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区域瓦斯治理巷及卸压抽采的技术应用
针对七台河分公司煤与瓦斯突出矿井数量的增加,以及进行采掘活动的个别煤层瓦斯压力超过了突出危险性临界指标的现状,以研发和推广综合防突技术为目标,结合新兴煤矿和新建煤矿的具体情况,探索保护层开采结合卸压抽采、底板岩巷预抽瓦斯等先进适用技术,分析了该项技术的实施方案及作用,论述了薄煤层大倾角特殊地质条件下治理瓦斯、防治突出事故的综合治理措施及实施效果。
2026-01-08 19:01:28
116KB
突出矿井
区域瓦斯治理
保护层开采
1
下保护层开采卸压瓦斯分布预测及抽采技术
为了保证被保护层瓦斯的消突和治理工作,掌握保护层开采的卸压效果和预测卸压瓦斯的主要分布区域,运用UDEC离散元模拟得到了下保护层开采后被保护层的卸压效果、瓦斯运移规律及分布情况,并根据模拟结果相应地提出了留巷钻孔法抽采卸压瓦斯,实现了无煤柱开采,消除了被保护层应力集中区煤与瓦斯突出危险威胁。经现场实测抽采后3号煤层瓦斯压力降低了1.36 MPa,瓦斯含量降低了9.51 MPa,抽采效果良好。
2026-01-08 18:14:51
317KB
UDEC离散元
保护层开采
留巷钻孔法
瓦斯压力
1
西安电子科技大学 计算机科学与技术专业 笔记、上机作业、实验 etc-计算机安全导论--.zip
西安电子科技大学计算机科学与技术专业的计算机安全导论课程是该专业中至关重要的一门学科,它涵盖了计算机系统和网络安全的基础知识,是培养学生计算机安全意识和技能的重要环节。在这样的课程中,学生不仅需要掌握理论知识,还需要通过笔记、上机作业、实验等多种形式加深对知识点的理解和应用。 笔记是学习过程中的关键部分,它要求学生在课堂上认真听取教师的讲解,并且能够将老师强调的重点、难点以及一些关键概念记录下来。计算机安全导论的笔记内容通常包括但不限于安全基本概念、安全威胁模型、系统漏洞、加密技术、认证机制、访问控制策略等。这些内容是计算机安全领域的基石,对学生的专业能力培养有着决定性的影响。 上机作业是计算机安全导论课程中极为重要的一环,它通过实际操作来让学生更深刻地理解理论知识。作业可能包括使用各种安全工具进行系统扫描、分析安全事件、编写简单安全策略等。通过上机实践,学生能够将抽象的安全理论与具体的计算机系统结合起来,从而增强解决实际问题的能力。 实验是课程中的实践环节,通常要求学生在实验环境中设置场景、配置安全措施,并进行安全攻防演练。实验不仅能够帮助学生巩固课堂上学到的知识,还能够提高他们分析问题和解决问题的能力。在实验中,学生可能会用到各种安全软件工具,如入侵检测系统、防火墙、病毒扫描软件等。此外,实验内容还可能包括网络协议分析、系统安全漏洞扫描、密码破解、恶意软件分析等。这些实验环节能够让学生亲身体验到安全威胁的存在,并学会如何采取有效措施来防范潜在的安全风险。 考试是对学生学习情况的一次全面考核,它不仅考查学生对知识点的记忆和理解,也检验他们的综合应用能力。考试题目可能包括理论题、计算题、分析题、设计题等不同类型,旨在全面评估学生对计算机安全知识的掌握程度。通过考试,学生可以明确自己在学习过程中的不足之处,并在今后的学习中有针对性地加以改进。 西安电子科技大学计算机科学与技术专业的计算机安全导论课程通过笔记、上机作业、实验以及考试等多种形式,全方位地培养学生在计算机安全领域的知识和技能。通过这些教学活动,学生能够对计算机安全有更深入的理解,为将来成为合格的计算机专业人才奠定坚实的基础。
2026-01-08 13:53:34
575KB
1
AWR1843数据解析方法[代码]
本文详细介绍了如何对AWR1843和DCA1000采集的数据进行解析。首先,通过两张关键图示解释了数据采集的基本原理,包括每个发射天线(tx)的chirp信号如何被接收天线(rx)接收,以及DCA1000的数据存储方式。接着,文章提供了一个MATLAB脚本,用于解析二进制文件,并生成一个维度为[Rxnum, numChirps*numADCSamples]的数据表格。脚本的具体功能包括读取二进制文件、处理实部和虚部数据、以及按接收天线组织数据。最后,文章通过一个实际案例验证了脚本的正确性,展示了如何将采集到的数据解析为可用于后续处理的格式。 在当今的信号处理与雷达技术领域,AWR1843数据的解析尤为重要。AWR1843是由德州仪器(Texas Instruments,简称TI)推出的一款高性能毫米波雷达传感器,它具备先进的雷达数据采集能力。为了从AWR1843和DCA1000采集系统中提取有用信息,我们需要掌握专业的数据解析方法。 数据采集基本原理的解释至关重要。在雷达系统中,每个发射天线发出的一系列chirp信号,由接收天线接收。Chirp信号是一种频率随时间线性变化的脉冲信号,非常适合用于测量目标的距离和速度。AWR1843传感器通过发射和接收这样的信号,可以进行复杂的雷达测量。DCA1000数据采集器负责捕获来自AWR1843传感器的模拟数据,并将其转换为数字信号存储在内部。 数据解析的第一步是理解DCA1000的数据存储方式。传感器收集的数据被存储为二进制格式,因此需要一种有效的工具或脚本将其转换为可读和可处理的形式。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化软件,在数据处理方面表现出色,尤其适用于矩阵运算和信号分析。本文提供的MATLAB脚本就承担了这一重要角色。 该脚本的工作流程包括:读取二进制文件、处理实部和虚部数据以及按接收天线组织数据。处理实部和虚部数据是因为雷达信号通常由这两个部分组成,分别代表信号的幅度和相位信息。对这两个部分进行处理可以更深入地分析目标特性。最终生成的数据表格维度为[Rxnum, numChirps*numADCSamples],这意味着数据被组织成接收天线数量(Rxnum)和每个chirp信号的ADC(模拟到数字转换器)采样数(numChirps*numADCSamples)的二维数组,这种格式为后续的数据分析和处理提供了便利。 文章通过一个实际案例验证了脚本的正确性。这个案例演示了如何将采集到的数据解析成可用于进一步分析的格式。案例中的数据可能来源于具体的雷达测量实验,展示了脚本在真实应用场景中的有效性和可靠性。通过这样的实际应用,我们可以清晰地看到数据解析后的结果如何帮助我们进行目标检测、距离测量、速度测定等后续雷达信号处理工作。 雷达技术、尤其是毫米波雷达在现代汽车安全、工业检测以及科研中扮演着关键角色。TI的毫米波雷达传感器因其高精度和高性能而广泛应用于这些领域。掌握AWR1843数据解析方法不仅能够帮助工程师和技术人员更好地从这些传感器中提取信息,也能为最终产品和服务的创新提供强有力的支撑。 此外,对于雷达技术的学习者和研究者而言,深入理解AWR1843的数据解析不仅是基本功,也是进行复杂信号处理和系统优化的基础。通过本文的介绍,读者应该能够对AWR1843数据的采集和解析有一个清晰的认识,并能够在实际工作中应用这些知识。
2026-01-07 20:25:40
14KB
雷达技术
信号处理
TI毫米波雷达
1
基于KNN算法的图像验证码分类与识别技术解析
内容概要:本文聚焦于图像验证码的识别流程,详细介绍了特征提取、样本训练以及最终的识别三个关键步骤。特别强调了KNN(K近邻)算法在此过程中扮演的重要角色。文中不仅解释了每个环节的具体操作方式和技术细节,还探讨了不同算法对于验证码识别效率的影响。 适用人群:对机器学习尤其是分类算法感兴趣的初学者,以及从事图像处理相关工作的技术人员。 使用场景及目标:帮助读者理解并掌握利用KNN算法完成从图像预处理到最终分类决策整个链条的方法论,为后续深入研究或其他实际项目提供理论支持。 其他说明:虽然重点在于KNN的应用,但也提到了其他可能用于验证码识别的技术路径,鼓励读者探索更多可能性。
2026-01-07 16:56:28
429B
机器学习
KNN算法
图像处理
分类识别
1
电力电子技术+电气工程+讲课课件PPT
电气精品教材丛书“十三五”江苏省高等学校重点教材工业和信息化部“十四五”规划教材 阮新波教授主编经典教材《电力电子技术》讲课课件PPT,内容新颖,贴近实践,富有启发性。
2026-01-07 16:18:23
32.74MB
课程资源
电力电子技术
1
电力电子技术在UPQC电能质量调节器Simulink仿真文件中的应用:多场景下的电压跌落、谐波补偿与三相负载不平衡治理的卓越补偿效果,基于电力电子技术的UpQC电能质量Simulink仿真研究:探究电
电力电子技术在UPQC电能质量调节器Simulink仿真文件中的应用:多场景下的电压跌落、谐波补偿与三相负载不平衡治理的卓越补偿效果,基于电力电子技术的UpQC电能质量Simulink仿真研究:探究电压跌落、谐波补偿与三相负载不平衡治理效果,电力电子upqc电能质量调节器simulink仿真文件,其中包含电压跌落,谐波补偿以及三相负载不平衡治理等场景。 补偿效果非常好,有任何问题不懂可以咨询#电力电子#电能质量治理#仿真#matlab#simulink ,电力电子;电能质量调节器;upqc;电压跌落;谐波补偿;三相负载不平衡治理;补偿效果;simulink仿真文件;Matlab,电力电子仿真:UPQC电能质量调节器在跌落、谐波与负载不平衡场景下的高效治理
2026-01-06 23:48:03
426KB
safari
1
遥感技术基于Google Earth Engine的Sentinel-1影像处理:提取特定区域VV和VH极化合成孔径雷达数据
内容概要:本文档提供了一段用于处理Sentinel-1卫星数据的Google Earth Engine (GEE)脚本。该脚本首先定义了感兴趣区域(Unteraargletscher),并设置了日期范围为2024年8月1日至8月31日。接着,从COPERNICUS/S1_GRD数据集中筛选出符合指定条件的图像,包括位置、日期、成像模式(IW)和轨道方向(降轨)。进一步筛选出同时包含VV和VH极化通道的图像,并统计符合条件的图像数量。最后,对VH通道的数据进行了最小值、平均值、最大值、中位数和首张图像的合成处理,并将结果可视化显示在地图上。 适合人群:具备一定遥感数据处理和编程基础的研究人员或工程师,尤其是对Sentinel-1数据和Google Earth Engine平台感兴趣的用户。 使用场景及目标:①筛选特定时间段和地理位置的Sentinel-1图像;②提取并处理VV和VH极化通道的数据;③通过不同的统计方法(如最小值、平均值等)生成合成图像并进行可视化展示。 阅读建议:在阅读此脚本时,建议读者熟悉Google Earth Engine的基本操作和Sentinel-1数据的特点,同时可以尝试修改参数(如日期范围、地理位置等)来探索不同条件下的数据变化。
2026-01-06 22:04:29
2KB
EarthEngine
JavaScript
Sentinel-1
RemoteSensing
1
水下通信技术分类、水下通信原理
水下通信技术分类、水下通信原理
2026-01-06 20:13:48
23KB
水下通信
1
深入理解Java 7 核心技术与最佳实践
深入理解Java 7 核心技术与最佳实践
2026-01-06 18:02:22
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java
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