Pipeline network of oil fi eld water is established on the basis of GIS geographic information and SCADA platform, and monitorthe running state of water supply system in oil fi eld mining area in real time through dat...Pipeline network of oil fi eld water is established on the basis of GIS geographic information and SCADA platform, and monitorthe running state of water supply system in oil fi eld mining area in real time through data acquisition, instrument measurement and control,wireless network, water quantity, water pressure and other on-line monitoring equipment. The water supply system is formed, and the informationof mass water supply system is analyzed and processed in a timely manner. The system manages the entire production, management and serviceprocesses of the water supply system in a dynamic manner in order to ensure water supply safety management, and realize the modernization,intelligence and information mode operation of the water supply system in the mining area.展开更多
奥灰岩溶裂隙含水层是影响华北型煤矿深部开采的重要水害,在水-岩相互作用下奥灰含水层易导致煤层底板突水。为进一步认识奥灰岩溶突水问题,文章以新集矿区深部1煤层开采为例,利用矿区近些年最新积累的奥灰钻孔资料,选取断层强度指数、...奥灰岩溶裂隙含水层是影响华北型煤矿深部开采的重要水害,在水-岩相互作用下奥灰含水层易导致煤层底板突水。为进一步认识奥灰岩溶突水问题,文章以新集矿区深部1煤层开采为例,利用矿区近些年最新积累的奥灰钻孔资料,选取断层强度指数、断层交叉点与尖灭点、含水层水压、富水性、隔水层等效厚度、脆塑比7个因素作为奥灰岩溶突水的主控因素,并结合层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定各主控因素影响权重。运用地理信息系统(geographic information system,GIS)空间分析功能建立各主控因素专题图,通过对专题栅格图归一化处理,将各主控因素按照权重进行空间复合叠加,最终获得1煤层底板奥灰岩溶突水危险性评价分区结果。将评价结果与突水系数法计算结果对比分析可知,基于GIS的煤层底板突水危险性评价方法更符合矿区实际地质情况,可以为矿区深部煤层开采与水害防治工作提供参考依据。展开更多
作物需水量是灌溉工程规划、设计和管理的重要基础数据,充分利用多源数据和先验知识,快速经济地获取精度较高的区域作物需水量对于区域水资源的优化配置具有重要意义。为精确预测作物需水量,该文以长系列实际监测和校核作物系数后计算...作物需水量是灌溉工程规划、设计和管理的重要基础数据,充分利用多源数据和先验知识,快速经济地获取精度较高的区域作物需水量对于区域水资源的优化配置具有重要意义。为精确预测作物需水量,该文以长系列实际监测和校核作物系数后计算得到的作物需水量为硬数据,利用硬数据确定获得最大熵的约束条件,根据软数据获取渠道的不同(部分年份缺失的站点数据、文献中获得的数据、利用灌溉试验数据库中的作物需水量资料,采用协同克立格方法获得的数据、考虑主要地形因子和主要气象要素的影响,采用主成分分析和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)方法获得作物需水量数据以及遥感数据),提出不同来源软数据的概率密度函数表达方法,采用贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)方法对不同来源的作物需水量信息进行有机整合。结果表明:除硬数据+文献软数据外,其他数据整合呈现一致结果。华北地区冬小麦作物需水量在豫南地区较小,中部地区黄河北岸有连片的相对高值区,山东需水量相对较高,冀东北的乐亭、唐山附近有相对低值区。除硬数据+文献软数据比不整合的精度低9.41%外,其他软数据源均可不同程度地提高整合效果,硬数据+克立格软数据、硬数据+GWR软数据和硬数据+除文献数据外的其他软数据分别比不整合的精度提高85.33%、85.75%和91.69%。对考虑地形、气象等要素的多源数据进行整合可更好地反映冬小麦作物需水量空间分布的细节,显著提高估算精度,为稀疏监测站点地区水土资源的精准管理和优化配置提供数据支撑。展开更多
文摘Pipeline network of oil fi eld water is established on the basis of GIS geographic information and SCADA platform, and monitorthe running state of water supply system in oil fi eld mining area in real time through data acquisition, instrument measurement and control,wireless network, water quantity, water pressure and other on-line monitoring equipment. The water supply system is formed, and the informationof mass water supply system is analyzed and processed in a timely manner. The system manages the entire production, management and serviceprocesses of the water supply system in a dynamic manner in order to ensure water supply safety management, and realize the modernization,intelligence and information mode operation of the water supply system in the mining area.
文摘奥灰岩溶裂隙含水层是影响华北型煤矿深部开采的重要水害,在水-岩相互作用下奥灰含水层易导致煤层底板突水。为进一步认识奥灰岩溶突水问题,文章以新集矿区深部1煤层开采为例,利用矿区近些年最新积累的奥灰钻孔资料,选取断层强度指数、断层交叉点与尖灭点、含水层水压、富水性、隔水层等效厚度、脆塑比7个因素作为奥灰岩溶突水的主控因素,并结合层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定各主控因素影响权重。运用地理信息系统(geographic information system,GIS)空间分析功能建立各主控因素专题图,通过对专题栅格图归一化处理,将各主控因素按照权重进行空间复合叠加,最终获得1煤层底板奥灰岩溶突水危险性评价分区结果。将评价结果与突水系数法计算结果对比分析可知,基于GIS的煤层底板突水危险性评价方法更符合矿区实际地质情况,可以为矿区深部煤层开采与水害防治工作提供参考依据。
文摘作物需水量是灌溉工程规划、设计和管理的重要基础数据,充分利用多源数据和先验知识,快速经济地获取精度较高的区域作物需水量对于区域水资源的优化配置具有重要意义。为精确预测作物需水量,该文以长系列实际监测和校核作物系数后计算得到的作物需水量为硬数据,利用硬数据确定获得最大熵的约束条件,根据软数据获取渠道的不同(部分年份缺失的站点数据、文献中获得的数据、利用灌溉试验数据库中的作物需水量资料,采用协同克立格方法获得的数据、考虑主要地形因子和主要气象要素的影响,采用主成分分析和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)方法获得作物需水量数据以及遥感数据),提出不同来源软数据的概率密度函数表达方法,采用贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)方法对不同来源的作物需水量信息进行有机整合。结果表明:除硬数据+文献软数据外,其他数据整合呈现一致结果。华北地区冬小麦作物需水量在豫南地区较小,中部地区黄河北岸有连片的相对高值区,山东需水量相对较高,冀东北的乐亭、唐山附近有相对低值区。除硬数据+文献软数据比不整合的精度低9.41%外,其他软数据源均可不同程度地提高整合效果,硬数据+克立格软数据、硬数据+GWR软数据和硬数据+除文献数据外的其他软数据分别比不整合的精度提高85.33%、85.75%和91.69%。对考虑地形、气象等要素的多源数据进行整合可更好地反映冬小麦作物需水量空间分布的细节,显著提高估算精度,为稀疏监测站点地区水土资源的精准管理和优化配置提供数据支撑。