文献

J-GLOBAL ID：202202264293604770   整理番号：22A1036839

数値シミュレーションと機械学習を用いた地表沈下範囲と地質採掘条件との関係【JST・京大機械翻訳】

Relationship between Surface Subsidence Range and Geological Mining Conditions Using Numerical Simulation and Machine Learning

著者 (5件)： Zhang Yanjun (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology-Beijing, Beijing 100083, China) ,  He Fushuai (Power China Zhongnan Engineering Corporation Limited, Changsha 410000, China) ,  Kong Jiayuan (School of Mining Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) ,  Zhu Yuanhao (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology-Beijing, Beijing 100083, China) ,  Wang Lingfei (Statistics Bureau of Xinzhou City, Xinzhou 034000, China)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 採掘区域と地質学災害の増加によって,採掘の影響範囲を研究することが必要であった。さらに,データ量の成長により,機械学習法は表面沈下を予測するために一般的に使用される。10mm沈下境界は影響範囲を決定する重要な指標であり,FLAC3Diは非線形大変形問題を解くのに適している。したがって,それは表面運動(L)と地質採掘条件の影響範囲の間の関係性を探究するために使用することができた。2つの鉱山の作業面AとBを取り上げて,数値モデルの確立を通して,Lと岩盤厚さ,緩い層厚,作業面採掘長さ,および上部岩石学の間の関係を,制御変数法を用いて調査した。さらに,変動法則を理論的および機械的に解析した。結果は,Lが厚さと正相関し,一方,採掘長さと負に相関することを示した。同様に,Lは,キー層が弱くなる後にわずかな増加を示した。本研究は,採掘地域における表面建築物の合理的な石炭採掘と保護のための科学的基礎を提供する。数値モデルへの機械学習の統合は,さらにモデルスループットを増加させる。調査結果は,機械学習モデルが表面沈下の予測において高精度を持ち,ランダム森林樹木と回帰モデルが,それぞれ,低い時間と高精度を持つことを示した。Copyright 2022 Yanjun Zhang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  岩石学 ,  数学モデル ,  岩盤 ,  *地盤沈下 ,  大変形 ,  採炭 ,  鉱山 ,  *採掘 ,  スループット ,  *地質 ,  回帰モデル ,  層厚 ,  順相 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *数値シミュレーション ,  数値モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 鉱害  (UA04050Z) ,  岩盤の力学的性質  (HE02000H)

引用文献 (25件)：

• X. L. Li, J. Wu, Y. B. Tian, "The application of FLAC3D in goaf grouting reinforcement," Safety In Coal Mines, vol. 44, no. 12, pp. 201-203, 2013.
• B. Wang, G. L. Guo, H. Z. Li, Q. B. Guo, "Numerical simulation on the ratio of backfilling design for lower coal seam backfilling mining," Metal Mine, vol. 45, no. 9, pp. 69-72, 2016.
• X. J. Liu, "Generating technology of complex geological body FLAC3D model based on GOCAD," Chinese Journal of Geological Hazard and Control, vol. 22, no. 4, pp. 41-45, 2011.
• Z. H. Shang, S. H. Tang, W. Y. Jiao, "Failure probability of goaf in large-scale based on simulation of FLAC^3D," Rock and Soil Mechanics, vol. 35, no. 10, pp. 3000-3006, 2014.
• C. Q. Cheng, L. B. Dong, S. D. Xu, "Simulation and optimization of deep stope mining sequence in hongtoushan copper mine," Metal Mine, vol. 45, no. 9, pp. 66-68, 2016.

タイトルに関連する用語 (5件)： 数値シミュレーション ,  機械学習 ,  地表沈下 ,  地質 ,  採掘