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| 基于GIS的金属矿巷道突水预测 |
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| DOI： |
| 中文关键词: 地理信息系统(GIS) BP神经网络 金属矿巷道 突水 预测 |
| 英文关键词: |
| 基金项目:国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804103) |
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| 中文摘要: |
| 突水事故是地下开挖工程中常见的工程事故,为保障矿区的安全开采,以金属矿地下巷道为研究对象分析突水的主要影响因素,建立基于GIS和BP神经网络的脆弱性指数突水预测模型,并进行金属矿井突水预测.研究结果表明:金属矿巷道突水是多因素共同作用的结果,影响金属矿巷道突水危险性程度由大到小的因素依次是采动影响、断层、充水含水水压、巷道围岩防突性能和充水含水分布特性;巷道中严重的突水灾害易发于充水含水丰富且距离采场近的区域,并且与距断层的距离、充水含水水压和巷道围岩防突性能密切相关. |
| 英文摘要: |
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