矿井直流电法超前探测理论与成像方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41374150
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0408.油气地球物理学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

It is very significant to ensure safe production in coal mines through advanced detection forecast of severe geologic anomalies in front of the heading face. There are two prominent problems of inaccurate positioning and relatively short detection range of DC advanced detection in coal mines. By establishing an actual 3D roadway detection model, we aim at improving the computing efficiency and solution precision of 3D numerical simulation conducted by means of DC electrical method in coal mines under the conditions of large-scale 3D mesh and great electrical property dfference. 3D numerical simulation is carried out with algebraic multigrid method (AMG) and 3D physical simulation with flume simulation method. 3D space in underworkings is used extensively to analyze and study the detection capability of the monopole-dipole devices; thus an optimized 3D combination measurment system featuring long detection range, high resolution and strong capability of positioning anomalies to carry out multi-line joint 3D measurement effectively. Therefore, we have established direct 3D "multiple coverage" focusing imaging of anomalies responses data which adapts the combination measurement system, realizing the enhanced data stacking for geological anomalies and the improved resolution for weak signals and locating the accurate positions and ranges of the anomalies so as to increase the detection distance and leveling up the positioning precision. The research breaks through the current advanced detection using DC electrical method in coal mines which can be improved by this and better geological effect can be achieved, providing technical support to construct an intrinsically safe coal mine. The project outcomes are of great scientific significance and application value.
巷道掘进前方灾害性地质异常超前探测预报对保证煤矿安全生产具有重要意义。针对目前矿井直流电法超前探测存在的定位不准和探测距离小两个突出问题,通过建立实际三维巷道探测模型,着力提高大规模三维网格及电性差异大情况下矿井直流电法三维数值模拟计算效率和求解精度,采用代数多重网格法进行三维数值模拟,采用水槽模拟法进行三维物理模拟,充分利用井下巷道三维空间研究单极-偶极装置的探测能力,优化出探测距离大、分辨率高、异常定位能力强的三维组合单极-偶极装置测量系统,实现多测线联合三维探测。创建与单极-偶极组合装置相适应,对异常体响应数据具有三维"多次覆盖"特性的聚焦成像解释方法,实现对地质异常体响应数据叠加增强,提高对弱信号的分辨能力,圈出异常体的准确位置及范围,达到增大探测距离、提高定位精度的目的。本项研究将提高矿井直流超前探测技术水平及地质效果,为构建本质安全型矿井提供技术支撑,具有重要的科学意义和应用价值。

结项摘要

矿井直流电法是煤矿巷道掘进前方灾害性地质异常超前探测预报的主要方法,对保证煤矿安全生产具有重要意义。为解决目前矿井直流电法超前探测存在的定位不准和探测距离小两个突出问题,通过建立实际三维巷道探测模型,着力提高大规模三维网格及电性差异大情况下矿井直流电法三维数值模拟计算效率和求解精度,采用代数多重网格法进行三维数值模拟、水槽模拟法进行三维物理模拟,充分利用井下巷道三维空间研究单极-偶极装置的探测能力,建立了探测距离大、分辨率高、定位异常能力强的井下直流超前探测三维组合单极-偶极测量系统及三维聚焦成像资料解释方法,实现了对异常体的准确三维定位,定出异常体的确切位置及其范围,多次井下现场试验及应用表明,探测含水异常体厚度与深度比由原来地面指标的10%,提高到了5%~7%,最大探测距离达100m,达到了增大探测距离、提高定位精度的目的。项目的科学意义在于完善了矿井直流电法探测理论,澄清了长期以来一些混乱认识,提高了矿井直流电法超前探测技术水平及地质效果,为构建本质安全型矿井提供了有力的技术支撑。项目成果已在国内主要煤矿的60多个工作面巷道掘进超前探测中得到应用,并都取得了显著的地质效果,获得了巨大的经济效益和社会效益,为保障煤矿安全高效生产发挥了重要作用。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(2)
专利数量(5)
TEM 一维反演技术在老窑水勘查中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    煤田地质与勘探
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马炳镇
  • 通讯作者:
    马炳镇
煤矿井下含 / 导水构造三维电阻率反演成像技术
  • DOI:
    10.1038/srep45582
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    煤炭学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲁晶津
  • 通讯作者:
    鲁晶津
对瞬变电磁测深几个问题的思考 ( 二 ) —— 小回线瞬变场法探测分析与实践
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    煤田地质与勘探
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈明生;石显新;解海军
  • 通讯作者:
    解海军
对瞬变电磁测深几个问题的思考 ( 一 ) —— 瞬变电磁测深中偶极子源及其转换
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    煤田地质与勘探
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈明生
  • 通讯作者:
    陈明生
对瞬变电磁测深几个问题的思考 ( 四 ) —— 从不同角度看瞬变电磁场法的探测深度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    煤田地质与勘探
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈明生;石显新
  • 通讯作者:
    石显新

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其他文献

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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