隨著礦山安全生產要求的不斷提高,頂板安全性評價已成為煤礦安全管理中的關鍵環節。在任樓礦7231工作面的頂板安全性評價業務中,地理信息系統(GIS)與人工神經網絡(ANN)的結合應用,為安全評價提供了新的技術支撐和方法路徑。
GIS技術在頂板安全性評價中發揮了重要作用。任樓礦7231工作面的地質構造復雜,頂板巖性、斷層分布等空間數據豐富。GIS系統能夠高效集成和管理這些多源空間數據,通過空間分析和可視化功能,識別頂板失穩的高風險區域。例如,利用GIS的空間插值功能,可以生成頂板巖層厚度、應力分布等參數的分布圖,幫助評價人員直觀了解工作面頂板的地質條件。結合歷史頂板事故數據,GIS還能進行空間疊加分析,確定潛在危險區域,為預防措施提供依據。
人工神經網絡(ANN)在頂板安全性評價中用于預測和分類。ANN作為一種強大的機器學習工具,能夠從大量歷史數據中學習頂板穩定性的非線性規律。在7231工作面的應用中,ANN模型通常輸入頂板巖性參數、開采深度、支護強度、水文地質條件等影響因素,輸出頂板安全狀態的預測結果。通過訓練和驗證,ANN模型可以準確識別頂板失穩的早期信號,提高評價的精度和效率。例如,利用ANN的分類功能,可以將頂板安全性劃分為高、中、低風險等級,輔助礦山管理者制定針對性的安全措施。
GIS與ANN的融合應用,進一步提升了頂板安全性評價的綜合能力。通過將GIS的空間數據與ANN的預測模型結合,可以實現動態評價和實時預警。例如,GIS平臺集成ANN預測結果后,可以生成頂板安全風險熱力圖,并結合實時監測數據(如位移、應力變化)進行更新。這種集成系統不僅提高了評價的準確性,還實現了頂板安全的智能化管理,為任樓礦7231工作面的安全生產提供了可靠保障。
在安全評價業務中,這種技術的應用也帶來了顯著效益。一方面,它降低了人為評價的主觀性,提高了結果的客觀性和科學性;另一方面,通過預測潛在風險,礦山可以提前采取支護優化、開采調整等措施,減少頂板事故的發生。未來,隨著大數據和物聯網技術的發展,GIS與ANN在礦山安全評價中的應用將進一步深化,推動礦山安全管理向智能化、精細化方向邁進。
在任樓礦7231工作面的頂板安全性評價中,GIS與ANN的結合不僅強化了空間數據分析和預測能力,還為礦山安全評價業務提供了高效、可靠的解決方案。這種技術路徑值得在其他類似礦山中推廣應用,以全面提升我國煤礦安全生產水平。
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更新時間:2026-02-10 18:46:12
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