沉陷规律

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MsChart控件沉陷观测图源码示例
创建了一个测量沉陷的数据库(Access),并使用MsChart控件进行交互,实现了多种采矿沉陷图的绘制。此外,还包括了处理观测数据不连续点的方法。未来计划实现动态监测。我刚刚学习了这些源码,希望能为大家提供参考。
ArcGIS开采沉陷可视化分析方法研究
基于ArcGIS的可视化方案,搞开采沉陷真的挺方便。空间、三维建模这些功能全都拉满,再加上自己搭的MSAS系统,数据效率也提升了不少。嗯,尤其是在地表移动的可视化这块,用 ArcGIS 做剖面图、沉陷图,不但直观,而且起来更顺手。你要是也在做矿区的空间,这套组合工具还挺值得一试的。
蔚县矿区地面沉陷的InSAR多维形变监测
河北蔚县是华北地区最大的地下采煤区之一,长期存在采矿塌陷灾害,威胁采矿安全且严重破坏生态环境。基于合成孔径雷达干涉(InSAR)技术,利用61景Sentinel-1A/B干涉宽幅(IW)模式数据监测矿区形变,分析2017—2018年间地表形变空间分布及矿区地表沉降量级及面积。同时采用多维形变时序估计方法,对西细庄矿数据进行二维形变分解,获取其形变时间序列。结果显示,除南留庄井田外,其余三大井田在监测期间均存在不同程度的地面沉陷灾害,整个矿区年沉陷速率超过–10 cm/a的区域达到了2.16 km²。
鹤壁三矿瓦斯分布规律分析
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。
关联规则:揭秘数据背后的规律
关联规则:数据中潜藏的宝藏 关联规则挖掘是从海量数据中提取隐藏规律的一种方法。它揭示了变量之间存在的联系,帮助我们理解数据背后的故事。例如,购买面包的顾客也经常购买牛奶,这就是一个关联规则。通过挖掘这些规则,我们可以预测未来趋势,优化决策,并发现新的商机。 关联规则分析的核心是寻找数据中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指经常一起出现的项目集合,而关联规则则描述了这些项目之间的关系强度和可信度。 关联规则挖掘广泛应用于各个领域,包括: 市场营销: 分析顾客购买行为,制定精准营销策略 推荐系统: 向用户推荐可能感兴趣的产品 金融风控: 识别潜在的欺诈行为 医疗诊断: 辅助医生进行疾病诊断 关联
贵州煤与瓦斯突出事故统计规律研究
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
大学生创业机会变化规律探讨2013
如果你正在找一些有用的资源来支持大学生创业研究,那这篇关于《大学生创业机会变化规律探讨(2013 年)》的论文挺值得一读的。它通过非平衡统计理论了大学生创业机会的时间变化规律,还探讨了专业知识对创业机会的影响。研究表明,大学生创业机会随时间变化是有规律的,而且在某个特定时间点最有出现。此外,专业背景在创业机会中起着重要作用。通过这些理论,你可以更好地理解创业机会的形成机制。 如果你是从事大学生创业或相关研究的学者,也会对以下这些资源感兴趣: 1. [英语听力策略培训对非英语专业大学生听力能力的影响](http://www.cpud.net/down/12521.html) 2. [asp.ne
基于岩渣粒径分布规律的TBM刀具消耗分析
岩渣是TBM掘进过程中岩机作用的直接产物,其粒径分布规律是评估TBM地质适应性、掘进效率和刀具消耗的重要依据。针对刀具消耗问题,以兰州水源地建设工程输水隧洞为例,对不同岩体条件下TBM掘进过程中产生的岩渣进行了现场量测与筛分试验,并对实测岩渣粒径数据进行了统计分析和理论分布函数拟合。分析总结了TBM掘进过程中刀具消耗的规律,并探讨了刀具消耗与岩体条件、滚刀直径、岩渣级配及粒径分布参数之间的关系。
探寻序列数据中的规律:序列模式挖掘算法解析
序列模式挖掘:在包含多个有序序列的数据集中,每个序列由按特定顺序排列的不同元素构成,每个元素又包含不同的项目。通过设置最小支持度阈值,算法识别频繁出现的子序列,即满足出现频率高于阈值的子序列模式。
毕节市煤矿瓦斯传感器报警规律探析
通过对毕节市2017年以来煤矿瓦斯监控数据的深度挖掘,分析了瓦斯报警的时间分布、空间分布以及诱发因素。研究发现,瓦斯报警呈现明显的季节性规律,主要集中在7月至9月以及11月;从时间段来看,8时至17时是瓦斯报警的高发期。 掘进工作面和采煤工作面是瓦斯浓度超限的高风险区域,其报警次数分别占总数的49.7%和27.6%。导致传感器报警的主要原因是传感器故障和井下停风,而现场放炮、打钻、顶板垮落等施工操作也是不可忽视的诱发因素。 基于上述瓦斯传感器报警规律,可以为煤矿安全监管监察和煤矿企业瓦斯监控管理工作提供科学的决策依据。