受地下采动影响,坡体会发生移动变形,内部应力重新分布,同时,开采使地表产生裂隙,坡体很容易失稳,甚至发生滑坡、泥石流等大型地质灾害,并且也会加剧环境损害[1]。因此,为分析山区浅埋缓倾斜煤层开采时,覆岩裂隙发育变化及地表移动情况等,根据贵州山区煤矿地质复杂情况,运用UDEC软件对响水煤矿3号煤层12309工作面进行数值模拟。模拟结果表明:山区浅埋缓倾斜煤层与平原地区水平煤层开采引起的裂隙变化、地表移动变形等有所不同;坡角陡的地方裂隙发育,稳定性差,容易失稳发生滑坡;3号煤层12309采面开采后,覆岩受开采影响强烈,顶板跨落最大位移约为3.178m。

本文通过实验研究,对煤样进行CT扫描,研究了煤岩裂隙的发育情况。同时应用Matlab对实验得到的CT图像进行处理,其中包括Canny算子边缘检测、图像二值化处理,使图像特征更加明显。利用盒维数法,定量化的描述煤岩裂隙的发育情况。通过对煤裂隙系统的分形特征在二维空间进行精确描述,得出1号煤样与2号煤样不同断面分形维数特征,找出了煤样图片数据中裂隙发育最为复杂的断面。

为考察岩石粗糙裂隙内不均匀分布的裂隙空间对溶质运移过程的影响，采用基于LCL方法的数值模型对不同裂隙宽度下的流场和溶质运移过程进行模拟。结果表明：随着裂隙宽度减小，流场逐渐从均匀的平行板流过渡到强烈不均匀的沟槽流，流线逐渐集中于部分优先沟槽通道；溶质运移锋面的推进也从基本呈直线状平行推进，逐渐开始不规则化，出现指流现象；随着宽度继续减小，沟槽通道进一步发展，形成贯穿整个流场的溶质运移优先通道；优先运移通道的溶质运移速度远大于其他部位，出现某些部位溶质运移受困而滞留的现象。因此，在裂隙宽度较小时，粗糙裂隙内

提出一种基于YOLO v3的深度卷积神经网络检测识别数字钻孔图像裂隙自动识别方法。首先详细阐述了新版本YOLO v3目标检测原理,然后选取煤矿井下钻孔图像在VOC 2007上制作数据集,采用Darknet-53的网络结构进行训练。试验结果表明基于的YOLO v3的钻孔图像裂隙检测方法可以快速准确识别,为围岩裂隙机器的视觉识别提供了新技术支持。

为了研究岩体孔隙-裂隙双重介质渗流过程中速度变化、压力分布和不同形状裂隙影响的规律,采用COMSOL数值模拟软件对不同断裂形状的多孔介质块进行了渗流数值模拟,得到了裂隙速度场、基质块孔隙压力场和不同形状路径渗流影响的规律。结果表明:随着压力差的增大,沿裂隙路径上速度场发展最快,裂隙成为主要的渗流途径;基质块孔隙压力梯度分布均匀,压力分布在断裂的基质块中是连续的,但等压面的弯曲表明了裂隙和孔隙的不同流动状态;裂隙形状影响着流动特性,4种类型裂隙出口边界通量的大小关系为:圆角>135°夹角>90°夹角>45°夹角,模拟结果有助于可视化地研究双重介质的渗流规律。

comsol学习资料，内容主要是岩石中的裂隙渗流数值模拟计算过程。

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matlab求导代码 学习EDFM 用嵌入式离散断裂方法求解裂隙多Kong介质中流动和运移的数值码。 什么是LearnEDFM？ LearnEDFM是一个MATLAB程序，它使用嵌入式离散断裂方法解决了断裂多Kong介质中的流动和传输问题。 它针对希望了解和应用嵌入式离散裂缝模型的地下模拟领域的研究人员。 对于急躁的人： 假设您已经将.tar.gz文件解压缩到目录/ path / to / LearnEDFM中。 然后，您可以通过打开matlab并运行以下程序来运行和测试程序： >> cd /path/to/LearnEDFM >> cd examples/ >> ex1 如果这给您一条错误消息，请尝试切换回主目录并再次执行该示例。 >> cd .. >> ex1 要从存储库进行构建，请首先执行以下命令： $ git clone https://github.com/dwarftools/LearnEDFM 然后启动MATLAB并像以前一样继续。 详细说明可在用户手册中找到。 执照： 我们不会为您提供使用和修改代码的自由，而是希望与社区共享。 因此，LearnEDFM源代码是根据GNU

为准确预测采动覆岩导水裂隙带高度,选择采厚、硬岩岩性比例系数、工作面斜长、采深作为采动覆岩导水裂隙带发育高度的主要影响因素,结合48组实测数据,应用支持向量机回归(SVR)和遗传算法(GA)参数寻优,建立了基于GA-SVR的采动覆岩导水裂隙带高度预测模型。采用该模型对钱家营矿辅271工作面和谢桥矿1121(2)工作面采动覆岩导水裂隙带高度进行预测,并将预测值与实测值进行了对比分析,其绝对误差分别为2.23 m和1.21 m。综合研究表明,应用该模型预测的覆岩裂隙带发育高度值准确、可靠,其精度能够满足工程实际要求。

行业分类-物理装置-一种考虑应力作用的裂隙岩体注浆模拟可视化试验系统及试验方法.zip