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国家教育部博士点基金(20096121120001)

作品数:4 被引量:27H指数:1
相关作者:朱庆伟李昂李金华谷拴成俞小林更多>>
相关机构:西安科技大学中煤航测遥感局陕西德源府谷能源有限公司更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金更多>>
相关领域:天文地球矿业工程农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇天文地球
  • 1篇矿业工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇煤层
  • 1篇支架初撑力
  • 1篇支架工作阻力
  • 1篇生产管理
  • 1篇数据库
  • 1篇数据类
  • 1篇数据类型
  • 1篇浅埋煤层
  • 1篇空间数据
  • 1篇空间数据库
  • 1篇矿压
  • 1篇矿压显现
  • 1篇矿压显现规律
  • 1篇集合论
  • 1篇工作面
  • 1篇REMOTE...
  • 1篇ROUGH_...
  • 1篇3D空间
  • 1篇CROPS
  • 1篇采高

机构

  • 4篇西安科技大学
  • 1篇中国矿业大学...
  • 1篇中煤航测遥感...
  • 1篇陕西德源府谷...

作者

  • 3篇朱庆伟
  • 1篇谷拴成
  • 1篇俞小林
  • 1篇李金华
  • 1篇郭达志
  • 1篇李昂

传媒

  • 1篇矿山测量
  • 1篇辽宁工程技术...
  • 1篇Agricu...
  • 1篇西安科技大学...

年份

  • 2篇2013
  • 2篇2010
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
浅埋煤层大采高工作面矿压显现规律被引量:25
2010年
为了研究大采高浅埋煤层综采工作面矿压显现规律,对张家峁煤矿15201综采工作面(首采)矿压进行了现场观测,分析了初次来压和周期来压。通过来压时液压支架工作阻力及动载系数分析可知,支架工作阻力分布以正态分布为主,初撑力富余量较大;液压支架初撑力利用率偏低,说明初撑力的管理有待加强。研究结果为实现大采高浅埋煤层工作面支架选型及正常开采提供了可靠的理论依据。
李金华谷拴成李昂
关键词:大采高浅埋煤层矿压显现支架初撑力支架工作阻力
三维矿体模型动态更新在生产管理中的应用被引量:1
2013年
三维矿体模型在数字矿山应用越来越普及,建立三维可视化的资源与生产信息服务工作平台,为矿山煤炭资源管理、资源开采效率管理和生产数据管理提供技术支持服务。目前平台的三维模型主要停留在三维演示上,很难实现模型的编辑、运算等,无法应用于矿井生产管理。为实习模型的动态更新,以三维矿体为研究对象,从三角模型的结点编辑,三角形编辑,模型的交并运算,模型的切割、模型的z值运算等方面,运用计算机技术,实现了三维地质模型的动态更新,可及时为矿井的生产管理提供数据服务支持。
俞小林朱庆伟张润安马矿生高林君霍雷敏
关键词:生产管理
基于集合论集成的复杂煤层建模被引量:1
2010年
为了解决复杂煤层空间建模困难问题,在深入分析复杂煤层建模机制基础上,采用集合论集成的方法和思想,研究了煤层建模方法。结果表明:通过采用集合论集成的数据模型可将空间地质体分为五大部分,九种相应的数据结构类型,同时设计并研发出地质体建模模拟系统。通过断层和巷道为例进行验证,得出该建模方法实用可行,并能够有效提高建模速度和精度的结论。该结果对地质体建模具有一定参考价值和借鉴作用。
朱庆伟
关键词:集合论空间数据库煤层
Application Study of Rough Set in Remote Sensing for Crops
2013年
[Objective] This study aimed to improve classification accuracy of RS images using rough set theory in the growth of crops. [Method] Technique methods of data mining and knowledge discovery have been used. The development status of spatial data mining and knowledge discovery (SDMKD) is presented and data mining techniques in remote sensing were deeply analyzed. Then, SDMKD of TM image are researched using method of rough set, mainly including four methods (rough set, apriori algorithms, inductive learning, clustering). [Result] The proposed method raises efficiency of land use and land reclaim. Based on the SDMKD, the characteristics of TM showed that the information after using rough set is more intensive than that of none. Especially, much better results can be gained while kinds of corps are less than five. [Conclusion] This study laid significant basis for further research on data mining in the growth of crops.
朱庆伟郭达志
关键词:CORPS
共1页<1>
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