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地震速度模型是地震数据处理的基础。准确的速度模型是逆时偏移和其他地震成像和解释技术的先决条件[1]。在过去的几十年中,已经提出了许多方法来克服与地震速度反演问题相关的非线性挑战,如层析成像、全波形反演(FWI)和偏移速度分析等。
关键词: M-DeepLab网络 地震速度模型 深度学习 监督学习 速度建模采空区煤氧化升温引发火灾是威胁煤矿安全高效生产的主要因素之一,不仅会造成煤炭资源的浪费,还会威胁煤矿工作人员的生命安全[1,2]。为遏制火灾事故的发生,对煤氧化温度的准确预测成为火灾预防的关键前提[3]。煤在不同氧化阶段,产生的一系列气体体积分数也在不断变化,可以从中选择出指标气体,通过测得指标气体体积分数随煤氧化过程的变化情况来预测采空区遗煤温度[4]
关键词: 温度预测 煤氧化升温 矿业工程 网格优化双层随机森林 采空区该方法采用改进AHP法确立各指标因素权重,引入TOPSIS理论根据相对贴近度原则对稳定性等级评价区间进行量化,以达到弱化人为因素的影响。将该方法应用于某采空区工程实例分析,并与多种常用评价方法进行对比,验证所提出方法的可靠性与优越性。
关键词: 改进AHP-TOPSIS法 矿业工程 稳定性评价 评价指标 陡倾采空区影响因子:0.870
影响因子:1.511
影响因子:0.972
影响因子:2.123
影响因子:2.502
影响因子:1.190
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