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《基于Feflow的范各庄煤矿矿井涌水量预测研究》篇一一、引言矿井涌水量预测是矿山安全生产的重要环节之一，其准确性直接关系到矿井的安全运行和经济效益。
范各庄煤矿作为国内重要的煤炭生产基地，其矿井涌水量预测工作尤为重要。
本文将基于Feflow软件，对范各庄煤矿矿井涌水量进行预测研究，以期为矿山安全生产提供科学依据。
二、范各庄煤矿概况范各庄煤矿位于某地，属于典型的地下矿井。
其矿井涌水量受多种因素影响，包括地质构造、水文地质条件、气象因素等。
因此，在进行矿井涌水量预测时，需综合考虑这些因素。
三、Feflow软件简介Feflow是一款基于地理信息系统（GIS）的地下水流动与溶质运移模拟软件，具有强大的地下水流场模拟和预测功能。
该软件通过建立地下水流场模型，可以实现对矿井涌水量的预测。
四、基于Feflow的矿井涌水量预测方法1. 数据收集与处理：收集范各庄煤矿的地质构造、水文地质条件、气象因素等相关数据，并进行处理和分析。
2. 建立地下水流场模型：利用Feflow软件，根据收集的数据建立地下水流场模型。
模型应包括地层结构、含水层分布、地下水流向和流速等要素。
3. 模型验证与修正：通过对比历史涌水量数据，验证模型的准确性。
如发现模型存在误差，需进行修正并重新进行验证。
4. 预测矿井涌水量：根据验证后的模型，对未来一段时间内的矿井涌水量进行预测。
五、研究结果与分析1. 模型建立与验证：通过Feflow软件建立的地下水流场模型，能够较好地反映范各庄煤矿的地质构造和水文地质条件。
经过历史数据验证，模型的涌水量预测值与实际值较为接近，具有较高的准确性。
2. 矿井涌水量预测：根据建立的模型，对未来一段时间内的矿井涌水量进行预测。
预测结果显示，随着降雨量的增加和开采深度的加大，矿井涌水量呈上升趋势。
因此，矿山应加强排水设施的建设和管理，确保矿井安全运行。
3. 影响因素分析：通过分析地质构造、水文地质条件、气象因素等因素对矿井涌水量的影响，发现地下水位、含水层厚度、降雨量等因素对矿井涌水量具有显著影响。
《范各庄矿煤层底板突水危险性评价方法》篇一一、引言煤炭开采过程中，煤层底板突水是一种常见的地质灾害，其发生往往伴随着巨大的经济损失和人员伤亡。
因此，对煤层底板突水危险性进行准确评价，对于保障矿山安全生产具有重要意义。
本文以范各庄矿为例，介绍一种煤层底板突水危险性评价方法，以期为类似矿山的安全生产提供参考。
二、范各庄矿概况范各庄矿位于某地，地质条件复杂，煤层底板存在多处潜在突水危险区域。
近年来，随着矿井开采深度的增加，突水事故频发，给矿山安全生产带来严重威胁。
因此，对煤层底板突水危险性进行评价，对于该矿山的安全生产具有重要意义。
三、煤层底板突水危险性评价方法（一）资料收集与整理首先，收集范各庄矿的地质勘探资料、开采资料、突水事故资料等，对矿区地质条件、煤层分布、含水层结构、隔水层厚度等进行全面了解。
同时，整理矿井水文观测数据、突水事故发生时间、地点、原因、处理措施等信息，为危险性评价提供依据。
（二）危险性评价指标体系构建根据范各庄矿的实际情况，构建包括地质因素、开采因素、水文地质因素等方面的危险性评价指标体系。
地质因素主要包括煤层埋深、地质构造、岩性等；开采因素主要包括开采深度、采煤方法、支护方式等；水文地质因素主要包括含水层厚度、隔水层厚度、地下水水位等。
（三）评价方法选择采用定性与定量相结合的评价方法，对范各庄矿煤层底板突水危险性进行评价。
具体包括综合指数法、模糊综合评价法、神经网络法等。
其中，综合指数法主要用于对各评价指标进行量化评分，模糊综合评价法用于对各评价指标进行权重分配和综合评价，神经网络法则是一种智能化的评价方法，能够自动学习和优化评价模型。
（四）危险性评价结果分析根据评价结果，对范各庄矿煤层底板突水危险性进行分级，如低危险区、中等危险区和高危险区等。
同时，结合矿井实际情况，对各危险区域的突水原因、影响因素等进行深入分析，提出相应的防范措施和建议。
四、结论与建议通过采用上述评价方法，可以对范各庄矿煤层底板突水危险性进行准确评价，为矿山安全生产提供有力保障。
第一章概况第一节矿井现状开滦范各庄矿是我国自行设计、施工的一座大型现代化矿井。
本井田于1955年4月进行普查勘探，1958年6月21日开始建井，1964年10月21日正式投入生产。
设计能力年产180万吨，到1970年，原煤年产量即达到196万吨，超过原设计能力。
1973年开始矿井改扩建，在主副井西施工直达-490米水平的混合井，新增设计能力220万吨／年，将矿井的设计能力提高到年产400万吨。
但由于唐山大地震及极复杂的井田水文地质条件，矿井改扩建工程一再延误，直到1984年新混合井才投入使用，承担二水平的提升任务。
1997年核定矿井综合生产能力320万吨，1997年矿井年产量达到325万吨。
三水平延深工程正在施工。
• 一、•矿井技术边界• 范各庄矿位于开平向斜之东南翼，属唐山市古冶区管辖境内，北距古冶火车站10.2公里，矿内铁路与京山线古冶站和林西矿接轨，有公路干线通过井田。
矿井地理坐标：东经113度28分，北纬39度33分。
（附图1 开滦煤矿井田地理位置图）• 井田北部及西北部与吕家坨矿相接。
两矿的技术边界，经几次调整，最终确定表Ⅰ－1中的11个角点坐标联线为两矿技术边界（见表Ⅰ－1）。
西及西南部与钱家营矿相邻，两矿的技术边界未确定，暂以毕25孔与毕34孔联线，再经毕34孔与Ｏ15孔联线延至9煤层-800米等高线上，作为范各庄矿与钱家营矿的储量计算边界。
东部及南部以14煤层的基岩露头为界。
• 唐山市毕各庄煤矿位于本井田东南部的毕各庄区域，其分为甲、乙两区，甲区以两点坐标（385100、94185和385000、93600）•联线为北部技术边界，深部以各煤层－340米等高线为界，上至毕各庄风井工业广场煤柱线。
乙区为毕9孔和毕36孔联线向南延至煤层露头，向北延至各煤层-340米等高线，以东至Ｆ5断层部分。
• 上述圈定范各庄矿井田范围的角点坐标见表Ⅰ－2井田南北走向长12.25公里，东西最大倾斜长3.92公里，全井田总面积为31.78平方公里。
《基于Feflow的范各庄煤矿矿井涌水量预测研究》篇一一、引言煤矿生产中，矿井涌水量预测是一项至关重要的工作。
准确预测矿井涌水量对于煤矿的安全生产和经济效益具有重大意义。
然而，矿井涌水量的影响因素众多，包括地质构造、水文地质条件、气象因素等，使得涌水量预测成为一项复杂而具有挑战性的任务。
近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，越来越多的研究者开始尝试利用这些技术进行矿井涌水量预测。
其中，Feflow作为一种先进的机器学习算法，在矿井涌水量预测方面表现出良好的应用前景。
本文以范各庄煤矿为例，基于Feflow算法进行矿井涌水量预测研究。
二、研究区域概况范各庄煤矿位于某地，地质构造复杂，矿井涌水量受多种因素影响。
该煤矿在生产过程中，矿井涌水量的准确预测对于保障生产安全和经济效益具有重要意义。
因此，本文选择范各庄煤矿作为研究对象，利用Feflow算法进行矿井涌水量预测。
三、数据收集与处理在进行矿井涌水量预测之前，需要收集相关数据。
本文收集了范各庄煤矿近五年的矿井涌水量数据、地质构造数据、水文地质数据、气象数据等。
在数据收集过程中，需要对数据进行清洗、整理和标准化处理，以便于后续的模型训练和预测。
四、Feflow算法原理及模型构建Feflow算法是一种基于深度学习的机器学习算法，具有强大的特征提取和泛化能力。
本文首先对Feflow算法的原理进行简要介绍，然后构建了适用于矿井涌水量预测的Feflow模型。
在模型构建过程中，需要确定模型的输入特征、网络结构、学习率等参数。
为了优化模型性能，还需要进行超参数调整和模型训练。
五、模型训练与结果分析在模型训练过程中，需要使用收集到的历史数据进行训练集和验证集的划分。
然后，利用训练集对模型进行训练，并使用验证集对模型进行验证和调优。
在模型训练完成后，需要对模型的预测结果进行分析。
本文采用了均方误差、决定系数等指标对模型性能进行评估。
同时，还将Feflow模型的预测结果与传统的统计方法和神经网络方法进行了比较，以验证Feflow模型在矿井涌水量预测中的优越性。
《基于Feflow的范各庄煤矿矿井涌水量预测研究》篇一一、引言随着经济的快速发展和工业的持续进步，煤炭资源的需求量日益增长。
然而，煤炭开采过程中，矿井涌水问题一直是影响矿井安全和生产的重要因素之一。
准确预测矿井涌水量，对于保障矿井安全、提高生产效率、优化水资源管理具有重要意义。
本文以范各庄煤矿为例，利用Feflow模型进行矿井涌水量预测研究，以期为煤矿安全生产和环境保护提供科学依据。
二、范各庄煤矿概况范各庄煤矿位于某地，具有丰富的煤炭资源。
然而，由于地质条件复杂，矿井涌水问题较为严重。
矿井涌水不仅影响煤炭生产，还可能引发一系列安全问题。
因此，对矿井涌水量进行准确预测，对于保障矿井安全和促进煤炭生产具有重要意义。
三、Feflow模型在矿井涌水量预测中的应用Feflow模型是一种基于地理信息系统（GIS）的流体流动模拟模型，可以用于预测地下水流动、地表水流动以及矿井涌水等问题。
本文利用Feflow模型对范各庄煤矿的矿井涌水量进行预测研究。
1. 数据收集与处理在利用Feflow模型进行矿井涌水量预测前，需要收集相关数据。
包括地质构造数据、水文地质数据、气象数据等。
这些数据经过处理后，可以用于建立Feflow模型。
2. 建立Feflow模型根据收集到的数据，建立Feflow模型。
模型中需要考虑地质构造、地下水流动、地表水影响等因素。
通过调整模型参数，使模型能够更好地反映实际情况。
3. 模型验证与优化建立模型后，需要对模型进行验证和优化。
通过对比实际观测数据与模型预测数据，对模型参数进行调整，以提高预测精度。
同时，还需要对模型进行敏感性分析，以确定各因素对矿井涌水量的影响程度。
四、预测结果与分析利用优化后的Feflow模型，对范各庄煤矿的矿井涌水量进行预测。
预测结果显示，在一定条件下，矿井涌水量与时间、降雨量等因素密切相关。
通过对预测结果进行分析，可以为煤矿安全生产和环境保护提供科学依据。
五、结论与建议本文利用Feflow模型对范各庄煤矿的矿井涌水量进行预测研究，得出以下结论：1. Feflow模型可以有效地预测矿井涌水量，为煤矿安全生产和环境保护提供科学依据。
《基于Feflow的范各庄煤矿矿井涌水量预测研究》篇一一、引言矿井涌水量预测是煤矿安全生产的重要环节，对矿井设计、排水系统建设以及灾害预防具有重要意义。
随着计算机技术的发展，各种先进的技术和方法被广泛应用于矿井涌水量预测。
本文将基于Feflow模型，对范各庄煤矿的矿井涌水量进行预测研究，以期为煤矿的安全生产和可持续发展提供科学依据。
二、范各庄煤矿概况范各庄煤矿位于中国某地，具有丰富的煤炭资源。
然而，随着开采的深入，矿井涌水量逐渐增大，对矿井的安全生产带来了威胁。
因此，准确预测矿井涌水量，对于保障矿井安全、提高生产效率具有重要意义。
三、Feflow模型简介Feflow模型是一种基于水文地质条件的矿井涌水量预测模型。
该模型通过分析矿区水文地质条件、气象因素、地下水位变化等因素，建立数学模型，对矿井涌水量进行预测。
Feflow模型具有较高的预测精度和可靠性，被广泛应用于矿井涌水量预测。
四、基于Feflow的范各庄煤矿矿井涌水量预测研究1. 数据收集与处理首先，收集范各庄煤矿的地质资料、气象数据、地下水位变化等数据。
然后，对数据进行处理和分析，包括数据清洗、缺失值填充、数据标准化等。
2. 建立Feflow模型根据收集到的数据和范各庄煤矿的水文地质条件，建立Feflow模型。
模型包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层包括气象因素、地下水位变化等影响因素；隐藏层通过算法对输入数据进行处理和分析；输出层输出预测的矿井涌水量。
3. 模型训练与验证使用历史数据对模型进行训练，通过不断调整模型参数，使模型能够更好地拟合历史数据。
然后，使用验证数据对模型进行验证，评估模型的预测精度和可靠性。
4. 预测矿井涌水量根据建立的Feflow模型，对未来一段时间内的矿井涌水量进行预测。
预测结果将作为矿井排水系统建设、灾害预防等决策的重要依据。
五、结论本文基于Feflow模型，对范各庄煤矿的矿井涌水量进行了预测研究。
通过收集和处理数据、建立Feflow模型、模型训练与验证等步骤，得到了较为准确的矿井涌水量预测结果。
开滦范各庄矿地下水氢氧同位素和水化学研究及其实际应用叶伟鸿;沈军
【期刊名称】《地质科学》
【年(卷),期】1989()2
【摘要】通过范各庄老矿区地下水的氢氧同位素和δ^(18)O值与Ca^(2+)的活度积关系的研究,以及Na^+、Ca^(2+)和Mg^(2+)浓度与其离子势关系的研究,可以判识各层地下水及其混合作用、地下水的补给和水力联系。
【总页数】8页(P201-208)
【关键词】地下水;氢氧同位素;水化学
【作者】叶伟鸿;沈军
【作者单位】煤炭科学院地质勘探分院
【正文语种】中文
【中图分类】P641.3
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1.氢氧稳定同位素在新乡市地下水研究中的应用 [J], 林云;潘国营;靳黎明;武亚遵
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3.宁夏红一煤矿地下水水化学和环境同位素特征研究及应用 [J], 毛兴军
4.基于水化学和氢氧同位素的兴隆县地下水演化过程研究 [J], 杨楠;苏春利;曾邯斌;李志明;刘文波;康伟
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范各庄矿12煤底板突水过程模拟分析刘洪磊;杨天鸿;于庆磊;陈仕阔;魏晨慧【摘要】以范各庄煤矿水文地质条件为基础,建立了承压水上采煤的岩体水力学模型,应用岩石破裂过程渗流-应力耦合分析系统(RFPA2D-Flow)模拟分析了范各庄矿12煤层底板开采扰动下,裂隙形成、扩展到突水通道最终贯通形成突水的全过程.通过对损伤区分布、应力场和渗流场的演化分析,揭示了开采扰动及水压驱动下完整泥岩底板由隔水岩层到突水通道的演化过程,对突水通道进行了模拟定位,并对不同水压条件下含水砂岩层对底板突水的影响进行了分析.结果表明:12煤底板突水问题取决于含水砂岩中的水压力,在假设隔水层厚度不变时,水压力与突水系数呈正相关关系,随着水压的增大突水越易发生.该研究为12煤底板突水预测与防治提供了理论依据.【期刊名称】《煤田地质与勘探》【年(卷),期】2010(038)003【总页数】5页(P27-31)【关键词】范各庄煤矿;底板突水;突水通道;数值模拟【作者】刘洪磊;杨天鸿;于庆磊;陈仕阔;魏晨慧【作者单位】东北大学资源与土木工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学资源与土木工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学资源与土木工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学资源与土木工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学资源与土木工程学院,辽宁,沈阳,110004【正文语种】中文【中图分类】TD741;P641.4我国煤矿水文地质条件复杂，水灾严重。
近年来，随着矿山开采深度的增加，水压不断增大，深部开采的水害问题日益严重，煤矿突水已成为影响煤矿安全生产的重大问题[1-3]。
采动应力和水压力共同作用下岩层破断突水通道的形成过程是突水机理研究的核心内容和关键问题[4-7]，其发生机制是动力扰动和水压驱动下岩层裂纹萌生、扩展、水压跟踪传递，直到最后裂纹贯通导致失稳破裂的复杂过程。
因此在研究底板突水问题时描述岩体破裂后渗透率的突变和水压力跟踪传递全过程成为揭示底板突水机理的关键。
范各庄矿区北翼12煤层突水灾害分析刘建平;冯玉【摘要】Water inrush is an important hidden danger threatening the safe mining in Fangezhuang Coal Mine, so finding out the causes of water inrush has important practical significance. Based on the study of the hydro-geological conditions in this mining area, analysis was made on the water filling conditions, water filling channels and water filling strength of 12th coal seam. The results showed that the mine inflow was large and water inrush frequently occurred, but the mine inflow did not change with the seasons;the cracks were the main water filling channel, and the second was the subsided columns and faults; the statistical data showed that the water inflow in the research area had a phase change characteristics of falling down - stable - falling down again since 1989.%煤矿井下突水是威胁范各庄煤矿安全开采的重要隐患，查明突水的原因具有重要的实际意义。
《基于Feflow的范各庄煤矿矿井涌水量预测研究》篇一一、引言随着经济的快速发展和城市化进程的加速，煤炭作为我国主要的能源来源之一，其开采量持续增加。
然而，在煤炭开采过程中，矿井涌水问题一直是影响矿井安全和经济效益的重要因素。
因此，对矿井涌水量的准确预测，对于保障矿井安全、提高生产效率具有重要意义。
本文以范各庄煤矿为例，基于Feflow模型进行矿井涌水量预测研究，以期为煤矿安全生产提供科学依据。
二、范各庄煤矿概况范各庄煤矿位于我国某地，地质条件复杂，矿井涌水量受多种因素影响。
近年来，随着开采深度的增加和范围的扩大，矿井涌水问题日益突出。
因此，对矿井涌水量进行准确预测，对于保障矿井安全和经济效益具有重要意义。
三、Feflow模型简介Feflow模型是一种基于水文地质学原理和数值模拟技术的地下水流场预测模型。
该模型能够综合考虑地质、气象、水文等多方面因素，对地下水流场进行模拟和预测。
在矿井涌水量预测方面，Feflow模型具有较高的准确性和可靠性。
四、基于Feflow的矿井涌水量预测研究1. 数据采集与处理：首先，收集范各庄煤矿的地质、气象、水文等相关数据，对数据进行整理和分析，为模型输入提供依据。
2. 模型建立与参数设定：根据Feflow模型原理，建立矿井涌水量预测模型，设定相关参数。
参数的设定需要考虑地质条件、气象因素、矿井开采情况等多方面因素。
3. 模型验证与优化：利用历史数据对模型进行验证，根据验证结果对模型进行优化，提高预测精度。
4. 预测与分析：利用优化后的模型对未来一段时间内的矿井涌水量进行预测，分析涌水量的变化趋势和影响因素。
五、结果与讨论1. 预测结果：基于Feflow模型的矿井涌水量预测结果与实际涌水量数据基本吻合，证明了该模型的准确性和可靠性。
2. 影响因素分析：通过对预测结果的分析，发现地质条件、气象因素、矿井开采情况等因素对矿井涌水量具有重要影响。
其中，地质条件是决定涌水量的主要因素，气象因素和矿井开采情况也会对涌水量产生影响。
