Web GIS驱动的爆破预计地面振动可视化系统

"这篇研究论文提出了一种基于Web GIS的采石场爆破预计地面振动可视化系统，旨在减少爆破对周围居民的心理影响。系统利用人工神经网络(ANN)预测地面振动，并通过Web-GIS技术在地图上进行可视化。通过峰值粒子速度(PPV)作为地面振动强度的指标，使用GIS工具生成颜色轮廓图，然后将这些轮廓图叠加到Google Maps的基本地图上，以显示不同预测点的振动情况。该系统易于访问，只需要互联网和浏览器，无需额外的软件或硬件。对于采矿作业来说，这个系统可以帮助他们调整爆破设计和规划，以降低地面振动。此外，该系统还有助于公众了解和评估爆破可能带来的影响，从而缓解担忧。" 本文详细阐述了一项利用现代信息技术解决传统矿业爆破问题的研究。在城市采石场中，由于爆破活动产生的地面振动经常对附近居民造成困扰。研究人员构建了一个包含预测和可视化的综合系统，该系统的核心是利用人工神经网络(ANN)。ANN是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它能通过学习大量数据（在这个案例中是50组数据）来找出最佳权重，以预测地面振动。论文提到的预测模型显示出良好的拟合度，回归值为0.859，均方误差(MSE)为0.0228，这表明预测的准确性相对较高。 系统中，峰值粒子速度(PPV)被选为衡量地面振动强度的关键参数。PPV是表征地震或爆破引起地面振动的一个物理量，它与人们感受到的振动强度直接相关。GIS（网络地理信息系统）在此发挥了重要作用，它能够根据预测的PPV值生成颜色编码的振动轮廓图，使得用户可以直观地看到不同地点的振动程度。通过将这些轮廓图与Google Maps结合，用户可以在网页上查看所在区域的预期振动情况，这对于矿产开采者和周边社区都是极为有用的。 这个Web-GIS系统的一个显著优点是它的易用性和广泛可访问性。由于完全基于网络，任何有互联网连接和浏览器的人都可以访问并查看预测结果，无需安装特定的软件或硬件。这种开放性不仅方便了居民了解爆破的影响，也使采矿公司能够实时监控并优化爆破操作，以最大限度地减少对环境和社区的影响。 这个基于Web GIS的地面振动预测和可视化系统是科技进步与环境保护相结合的一个优秀范例，它为矿业爆破管理和社区沟通提供了全新的途径，有望在减少爆破对周边居民的负面影响方面发挥重要作用。同时，该系统对类似领域的研究和实践也有很高的参考价值。