摘要：在当前的矿业活动进行中,矿山地质工程的安全性问题已经成为其发展的关键难题之一。以往的研究主要集中在探讨矿山的地质灾害的风险评估方式,然而,这些研究的结果并不理想,对于矿山地质灾害防护措施的规划和实施造成了影响。因此,正在进行矿山地质工程灾害预测技术的探索,并对当前矿山的地质状况进行了深入的解读,从而确立了矿山地质工程灾害预测技术的构建,并且实施了相关的应用评估。基于最后确定的技术,将对结果进行设计,期待通过对矿山地质工程灾害预测技术的深入研究和实践,能够为矿山工作的实施带来更大的安全保障。

摘要：神东矿区煤层地质赋存特点是浅埋深、薄基岩及厚煤层,工作面长度大和推进距离远。开采实践中,均发生过采场顶板大面积垮落的空气冲击灾害。依据采场顶板初次来压的O-X型垮落模式,采用顶板关键块体的回转下沉理论,建立了采场顶板O-X型垮落的空气冲击灾害的耦合模型,用数值差分解法研究了顶板O-X型垮落过程中巷道空气冲击灾害的变化规律。结果表明:1)与顶板自由落体模型和整体切落耦合模型相比,空气冲击灾害时间延长。2)巷道口附近最大的空气冲击灾害发生在顶板垮落结束前,距顶板垮落结束尚有0.21 s的时差。3)距离出口越远,冲击风流速度越低,空气冲击灾害威胁愈小。4)在巷道的不同位置和不同时刻,冲击风速大小不同,在选定密闭墙位置的情形下,可按最大临界流速设计给定材料结构的抗冲击墙厚度参数。

摘要：简述了火山空降碎屑灾害的危害性 ,指出研制火山空降碎屑灾害预测软件包的实际意义。介绍了软件的主要结构框图、软件设计的基本思路和结构设计时的几点考虑。介绍了在VisualBasic6 .0平台下 ,碎屑粒径参数、岩浆黏度、结晶压力、喷出压力、给定时间段和特定区域的各高度层风参数、岩浆动力学参数、喷出物总量、抛射体分布、坍塌阶段碎屑分布和扩散阶段碎屑分布计算等各程序的主要结构及主要功能。介绍了在Mapinfor 6 .0平台下软件的主要功能。给出了实现该软件包各项功能的理论基础和科学依据 ,并展示了 1980年 5月 18日美国圣海伦斯火山喷发的空降碎屑分布计算的实例 ,同时把计算结果与实际观测数据进行了对比 ,从而使模型的改进工作和软件的正确性得到了验证。最后 ,对软件存在的缺陷和需要进一步改进之处进行了细致的分析。

摘要：滑坡灾害预测对于减轻灾害损失和保障人民生命财产安全具有重要的实际意义。原始Conv-LSTM网络用于滑坡预测时,其固定大小的卷积核难以自适应提取多尺度特征。为解决这一问题,本文提出了一种改进型Conv-LSTM网络,通过设计可变尺寸卷积核,实现对滑坡复杂环境的多尺度时空特征学习。实验的结果表明,改进网络的MSE损失降低了10.3%,MAE误差降低16.8%,预测效果明显提升。实验结果验证了改进网络的有效性,为滑坡预测任务提供了一种可行的网络结构优化方案。

摘要：为了对隧道爆破振动灾害的危险状态进行有效地预测，实验采用基于 Levenberg-Marquardt（LM）算法改进的 BP 算法，建立以实测隧道爆破掏槽眼装药量、爆心距和爆破振速为主要爆破影响因素的神经网络模型，对振速进行预测分析，预测结果与实测数据吻合良好；继而引用 GB 6722—2014《爆破安全规程》所规定的临界安全振速反向预测掏槽装药量，通过反向预测计算得出满足安全振速要求的临界掏槽装药量。预测结果表明：LM-BP 算法相比传统的经验模型在振速预测上表现更好，通过反向的预测运算，能有效预知临界装药参数，对爆破振动安全预测及控制有积极的意义。

摘要：塔山煤矿基于人工智能的矿区地表沉陷裂隙隐患智能监测系统依靠基于正射影像的裂隙识别技术及基于地表三维点云的沉陷分析,实现了对监测数据的智能化分析及可视化管理,推进煤矿地表监测业务管理向数字化转型。煤矿开采易造成水土破坏、建筑物损害等,其根本原因是开采引起覆岩及地表移动变形。井工矿地表裂隙会威胁井下安全生产,也是地表沉陷变形的根源。矿区地表高效、高质、全面的监测数据是地表灾害预测、治理的基础。

摘要：以地面沉降、岩溶塌陷、海岸侵蚀为主要研究灾种，运用模型库技术理论，成功地研制了地质灾害预测评价模型库系统。在研究过程中，除吸收已有先进技术外，还在模型生成、模型管理等方面开展了大量创造性的工作。这对于探索地质灾害减灾决策支持系统建设技术途径，提高地质灾害防治技术水平。

摘要：分析了煤与瓦斯突出的非线性动力系统特性和因素指标,利用神经网络的BP算法解决突出的主要性能指标和突出灾害等级的非线性网络连接.特别是利用遗传算法的全局优化能力, 对神经网络的连接权值、拓扑结构等进行进化操作,设计出具有较好性能参数和全局搜索能力的神经网络模型, 同时神经网络也可用于遗传算法的进化训练.遗传算法和神经网络的融合优化了煤与瓦斯突出灾害预测模型,并且该方法对其它灾害预测也有借鉴意义.

摘要：建立自然灾害预测模型,对自然灾害进行预测和分析,有利于提升防灾减灾的技术水平.基于关联规则和Web文本挖掘技术提出自然灾害预测系统的设计方案及实现方法.该系统利用成熟开源的爬虫框架从权威的灾害信息发布平台中定向抓取非结构化的自然灾害信息,通过中文分词技术进行数据清理将其整理成结构化的自然灾害数据库,并利用改进的关联规则算法从中挖掘出自然灾害事件的关联规则,进而可通过实时监控关联规则的前端信息,实现对自然灾害事件的预测.试运行结果表明该系统能有效挖掘出自然灾害信息的关联规则,并具有较高置信度.

摘要：随着煤矿采掘强度和深度的不断加大,煤与瓦斯突出、冲击地压等矿井动力灾害愈发严重,对矿井动力灾害的准确预测,针对性的采取防治措施,可以保证矿井安全生产和人身安全。基于地质动力区划方法,确定了矿井动力灾害的各影响因素。运用层次分析法,确定了矿井动力灾害各影响因素的权重;采用模糊综合评判方法,建立了矿井动力灾害的危险性综合预测模型。以煤与瓦斯突出为实例对该模型进行检验,初步证明了该方法的可靠性和科学性。