马依西一井瓦斯赋存规律分析与突出危险性评估

通过对活动构造、最大主应力、瓦斯压力和瓦斯含量等关键因素进行统计分析，建立了煤与瓦斯突出预测的模式识别准则和模型。利用模式识别方法，实现了煤层突出危险性的分单元概率预测，并据此划分出突出危险区、威胁区和安全区。这种方法有效克服了单一指标预测结果的不确定性，实现了多指标定量化预测，从而提高了预测结果的可靠性。

贵州煤与瓦斯突出事故的规律性研究挺有意思的，它通过对 2000 年到 2010 年贵州省煤矿瓦斯事故的统计，揭示了煤与瓦斯突出事故发生的主控因素。研究表明，瓦斯含量高、防治措施不力，以及乡镇煤矿比例大是主要原因。研究之后，了对策和建议，当地预防类似事故。报告挺实用的，尤其是对于需要预防类似事故的煤矿企业。你如果关注煤矿安全问题，可以参考一些相关文章，了解更多事故的统计数据和防治措施。比如通过http://www.cpud.net/down/26845.html可以看到关于瓦斯突出的区域预测，还有http://www.cpud.net/down/75880.html了安顺煤矿瓦斯预测的临界值研究

平煤十二矿的瓦斯突出分布规律研究，是个你一看就知道花了不少功夫整理的数据资源。用了瓦斯地质理论，还把突出区域细分得挺清楚：己六采区、-350—-600m底板标高区，和三水平深部。每个区域对应的主控因素也讲得蛮到位，比如地质构造、煤层厚度、埋深变化这些，都影响了瓦斯突出的分布。 如果你正好在做矿井瓦斯防治相关的项目，这篇文章能帮你节省不少摸索时间。还有，里面的方法挺值得借鉴的，适合做类似数据建模或地质图层的场景。 而且它列了一堆相关链接，像是剪切影响、模拟实验、临界值预测这些内容，也蛮实用。嗯，有点像给你打好地基，你直接往上建模。 建议你通读一遍原文，根据你研究区域的地质特征，试试套用下它的逻辑

中梁山南矿煤与瓦斯突出问题严重。基于该矿瓦斯地质实测数据，结合区域及井田构造演化规律，分析了煤与瓦斯突出特征及主控因素。 研究表明，中梁山南矿煤与瓦斯突出以中小型和倾出为主，突出强度随煤层埋深增加而增大。突出多发生于石门及工作面平巷，断层影响带为突出易发区域，其中K1、K10煤层突出最为严重，西翼煤层亦具有较高突出危险性。 通过分析煤层埋深、顶底板岩性、煤厚及其变化、软分层、地质构造等因素对煤与瓦斯突出的影响，发现断层构造和煤层厚度及其变化是该矿煤与瓦斯突出的主要控制因素。

统计分析了鹤壁三矿在勘探和开采过程中瓦斯涌出量的变化情况，探讨了影响瓦斯赋存的地质因素，并研究了瓦斯赋存和运移的地质条件。研究结果揭示了影响瓦斯分布的地质规律，对矿井通风设计和采掘布置具有指导意义，有助于采取针对性的瓦斯防治措施。

摘要：基于国内外研究的基础并结合试验统计分析，并建立和改进陆上长输石油管道泄漏池火灾害定量分析模型，对石油管道泄漏形成的池火火灾的一些基本属性，如危害，危害强度以及危害机理进行研究，为陆上长输石油管道风险评估，风险管理，管道维护以及灾害发生后的危害后果评估提供方法支持。

基于决策树算法的滑坡危险性区划评价其实挺有意思的，尤其是在像浙江庆元县这样的地方，应用起来效果不错。通过收集数字高程、坡度、地质图等数据，结合决策树算法进行数据挖掘，不仅能得到精确的滑坡危险性区划，还能快速地预测灾害区域。如果你从事类似的地理信息工作，真的可以参考一下这种方法。通过决策树的归纳能力，你可以快速得到危险性评估，而且结果也蛮贴近实际的。 如果你有兴趣深入了策树技术，像《数据挖掘决策树》和《活动的多样性-决策树技术》这样的文章也有参考价值，它们对你理策树的工作原理会有大。另外，如果你正好在做数据挖掘课程设计，别忘了查查《数据挖掘课程设计中决策树算法的应用》，对你应用决策树实际问题会大

平煤四矿煤与瓦斯突出灾害分布特征是煤矿行业中一个重要的研究课题。如果你正在做煤矿瓦斯研究或者矿区安全监测的相关工作，会对这类资源感兴趣。这篇文章给出了煤与瓦斯突出分布特征的详细，结合具体的矿区数据，提出了有价值的控制策略和预防建议。你可以从中获取到大量的矿区瓦斯突出相关资料，你在实际应用中进行更精准的预测和安全管理。 值得一提的是，文中还附带了一些实用的相关资源链接，不仅有相关的统计规律，还有一些模拟实验研究，适合从事煤矿瓦斯研究和事故预防的同仁参考。文章内容结构清晰，语言也不难懂，适合一线的研究者和工程师。 如果你在相关领域做过相关工作，也可以通过这些资源，补充一些具体的技术细节，提升自己的

从潘一矿13-1煤层煤与瓦斯突出特征出发，探讨了突出机理，认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型。针对这种类型的煤与瓦斯突出，从突出的各种控制因素和预测方法的工程可行性角度进行了讨论。指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和共性，并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息，对勘探和测井资料进行充分的数据挖掘。结合支持向量机等先进的分类算法，提出了基于多因素模式识别的区域预测方法，既有理论基础，又具有工程实用性和操作性。