文献
J-GLOBAL ID:202202264560219378   整理番号:22A0624409

ロジスティック回帰と確実性因子モデルを用いた石炭床からの水害リスクのGISベース評価【JST・京大機械翻訳】

GIS-based evaluation of water-inrush risk from coal floor using logistic regression and certainty factor models
著者 (7件):
資料名:
巻: 15  号:ページ: 249  発行年: 2022年 
JST資料番号: W4050A  ISSN: 1866-7511  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
中国における石炭採掘深さの段階的増加によって,炭鉱における床水災害の脅威も増加した。床水突入のリスク評価は,床水災害の防止と制御の鍵である。本研究の目的は,中国,Feicheng市のXintaoyang炭鉱における石炭床からの水-流入リスクを推定するために適用した確実性因子(CF)とロジスティック回帰(LR)モデルから得られた結果を評価し比較することであった。最初に,研究地域の地質と水文地質条件を分析し,採掘中の床水-流入点の分布を収集し,計数した。次に,2つの方法の訓練と検証のために70/30の比率を用いて,合計38の水-流入点をランダムに分割した。帯水層の厚さ,水圧,水量,断層までの距離,および交差点までの距離と断層の終点を含む5つの水流入影響因子を考察した。2つの方法のそれぞれに対して,水-流入リスクマップを作成した。リスクマップを検証し,曲線下面積(AUC)法を用いて比較した。検証結果は,CFモデル(AUC=78.20%)の成功率がLRモデル(AUC=75.20%)のそれよりわずかに高いことを示した。さらに,CFモデルの予測率(AUC=78.99%)はLRモデル(AUC=74.32%)よりもわずかに高かった。この研究から作成した水-流入リスクマップは成功し,採掘を導くのに有用である。Copyright Saudi Society for Geosciences 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
石炭鉱床  ,  岩はね,ガス突出,出水,落盤 

前のページに戻る