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陕西黄陵矿区煤层气富集主控特征与富集规律研究
被引量:
11
1
作者
郑贵强
王勃
+3 位作者
李景明
唐书恒
刘洪林
李贵中
《中国煤层气》
2009年第1期19-21,共3页
在黄陵矿区煤层气储层特征综合评价的基础上,对陕西黄陵矿区煤层气富集的控制特征进行了分析,探讨了该矿区煤层气的富集模式与富集规律,并对该矿区的煤层气富集区带进行了预测。研究表明,矿区煤层气富集主要受煤层发育特征与深部水动力...
在黄陵矿区煤层气储层特征综合评价的基础上,对陕西黄陵矿区煤层气富集的控制特征进行了分析,探讨了该矿区煤层气的富集模式与富集规律,并对该矿区的煤层气富集区带进行了预测。研究表明,矿区煤层气富集主要受煤层发育特征与深部水动力条件的控制,并依据其控制特征划分为四个煤层气富集预测区。
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关键词
煤层气
主控
特征
富集规律
黄陵矿区
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职称材料
基于粗颗粒嵌锁点高铁级配碎石振动压实质量控制新方法
2
作者
邓志兴
谢康
+3 位作者
李泰灃
王武斌
郝哲睿
李佳珅
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1835-1849,共15页
为解决基于干密度评估压实质量所存在的压实时间不定、评价指标单一等问题,提出了一种基于粗颗粒嵌锁点的高铁级配碎石(high-speed railway graded aggregate,简称HRGA)振动压实控制新方法。首先,结合力学指标动刚度Krb和修正地基系数K2...
为解决基于干密度评估压实质量所存在的压实时间不定、评价指标单一等问题,提出了一种基于粗颗粒嵌锁点的高铁级配碎石(high-speed railway graded aggregate,简称HRGA)振动压实控制新方法。首先,结合力学指标动刚度Krb和修正地基系数K20完善振动压实评估体系,进一步提出了压实控制嵌锁点Tlp指标,并通过室内试验研究了Tlp前后级配碎石的力学性能及适用性;其次,通过振动压实试验建立了Tlp与HRGA的各项性能指标之间的关系,并结合灰色关联度分析(grey relation analysis,简称GRA)算法分析了Tlp的主控特征;最后,基于机器学习(machine learning,简称ML)方法提出了Tlp预测模型,结合三层次优选体系选择最佳Tlp预测模型,并利用SHapley Additive ex Planations(SHAP)可解释性方法对最佳ML模型进行了解释。结果表明:基于Tlp可确定最优振动时间,进而控制压实质量;基于GRA算法明确Tlp的主控特征为填料最大粒径dmax、级配参数b、级配参数m、扁平细长颗粒Qe和洛杉矶磨耗LAA;计算各Tlp预测模型的综合评价指标(comprehensive evaluation index,简称CEI)依次为改进粒子群优化的人工神经网络(artificial neural networks for improved particle swarm optimization,简称IPSO-ANN)模型>改进粒子群优化的支持向量回归(support vector regression for improved particle swarm optimization,简称IPSO-SVR)模型>改进粒子群优化的随机森林(random forest for improved particle swarm optimization,简称IPSO-RF)模型,IPSO-ANN模型最佳;基于SHAP方法得到总体重要性值φ排序为dmax(17.31)>b(13.93)>m(6.59)>Qe(2.17)>LAA(1.54),该结果与GRA算法的结果相印证,表明SHAP方法可提升ML模型的可理解性。该研究成果可为振动压实的质量评估提供新思路,也为振动压实智能化控制提供强有力的理论支撑。
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关键词
振动压实
高铁级配碎石
最优振动时间
主控
特征
机器学习
可解释性
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职称材料
题名
陕西黄陵矿区煤层气富集主控特征与富集规律研究
被引量:
11
1
作者
郑贵强
王勃
李景明
唐书恒
刘洪林
李贵中
机构
中国地质大学(北京)能源学院
中国石油勘探开发研究院廊坊分院
出处
《中国煤层气》
2009年第1期19-21,共3页
文摘
在黄陵矿区煤层气储层特征综合评价的基础上,对陕西黄陵矿区煤层气富集的控制特征进行了分析,探讨了该矿区煤层气的富集模式与富集规律,并对该矿区的煤层气富集区带进行了预测。研究表明,矿区煤层气富集主要受煤层发育特征与深部水动力条件的控制,并依据其控制特征划分为四个煤层气富集预测区。
关键词
煤层气
主控
特征
富集规律
黄陵矿区
Keywords
Coalbed methane, predominant characteristics, rules of enrichment, Huangling Mining Area
分类号
TD84 [矿业工程—煤矿开采]
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职称材料
题名
基于粗颗粒嵌锁点高铁级配碎石振动压实质量控制新方法
2
作者
邓志兴
谢康
李泰灃
王武斌
郝哲睿
李佳珅
机构
中南大学土木工程学院
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
西南交通大学陆地交通地质灾害防治技术国家工程研究中心
出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1835-1849,共15页
基金
国家重点研发计划“交通基础设施”专项(No.2022YFB2603400)。
文摘
为解决基于干密度评估压实质量所存在的压实时间不定、评价指标单一等问题,提出了一种基于粗颗粒嵌锁点的高铁级配碎石(high-speed railway graded aggregate,简称HRGA)振动压实控制新方法。首先,结合力学指标动刚度Krb和修正地基系数K20完善振动压实评估体系,进一步提出了压实控制嵌锁点Tlp指标,并通过室内试验研究了Tlp前后级配碎石的力学性能及适用性;其次,通过振动压实试验建立了Tlp与HRGA的各项性能指标之间的关系,并结合灰色关联度分析(grey relation analysis,简称GRA)算法分析了Tlp的主控特征;最后,基于机器学习(machine learning,简称ML)方法提出了Tlp预测模型,结合三层次优选体系选择最佳Tlp预测模型,并利用SHapley Additive ex Planations(SHAP)可解释性方法对最佳ML模型进行了解释。结果表明:基于Tlp可确定最优振动时间,进而控制压实质量;基于GRA算法明确Tlp的主控特征为填料最大粒径dmax、级配参数b、级配参数m、扁平细长颗粒Qe和洛杉矶磨耗LAA;计算各Tlp预测模型的综合评价指标(comprehensive evaluation index,简称CEI)依次为改进粒子群优化的人工神经网络(artificial neural networks for improved particle swarm optimization,简称IPSO-ANN)模型>改进粒子群优化的支持向量回归(support vector regression for improved particle swarm optimization,简称IPSO-SVR)模型>改进粒子群优化的随机森林(random forest for improved particle swarm optimization,简称IPSO-RF)模型,IPSO-ANN模型最佳;基于SHAP方法得到总体重要性值φ排序为dmax(17.31)>b(13.93)>m(6.59)>Qe(2.17)>LAA(1.54),该结果与GRA算法的结果相印证,表明SHAP方法可提升ML模型的可理解性。该研究成果可为振动压实的质量评估提供新思路,也为振动压实智能化控制提供强有力的理论支撑。
关键词
振动压实
高铁级配碎石
最优振动时间
主控
特征
机器学习
可解释性
Keywords
vibratory compaction
high-speed railway graded aggregate
optimal vibration time
main controlling features
machine learning
interpretable
分类号
U213.1 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
陕西黄陵矿区煤层气富集主控特征与富集规律研究
郑贵强
王勃
李景明
唐书恒
刘洪林
李贵中
《中国煤层气》
2009
11
下载PDF
职称材料
2
基于粗颗粒嵌锁点高铁级配碎石振动压实质量控制新方法
邓志兴
谢康
李泰灃
王武斌
郝哲睿
李佳珅
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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职称材料
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