露天矿运输线路时空演化判别算法研究

"基于时空演化的露天矿运输线路存留状态判别算法-论文" 本文主要探讨了露天矿运输线路的存留状态判别算法，该算法是基于露天矿采场的时空演化规律。露天矿的开采是一个动态过程，随着时间和空间的变化，采场的形态和结构会不断演变。这种演变对露天矿的运输系统，尤其是运输线路的设计、废弃、重建和优化有着至关重要的影响。 传统的露天矿开拓定线方法往往依赖于专家的经验判断，这种方法在处理复杂采场环境时可能存在不足，无法科学、系统地应对运输线路随采剥工程的发展而产生的变化。因此，研究一种能够量化和预测运输线路存留状态的算法显得尤为重要。 论文中提到的算法可能涉及到以下几个关键知识点： 1. **时空演化模型**：建立露天矿采场的时空演化模型，以模拟和预测矿场的动态变化。这可能包括地质结构、开采进度、剥采比等因素的时空变化，通过数学模型来刻画这些因素如何影响运输线路的状态。 2. **状态识别技术**：结合露天矿的实际数据，如地形、地质、开采历史等，运用数据挖掘和机器学习方法来识别运输线路的不同存留状态，如稳定、需改造、需废弃等。 3. **决策支持系统**：基于时空演化模型和状态识别结果，构建决策支持系统，帮助采矿工程师做出关于运输线路的合理决策，包括何时废弃旧线路、何时建设新线路以及如何优化现有线路布局。 4. **残差神经网络**：可能利用残差神经网络进行矿井图像重构，以辅助识别和预测运输线路的状态变化，这种深度学习技术能处理复杂的数据关系并进行高精度的预测。 5. **5G技术与煤矿智能化**：5G技术在提高数据传输速度和实时性方面的作用，对于实时监测运输线路状态、实现智能决策具有重要意义，是未来露天矿智能化发展的关键技术之一。 6. **边缘云协同计算**：在智慧矿山中，边缘云协同计算可以将计算任务分布式处理，降低延迟，提高系统的响应速度，对运输线路的实时监控和快速决策提供技术支持。 7. **多参量精准感知**：通过多种传感器和参数的集成，实现对工作面的全面感知，确保对运输线路状态的精准判断，为安全决策提供数据基础。 8. **生态学模型**：借鉴生态学原理构建采煤机的概念设计模型，考虑系统的适应性和可持续性，这可能涉及到运输线路的优化设计，以降低环境影响和提高资源利用率。 这篇论文的研究旨在通过科学的方法和先进技术，解决露天矿运输线路的动态管理和优化问题，提升矿山的经济效益和安全性，推动煤炭行业的智能化发展。