿区周围危害的发生,本论文利用GPS对矿山地表岩移观测得到的数据,采用MATLAB神经网络方法建立GPS数据时间序列预测模型,并且成功的预测出了未来一期的地表移动变化。应用结果表明,神经网络是很好的处理非线性动态数据,能够反映出要素之间的非线性关系,计算精度高,预测准确度高,具有较强的实用性。

Dini03数字水准仪在望儿山采空区沉降监测及地质灾害预测分析中的应用

焦家金矿望儿山分矿建矿30多年,由于存在历史遗留采空区和民采空区,加上近期浅部产量不断增加,地表沉降加速,导致多处山体地表出现塌陷区域。为了及时反映望儿山浅部山体塌陷区域以及周围、居民区域的地表变化情况,利用Dini03数字水准仪,采用线路测量方法,在采空区地表布设了7条观测线,70余个测点,进行连续岩移观测,获得该区域较全面的地表移动数据。近年来,该矿区在采空区地表以水准测量与钻探相结合的方式,进行采空区治理,物探和钻探工作探明了-60 m水平以上浅采空区的空间分布。通过对地表下沉监测数据与物探地下浅部采空区进行对照分析可知,南北线3行人道路旁,下沉值较大的6、15、16和17号点皆位于采空区正上方,说明物探结果可信。

基于TLS的数字矿山假彩色三维模型构建

为了获取数字矿山假彩色三维模型,以山东某露天矿山为例,将数据经过点云预处理之后进行传统的三维建模,然后对传统三维模型上的点云数据赋予假彩色信息,重新建模,最后形成整个矿区和矿区最大建筑物的假彩色三维模型,并将模型应用在矿山储量计算实践。采用TLS获取点云数据、IDL编程处理点云数据以及Geomagic软件建模方法,所获取的假彩色三维模型可以很好地指导实际生产。本方法从获取点云数据到最终构建模型经时5 d,最终构建的2 m分辨率假彩色三维模型效果明显优于传统数字化地形图(1个月工作量),充分论证了通过三维扫描构建矿山三维模型的方式可以大大减少计算工作量和工作时间,能够获得更加逼真的三维模型。

探讨如何防止金矿采矿中的矿石损失贫化

加强防止金矿采矿中的矿石损失贫化的研究是十分必要的。本文作者结合多年来的工作经验,对防止金矿采矿中的矿石损失贫化进行了研究,具有重要的参考意义。