简介:为了探明介质的非完全弹性对瑞利型槽波传播的影响以及利用瑞利型槽波品质因子QR反演煤层碳化程度、裂隙、煤层厚度等煤层属性,在本文中,我们将复速度引入瑞利型槽波频散方程,计算了煤层瑞利型槽波的品质因子QR曲线;采用控制变量法,分析了瑞利型槽波品质因子QR随煤层厚度、煤层纵横波品质因子以及围岩纵横波品质因子的变化规律。研究表明:瑞利型槽波品质因子QR曲线与群速度曲线变化趋势一致;埃里相(Airy-phase)频率附近瑞利型槽波的品质因子QR最小,且埃里相频率随煤层厚度增加而减小;瑞利型槽波品质因子QR随煤层横波品质因子QS2的增大而增大。利用瑞利型槽波品质因子QR曲线可以实现对瑞利型槽波的吸收衰减进行补偿、对煤层厚度进行预测以及岩性成像。更多还原
简介:摘要随着井田开拓变化,工作面加长600m,达到3000m,运量增大500t/h,峰值达到2500t/h,提升高度增大30m,达到110m。现有的工作面顺槽输送机已无法满足运输需求,急需进行改造。
简介:摘要:在槽波地震勘探技术的探测方法及基本原理的基础上,多角度分析了槽波地震技术应用条件,并通过实践应用案例说明了槽波地震技术在探测煤矿地质构造的有效性,希望对于今后全方位有效提升煤矿地质构造探测水平有所帮助。
简介:摘 要:煤厚探测是采煤工作面回采前的一项重要工作,对煤矿安全高效生产具有重要影响。采用物探方法无法直接测量煤厚,只能通过槽波传播速度、频率和吸收衰减系数等属性间接实现对煤厚的探测。问题在于这种间接探测方法需建立属性与煤厚之间的换算关系,而实际应用中这种关系是难以建立的。本文通过采用Googel人工智能系统TensorFlow深度学习平台搭建了多层神经网络,并利用该网络通过训练学习获得了槽波吸收衰减系数和煤层厚度之间的非线性关系,进而获得了整个采煤工作面内的煤层厚度分布。
简介:摘要:槽波地震勘探是利用在煤层中激发和传播的导波,探查煤层不连续性的—种地球物理方法,是地震勘探的一个分支。在观音山煤矿二井E0106工作面运输顺槽及改运输顺槽下帮进行了断层探测试验,查明了探测区域内落差大于 1/2 煤厚的断层位置、走向及延展长度,共解释断层内能3条,运输顺槽解释断层F14、改运输顺槽断层F14、CF1和F;按落差分类,大于煤厚断层1条,大于1/2煤厚断层1条,小于1/2煤厚断层1条;按可靠程度划分,可靠断层2条,较可靠断层1条;按勘探前后对比分类,修正断层2条,新发现断层1条;与巷道煤巷实际掘进过程中揭露的断层产状一致。实践表明,现场采用槽波地震探测断层技术可以精准有效对断层等地质构造探测,更好的为煤矿工作面生产掘进提供地质保障。