煤瓦突出预测可视化系统构建及应用

煤与瓦斯突出的动态模拟过程，真挺有研究价值的。用的是真三轴实验系统，能动态监测整个突出的应力和瓦斯压力变化。嗯，模拟得还挺像回事，抛煤形态、孔洞形状这些细节都有数据。像那种梨形孔洞、梭形条带，现实里真能见到。瓦斯压力一高，突出强度就跟着上来，算是踩到雷了。 突出过程分五个阶段：孕育、激发、发展、终止、抛出，节奏快。你要做实时监测或者危险预警的功能，这些数据挺能给你启发的。还有像粒径分布、破碎程度这些细节，也都考虑到了，能让你做模拟动画、图表时有数据可依。 想深入点研究的可以去看看他们的模拟系统优化那篇，点这：煤与瓦斯突出模拟实验装置的力学加载优化研究。还有结构应力预测法、模式识别方法那些相关文

煤与瓦斯突出预测敏感指标的确定对安全开采至关重要。分析了传统确定方法的局限性，并提出了基于统计分析的新方法，以确定不同地质条件下的预测指标适用性。在开滦矿区的实际应用中发现，钻孔瓦斯涌出初速度指标适用于典型突出煤层，瓦斯解吸指标适用于主要瓦斯型突出煤层，钻屑量指标适用于主要应力型突出煤层。研究表明，高应力是开滦矿区控制突出的主要因素，其次是高压瓦斯，关键预测指标为钻屑量和瓦斯解吸指标。

通过对88起重特大事故分析,识别出122种不安全动作。分类为违章操作、指挥、行动,不违章四类,频次最高的是违章行动(43%)、操作(35%)、指挥(21%)。涉及事故比例最高的是违章操作(99%)和行动(99%)。违章指挥随时间和瓦斯等级变化而变。分析了各违章类型的主要不安全动作的发生原因并提出了相应的控制措施。

为提升生产安全和突出预测准确性，对安顺煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行现场跟踪和统计分析。确定了突出敏感指标及其临界值的选定标准和测试方案。研究表明，钻孔瓦斯涌出初速度q是该矿突出预测的关键指标，其临界值定为q=5 L/min。这些理论数据和参数为实际突出预测提供了重要支持，并已初步验证。

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。

散景框架的股票可视化应用，挺有意思的一个项目，名字叫StocksEvolutionApp。用做前端图表展示，界面上手快、交互效果也蛮灵敏的。数据方面，用的是Caltech的开源股票数据，加上了从推特抓来的实时舆情，嗯，还是有点意思的。 情感这块，用了个比较基础的算法了三家竞争公司在推特上的口碑。虽然不算高阶，但用来做展示和思路验证还不错。你要是做课程作业，或者想搞个快速原型，这项目适合。 启动方式挺，跑一下app.py就能进系统。图表缩放、滑动查看这些都支持，工具条挺全。代码结构也清晰，核心逻辑就围绕和展开，改起来不费劲。 对了，它依赖Python 3.6+，还有bokeh和tweepy两个主

Seaborn 的常用数据集挺实用的哦，像tips、iris、penguins这些，你用来做数据可视化的练习还是蛮好的。每个数据集都有其独特的特点，比如iris数据集就适合做分类模型的练习，而tips则适合做关系，像小费与餐厅特征之间的联系。除此之外，car_crashes、flights这些数据也能你进行时序或地理数据的展示，蛮适合做一些真实案例的练习。如果你不太清楚具体怎么用，这些数据集都有不错的文档和示例，拿来做练习方便。如果你有做数据的需求，这些数据集也挺适合用来构建原型和展示数据的。，Seaborn 的这些数据集挺好用的，配合其他可视化工具，展示效果也不错，值得尝试一下。

Matlab应用-时间图可视化。展示时间图的演化过程。

“基于气象分析的Hadoop可视化平台” 是一个利用大数据处理技术和可视化工具来解析和展示气象数据的项目，特别关注了2022年的温度、空气质量、降水量和湿度四个关键气象指标。项目描述了技术栈和实现流程。 项目采用集成开发环境IDEA中的Maven进行项目构建与管理，借助Maven自动化管理项目结构和依赖，提升了开发效率。随后，通过Apache Hadoop这一分布式计算框架处理大规模的气象数据，Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）存储数据，并通过MapReduce编程模型实现数据的并行处理，适用于气象数据的预处理、清洗与聚合。 数据库连接方面，项目可能使用了JDBC（Java Dat