快速掘进急需构建掘进前方高精度二维地质模型。以沁水煤田某矿区XY-S工作面为例，基于三维地震解释成果，利用巷道掘进过程中煤层底板高程实测信息，动态刷新三维地震平均速度场，更新掘进前方煤层底板高程，最后对掘进前方预测的精度进行统计分析。结果表明：通过不断利用掘进实测煤层底板高程，刷新平均速度场，更新掘进前方煤层底板地质剖面，掘进前方煤层底板剖面与实际揭露剖面之间误差逐渐越小，实测点前方25 m和50 m范围的煤层底板高程最小绝对误差可达0.2 m和0.45 m。若实测点数据密度大、分布均匀，预测精度将会进一步得到提高，可为快速掘进提供高精度煤层底板导航数据。

针对地质条件具有复杂性与未知性的特征,而导致在进行巷道支护设计时,无法方便、准确地了解煤矿井下地质力学环境的问题,对煤矿采区巷道支护透明化系统进行了研究。通过水压致裂法在井下现场进行数据采集,获取采区基础应力和围岩强度数据;根据窥视孔地质测量成果与采区地质勘探地震等资料,基于似直三棱柱(ARTP)数据结构建立了采区煤层及其顶板岩层地质模型;在透明化地质体基础上,实现了巷道支护方案的可视化表达,同时,利用地应力插值算法,实现了采区内任意位置地应力、顶板10 m范围内围岩强度数据的动态计算和查询。相关研究方案在某矿井进行了实施验证,能够便捷地获取地应力数据,为采区巷道支护初始设计提供了可靠的参数。

目前煤矿智能综采工作面存在生产环境状态不透明、成套装备难以应对煤层起伏变化、信息化与智能化集成度不高等问题，其系统的适应性和实用性受到影响。具体而言，主要是缺乏基于地理信息系统的可视化数字孪生管控平台，无法实现基于统一大地坐标驱动的透明化工作面的自适应割煤。为突破相关技术难题，本文提出并研究了测量机器人大地坐标传导、透明化工作面系统建立和动态修正、5G通信、采煤机与地质模型的自适应耦合以及基于时态地理信息系统（TGIS）的“一张图”一体化管控平台等多项关键技术，完成了多维可视化软件系统的开发和与硬件系统的高度集成，实现了：（1）采煤机、刮板输送机等固定或移动目标点达毫米或厘米级的精确定位；（2）三维地测模型、设备模型、开采环境与工业控制之间的基于逻辑关系的一体化集成和数字孪生系统的构建；（3）综采工作面采煤机、视频、惯导、测量机器人和地质雷达等信息的可靠、实时传输；（4）为地表调度指挥控制中心的远程决策和智能自适应控制提供了可视化管控环境。系统已经成功应用于临沂矿业集团菏泽煤电郭屯煤矿3301、2305两个工作面，初步实现了较为复杂地质条件下的智能化自适应开采和地面远程管控，为煤矿工人

地质条件的复杂性是影响当前智能开采进一步发展的关键问题之一，亟需构建高精度回采工作面三维地质模型。通过分析智能开采地质模型的构建方法，并以黄陵一号矿某智能工作面为例，结合工作面所有的地质勘探资料，利用TIM-3D建模软件分别构建了工作面初始静态模型和回采工作面动态模型，搭载透明工作面数字孪生系统对智能开采地质模型进行展示；通过对比回采揭露真实煤厚值与地质模型预测煤厚值，分析静态地质模型与动态地质模型的误差，探讨模型误差产生的原因。分析认为：静态地质模型精度不能达到智能化开采的地质要求；更新后的动态地质模型可显著缩小煤厚预测误差，基本能达到智能化开采的地质需求；模型的误差是测量误差、采样数据量及其分布、插值算法选取共同造成的。综合认为模型的建立要充分融合工作面所有地质信息，模型建立巷道标志点的间隔应该小于10 m，模型动态更新的推采距离应该小于15 m。研究结果对于充分认识当前智能开采地质模型精度水平有重要意义，为下一步智能开采地质保障技术的发展具有借鉴意义。

煤矿智能开采工艺与装备对于地质条件适应性不足，急需在各种复杂地质条件下构建高精度透明化的煤层地质模型。以山西某地质条件复杂的矿井为例，选择陷落柱、断层、褶曲等较为发育的XY-S工作面，通过利用不同勘查、生产阶段获取的地质数据，递进式构建了设计阶段的黑箱模型、掘进阶段的灰箱模型、回采前的白箱模型和开采中的透明模型；以XY-S工作面7 400 m掘进巷道、1 470 m推采范围的实测数据作为统计依据，对不同模型的地质建模精度进行实证分析。试验结果表明：①煤层底板的建模误差：黑箱模型10~20 m（仅有钻探数据时）、5~10 m（钻探+三维地震），灰箱模型和白箱模型0~5 m，透明模型0~1.0 m；②断层、陷落柱的控制程度：槽波解释的3条落差1.5 m以上断层验证可靠，直径20 m以上陷落柱的解释准确率平均75%，但是槽波探测的陷落柱范围明显偏大、推断的异常区偏多；③煤厚预测误差：主采煤层平均厚度2.70 m，黑箱、灰箱、白箱模型煤厚预测最大误差1.5 m、均方误差0.5 m左右，透明模型的煤厚预测误差小于0.30 m，但是可统计的实证点偏少。按照智能开采工作面地质模型梯级构建的思路，智能

VC6.0 加载PNG图片并实现图片和程序透明 gdi处理库和头文件已经包含进来，一编译就能过

本地的数据库合同管理助手 可以自己改自己想要的数据 目前做了（删除单条数据）数据录入（单条） 单条数据更改我还在跟进中 启动窗口是透明化的哈~~ 用的就是【精易模块】 源码献上~~~~ 目前我就卡在了，图转字节集然后保存到数据库这里我卡起了 我用的数据库是EDB的数据库 有没有大佬完善一下呢 界面：界面丑的先不要在意这个细节1 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 求大佬完善一下 图片保存的问题呢 然后查询可以通过读取数据库显示到图片框上的问题

易语言编辑框透明化、无边框窗口拉伸.源码

由于神经网络很容易实现从输入空间到输出空间的非线性映射,因此,神经网络应用者往往未考虑输入变量和输出变量之间的相关性,直接用神经网络来实现输入变量与输出变量之间的黑箱建模,致使模型中常存在冗余变量,并造成模型可靠性和鲁棒性差。提出一种透明化神经网络黑箱特性的方法,并用它剔除模型中的冗余变量。该方法首先利用神经网络释义图可视化网络;再利用连接权法计算神经网络输入变量的相对贡献率,判断其对输出变量的重要性;最后利用改进的随机化测验对连接权和输入变量贡献率进行显着性检验,修剪模型,并以综合贡献度和相对贡献率均不显着的输入变量的交集为依据,剔除冗余变量,实现NN模型透明化及变量选择。实验结果表明,该方法增加了模型的透明度,选择出了最佳输入变量,剔除了冗余输入变量,提高了模型的可靠性和鲁棒性。因此,该研究为神经网络模型的透明化及变量约简提供了一种新的方法。

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