一、矿井涌水量时间序列的频谱分析及应用（论文文献综述）
田罡豪,崔中良,胡体才,黄保胜,夏荣辉,刘红伟,王宏,任周洪[1]（2021）在《基于R/S分析法的矿井涌水量时间序列分析及定量预测》文中认为基于R/S分析法对矿井涌水量时间序列进行了分形刻画,结合灰色预测理论对某矿井涌水量进行了定量预测,结果表明:2011-2017年季度涌水量时间序列的Hurst指数估计值与1极为接近,说明时间序列具有长程相关性,且持续性极强;Hurst指数有效性验证结果显示,研究区原始的矿井涌水量时间序列存在记忆性,为有偏布朗运动,涌水量时间序列的平均循环周期为5个季度;基于2011-2017年季度涌水量数据建立的灰色预测模型、R/S灰色预测模型的建模精度分别为81.35%、97.56%,对2018年季度涌水量时间序列的预测精度分别为81.76%、89.06%;R/S灰色预测模型兼具灰色预测及R/S分析的特点,相比R/S分析能实现定量预测,相比灰色预测能提高预测精度,在水文地质条件不明或研究程度较低的情况下具有较大的应用潜力。
刘谋[2]（2021）在《基于统计学与动力学方法的矿井涌水量预测评价 ——以杭来湾井田为例》文中认为目前,矿井涌水量预测仍然存在较大误差,按照有较大误差的矿井涌水量预测值进行井田开采,往往会威胁到井田的安全开采以及对区域地下水资源造成极大破坏,因此更高精度估量矿井涌水量具有现实意义。本文以杭来湾井田为例,在充分掌握与分析井田的水文地质、开采过程、水文气象和涌水量等资料的基础上,采用统计学和动力学中多种方法预测杭来湾井田涌水量,并对各预测结果和预测方法进行分析与评价,现得到以下主要研究成果:（1）运用趋势分析法建立了研究区涌水量与时间之间的对数函数关系模型,预测了杭来湾井田矿井涌水量为4.49×104m3/d;分析杭来湾井田长序列矿井涌水量随时间的变化规律,利用SPSS软件建立较为合理的ARIMA（1,1,0）模型,并预测了矿井涌水量为8.33×104m3/d;借助SPSS软件建立了研究区涌水量与累计采空区面积之间的对数函数和幂函数回归模型,预测了涌水量分别为3.09×104m3/d和3.22×104m3/d;利用富水系数法求解富水系数,建立了杭来湾井田涌水量与采矿量之间的关系,预测了正常涌水量为1.97×104m3/d。（2）运用解析法中大井法和廊道法预测了杭来湾井田先期开采地段的正常涌水量为1.17×104m3/d。选用Visual modflow软件准确建立符合真实情况的数值模型,根据导水冒裂带高度设置两种不同开采方案,预测了各方案的涌水量:其中方案1为按分层开采煤层预测涌水量为3.08×104m3/d,方案2为按全层开采煤层预测涌水量为5.23×104m3/d。（3）针对多种预测方法进行了涌水量预测结果和预测方法分析与评价,结果表明数值法的预测精度较高、回归分析法次之。因此,最终推荐数值法预测中方案1（分层开采煤层）的结果作为涌水量预测结果:3.08×104m3/d。（4）基于数值法预测结果,分析了采煤对的第四系潜水资源量和地下水位的影响较小;在分层开采煤层和全层开采煤层两种方案中,全层开采煤层引发局部导通区域内潜水埋深下降过大,导致井田内代表性沙漠植被无法生存,分层开采煤层在井田内和全层开采煤层在井田内非导通区的沙漠植被受影响程度接近,致使中生植被向旱生植被演替,因此提出了对井田内沙漠植被的保护措施。
王晓蕾[3]（2020）在《煤矿开采矿井涌水量预测方法现状及发展趋势》文中研究表明煤矿开采矿井涌水量对于煤矿防治水及安全高效生产具有重要意义,矿井涌水量预测方法须通过系统分析和深入研究。首先详细阐述了矿井涌水量预测方法,并对其预测过程进行了较为详细的论述与分析。指出矿井涌水量预测方法存在的问题,针对存在的问题,提出了未来应建立多因素综合模型,将传统的单一模型进行扩大,提高适用范围和预测精度;建立基于大数据的预测,将矿井涌水量与大数据有机结合,通过大数据分析涌水量的特征预测矿井涌水量;进行系统理论综合分析,将矿区涌水量作为一个系统,从时空序列中提取地下水变化特征,为涌水量的预测提供支撑。
王兆刚[4]（2020）在《基于时序数据挖掘的煤矿安全趋势性知识发现研究》文中指出煤炭作为我国经济社会发展的基础能源,安全生产是保证能源稳定供应的前提条件。虽然近年来我国煤矿安全水平有所提高,但与欧美发达国家相比,还存在一定差距,煤矿安全形势依然较为严峻。经过多年的煤矿信息化建设,企业信息系统中积累了大量的安全数据。发挥数据的价值,辅助安全管理工作,进一步改善煤矿安全状况,不仅是煤炭企业的现实需求,也是煤矿安全管理的重要研究内容。但是,当前在宏观和微观煤矿安全时间序列数据挖掘研究,以及煤矿安全信息系统的数据挖掘模型研究方面,对煤矿安全时间序列数据中蕴涵的趋势性规律,尚未有系统性的研究。相关研究的缺乏导致难以切实发挥煤矿安全时间序列数据的作用,包括分析煤矿安全系统的复杂系统结构、识别危险源间的趋势变化关系、促进智能化风险识别与预防的实现。对于有效辅助煤矿安全管理,不断完善煤矿安全信息系统的数据挖掘功能,不能提供有价值的指导和参考。因此,基于上述实践背景与研究不足,本文提出基于时序数据挖掘的煤矿安全趋势性知识发现研究选题,以煤矿安全时间序列数据为挖掘对象,以趋势性知识发现为目标,在对数据挖掘与知识发现一般理论、事故致因与危险源类别划分、煤炭企业数据构成、时间序列趋势分析与描述、时间序列分段线性表示、趋势相似性度量等相关领域研究进行评述的基础上,提出了研究中拟解决的关键科学问题,包括煤矿安全时间序列数据的构成、煤矿安全趋势性知识的内涵及其发现的科学过程、趋势性知识发现有效方法的选取和构建等,其中趋势性知识发现方法包括用于时间序列降维趋势变换的趋势描述基元体系和分段线性表示方法,以及用于数据挖掘的趋势相似性度量方法。具体研究内容如下:1)煤矿安全时间序列数据构成研究。针对煤矿安全时间序列数据的构成问题,以事故致因因素和危险源类别划分为理论依据,以煤炭企业现有数据为现实基础,构建了包括人员、设备设施、环境、组织及内部管理、相关外部等类别的煤矿安全时间序列数据体系,并分析了其主要特点,从而为煤矿安全趋势性知识发现奠定良好的数据基础。2)时间序列趋势描述基元体系研究。针对用于描述煤矿安全趋势性知识的趋势基元体系问题,提出了趋势基元与分段子序列的变化方向和均值水平的对应关系,在此基础上定义了九元型趋势描述基元体系,从而为准确描述煤矿安全时间序列的局部趋势和整体趋势提供了有效方法。3)煤矿安全趋势性知识内涵与发现过程研究。首先,针对煤矿安全趋势性知识的内涵问题,基于现有的时间序列趋势性分析与描述的相关研究,结合煤矿安全领域知识,提出了煤矿安全趋势性知识的内涵,即煤矿安全时间序列数据中蕴涵的,对煤矿安全管理具有使用价值的,由若干个趋势基元有序连接构成的趋势序列模式和序列间趋势相似性关系,包括单序列的频繁序列模式和多序列的趋势相似性关系及其共有模式两类,并从复杂多样性、依存性、动态扩展性、直观可理解性、稀疏性等方面分析了其主要特征,从煤矿安全时序数据的有效运用、分析危险源的复杂系统结构、趋势相似序列间的预测参考和指示、危险源的智能化风险识别与预防等方面分析了其主要作用。然后,针对煤矿安全趋势性知识发现的科学流程问题,提出了以分段线性表示和九元型趋势描述基元体系进行降维趋势变换预处理,以序列模式发现方法和趋势相似性度量方法进行数据挖掘,以真实可靠性和对煤矿安全管理的有用价值性对数据挖掘结果进行评估的煤矿安全趋势性知识发现过程模型,从而为煤矿安全趋势性知识发现提供流程框架的参考和指导。4)煤矿安全时间序列数据预处理方法研究。首先,针对预处理过程中的分段线性表示方法（PLR）问题,将遗传算法（geneticalgorithm,GA）与PLR相结合,构建了一种具有自适应特性的PLR方法,即基于GA的时间序列分段线性表示方法PLRGA,并选取实验数据,验证了该方法的可行性与有效性,以为煤矿安全时序数据的降维趋势变换预处理提供具有灵活适用性的有效方法。然后,以PLRGA为基础,结合九元型趋势描述基元体系,提出了对煤矿安全时序数据进行降维趋势变换预处理的过程模型,以为煤矿安全趋势性知识发现提供预处理过程模型。5)煤矿安全单时序趋势性知识发现研究。为了验证煤矿安全趋势性知识发现过程模型对发现煤矿安全单时序趋势性知识的有效性,选取真实的煤矿安全单时序数据,运用降维趋势变换预处理过程模型进行预处理,以等价类序列模式挖掘算法（Sequential Pattern Discovery using Equivalence classes,SPADE）,识别预处理后趋势序列数据中的频繁模式。然后,融合煤矿安全领域知识,分析和识别满足煤矿安全管理需求,具备使用价值的频繁模式;同时,调整预处理参数压缩率,分析不同压缩率条件下是否存在相同频繁模式,以验证该频繁模式的真实可靠性。研究表明:煤矿安全时间序列数据降维趋势变换预处理过程模型,可以有效保留原始煤矿安全时间序列数据的趋势信息;运用煤矿安全趋势性知识发现过程模型,能够有效发现煤矿安全单时序数据中的趋势性知识。6)趋势相似性度量方法研究。为了提供有效的趋势相似性度量方法,以用于煤矿安全多时序趋势性知识发现,在九元型趋势描述基元体系的基础上,以趋势基元间的异同性比较定义匹配距离,借鉴动态时间弯曲方法（dynamic time warping,DTW）的动态规划原理,构建了一种动态模式匹配方法（dynamicpattern matching,DPM）,并运用实验数据验证了该方法的优越性,从而为煤矿安全多时序趋势性知识发现提供了有效的趋势相似性度量方法。7)煤矿安全多时序趋势性知识发现研究。为了验证煤矿安全趋势性知识发现过程模型对发现多时序趋势性知识的有效性,选取真实的煤矿安全时间序列数据,运用基于PLRGA的预处理过程模型进行降维趋势变换预处理,以DPM方法度量变换后趋势序列的相似性,采用层次聚类法识别和划分趋势类别,运用SPADE算法识别不同趋势类别的共有序列模式,通过不同趋势类别的共有模式的差异性,验证数据间趋势相似关系的真实可靠性。研究表明:煤矿安全趋势性知识发现过程模型,可以发现煤矿安全多时序数据中的趋势性知识。研究中取得的创新点总结如下:1)针对煤矿安全时间序列数据的构成问题,构建了包括人员数据、设备设施数据、环境数据、组织及内部管理数据、组织外部相关数据的煤矿安全时间序列数据体系,从而为煤矿安全趋势性知识发现提供了可靠的数据选择基础。2)针对描述煤矿安全趋势性知识的趋势基元体系问题,建立了趋势基元与分段子序列的变化方向和均值水平对应关系,以有效反映原始序列的长期趋势,在此基础上构建了九元型时间序列数据趋势描述基元体系。3)针对数据预处理过程中的分段线性表示方法问题,提出了一种基于GA的时间序列分段线性表示方法（PLRGA）,结合九元型趋势描述基元体系,进一步提出了煤矿安全时间序列数据转换为趋势时间序列数据方法。4)针对趋势相似性度量方法问题,以趋势基元间的异同性比较,建立了趋势基元间的匹配距离,然后借鉴DTW方法的动态规划原理,构建了一种动态模式匹配方法（DPM）。5)针对煤矿安全趋势性知识发现的科学流程问题,提出了以PLRGA方法和九元型趋势描述基元体系进行降维趋势变换预处理,以SPADE方法和DPM方法进行数据挖掘,以真实可靠性和对煤矿安全管理的有用价值性对数据挖掘结果进行评估的煤矿安全趋势性知识发现过程模型,以用于煤矿安全趋势性知识发现。
宋志钢[5]（2019）在《大气降水对西南山区煤矿涌水量的影响及预测分析 ——以小屯矿为例》文中进行了进一步梳理煤矿涌水量是单位时间内涌入煤矿的水量,是评价一个煤矿水害严重程度的重要指标。在煤矿开采前或开采过程中,我们要对煤矿涌水量进行预测,并进行动态监测,以便水害发生前或发生后能采取措施对排水能力进行及时调整,保证矿井安全。本文以小屯矿为研究对象,在收集总结矿区水文地质资料、采区采动资料和大气降水-涌水量实测资料的基础上,对大气降水给矿井充水带来的影响做出分析,接着用时间序列分析法对大气降水-涌水量进行了时序分析和滞后分析,并在此基础上尝试建立了汛期涌水量预测传递函数模型,最后为了更好的对大气降水影响下西南山区煤矿涌水量做出预测,进一步尝试使用大气降水入渗系数法与解析法结合预测的方法以及Feflow三维地质模型法,分别对小屯矿井一、五采区不同阶段的涌水量作出预测,并对每种方法的特点及准确度等特点进行了分析。本文主要研究成果及结论总结如下:1)矿井涌水量和大气降水关系密切,大气降雨是小屯矿区涌突水的最主要来源。大气降水补给地下含水层并进入矿井有良好的径流通道,这些通道主要为岩溶通道、采动裂隙及规模较大断层。玉龙山段上部岩溶地貌较为发育,在上部九级滩段相对隔水层缺失的地方,特别是地势低洼处,大气降水通过岩溶单体进入玉龙山段灰岩含水层,雨季玉龙山段水压增大;而采动裂隙能穿过长兴含水层对沙堡湾段相对隔水层的隔水性造成破坏。在二者交叉影响下,大气降水影响并控制着小屯矿的涌水量。2)利用统计学手段对小屯矿分不同时间尺度进行了相关性和滞后性分析。首先是2008-2017年历年情况,从总体上得出降雨-涌水之间具有显着相关性。之后分正常季节和雨季对两时间序列进行分析,正常季节两个时间序列虽然有一定相关性,但是同步性极差。雨季时间序列的相关性明显增强,涌水量和降雨量峰值都出现在雨季,虽涌水量峰值较降雨量有些许延迟,但已几近同步,且二者大小在雨季起伏均较大。发现汛期涌水量受大气降水影响极大,且因为该地区强降雨大多集中在夏季汛期,导致涌水量波动最大和数值最大的时间多出现在汛期。因此,把时间尺度拉到日,详细观察汛期每次降雨后涌水量的变化规律,得出二者的滞后期为0-4天。3)在滞后分析的基础上,用实测资料建立了能适用于一采区目前开采状况的传递函数预测模型,并对模型进行了残差分析,之后用识别和残差分析得出的模型对一采区2017年汛期涌水量进行了验证预测,发现平均精度能达到5.59%,最大误差也只有14%左右。为矿井汛期雨量精准预测提供了一种可行的思路。4)利用降水入渗系数法与解析法相结合的方法对小屯矿进行涌水量预测。分无降雨影响、正常雨季、汛期、暴雨季节四种情况对一采区涌水量进行预测。其中无降水影响的涌水量用的是大井法预测,而其他三种情况的预测是用大井法预测值和降水入渗系数法预测值的和作为预测结果,发现该方法预测误差稳定在12%左右后将该方法用在相邻的五采区,同样分四种情况预测矿井涌水量,得出了较为符合实际的预测结果。5)利用Feflow建立了一、五采区所在研究区的三维水文地质模型,之后又对模型进行了调参、参数分区和初始条件设置。同样利用一采区实际开采情况对模型进行识别,发现模型对一采区2017年汛期预测值与实际值之间的误差能稳定在10%左右。之后将模型应用在五采区,和前一种方法一样分四种情况进行进行预测,预测结果和结合法预测结果较为接近。6)针对前述分析得到的小屯矿井涌水量与降水量的关系,提出小屯矿防治水要加强“疏、排、截”措施。该论文有图45幅,表18个,参考文献95篇。
李琳[6]（2019）在《矿井水开发利用潜力与合理利用研究》文中研究指明我国是矿产大国,随着工业化和城市化的迅速发展,我们面临着迫切的水资源需求和水资源污染问题。矿井水作为一种非常规水资源,在早年的煤矿开采过程中不被重视,不但浪费严重,还造成了一定的污染问题。因此,对矿井水资源合理开发利用潜力进行研究,有助于缓解当前用水紧缺的矛盾,为社会经济可持续发展提供支撑。本文在总结了国内外矿井水资源开发利用现状的基础上,以宁东煤炭基地积家井矿区银星一井为研究对象,对其煤炭产量达到设计生产规模时的矿井水涌水量、矿井水合理利用方案及其开发利用潜力进行了系统分析。主要结论有:（1）通过总结分析国内外矿井涌水量计算方法,分别采用比拟法、廊道法、大井法、灰色模型法与实测拟合法预测银星一井的涌水量,并综合分析各计算方法的适用条件,采用实测拟合法预测成果,预测银星一井涌水量为6246m3/d。（2）收集整理银星一井可研设计规模4Mt/a用水基本情况与现状实际3.21Mt/a用水情况,对其用水参数、取用水指标及节水潜力进行分析,重新核定银星一井矿井水资源合理利用方案,确定其矿区总用水量为70.21万m3/a,总取水量为91.12万m3/a;其中取用矿井疏干水量76.42万m3/a,扣除不可利用量17.97万m3/a,可利用矿井疏干水量为58.45万m3/a。（3）通过研究矿井水资源相关概念及计算方法,计算得出银星一井矿井水可利用量为157.68万m3/a,扣除矿井自用水量与已开发利用量58.45万m3/a,银星一井的矿井水开发利用潜力为99.23万m3/a。结果表明,矿井涌水不但可以满足矿区生产生活需要,仍有较大的开发利用潜力可供给周边用水户使用。
刘浩[7]（2018）在《潘谢矿区井涌水量预测方法优化研究》文中研究指明矿井涌水量是矿井水文地质条件复杂程度的重要评价指标,也是矿山制定开采方案及排水系统设计的依据。在矿山开采的过程中,矿井涌水量预测的准确性对于保障煤矿的安全开采、防止淹井事故的发生以及实现高效开采都有非常重要的意义。矿井涌水量是矿井在开采过程中水文地质条件的综合体现,不同水文地质条件的矿井涌水规律不同,同一水文地质单元的涌水规律相似。因此,不同水文地质单元的矿井采用同样的公式计算矿井涌水量,会产生较大的误差。为更加科学地预测潘谢矿区各矿井涌水量,根据地质构造、水文地质条件,将潘谢矿区划分为松散层补给区、灰岩补给区和推覆体补给区三个水文地质单元。在研究现有矿井涌水量预测方法适用性条件的基础之上,结合潘谢矿区不同水文地质单元矿井具体水文地质条件的差异性,探寻矿井预测涌水量与实测涌水量之间产生误差的原因。在综合考量现有涌水量预测理论技术与方法的同时,结合潘谢矿区具体水文地质条件分析确定矿井涌水量的影响因子,提出采用基于改进模糊层次分析法确定矿井涌水量的影响因子权重分布。将矿区现有的资料完整度与矿区实际情况相结合,建立适合潘谢矿区的涌水量预测优化模型,采用涌水量预测优化模型,对潘谢矿区不同的水文地质单元的矿井涌水量预测方法进行优化,确定不同水文地质单元的矿井涌水量最优预测方法。通过工程实例验证,采用优化的涌水量预测方法计算的结果与实测涌水量比较符合。因此,所建立的潘谢矿区矿井涌水量预测优化模型可以为该矿区内的各矿井涌水量预测提供支持。
崔延华[8]（2018）在《平煤七矿矿井涌水量对地表降水的响应研究》文中指出人类对水文过程的研究由来已久,随着人类活动范围的扩大和科学技术水平的进步,不断增加着新的内容。近年来,深部矿井水与地表水、地下水之间的关系研究是水文学研究的一个新的热点问题。基于此,本文采用弹性系数法和灰色理论模型定量分析研究降水与矿井涌水之间的关系。其目的是从科学角度来研究采煤区域降水与浅层地下水之间水资源的转化关系,为煤矿开采区地下水涌水防治和采煤区水资源开发利用提供科学依据。灰色理论模型的机理是通过改变样本序列在时间上的尺度范围,研究其在不同时间尺度范围内的统计规律,该理论模型可以为研究时间序列的复杂性演变规律提供一种较为有效的预测方法;R/S分析法依据Hurst指数能够判定时间序列形态的持续性,并且根据平均循环长度能够估算时间序列对其初值的记忆长度。该方法已在很多领域有了应用,但在矿井水与地表水的关系研究中还未出现。Mann-Kendall趋势检验法和弹性系数法被普遍应用于地表水文气象数据序列的变化规律研究中,但这两种方法在矿井涌水量的变化规律研究中还未曾运用。针对平煤七矿及区域内20032014年降水量和涌水量的逐年逐月实测资料,本文首先利用不均匀系数法和集中系数法分析降水量和涌水量的年内变化特征;然后采用Mann-Kendall趋势检验法,分析降水量和涌水量的年际变化特征;继而运用弹性系数法定量分析降水量变化对矿井涌水量变化的影响,即利用弹性系数法,量化矿井水对降水的变化的响应;最后,利用灰色理论模型,对降水量和涌水量的未来变化趋势进行预测分析,并确定各自的变化周期。结果表明:降水量的年内分配逐年基本平稳,涌水量的年内分配逐年趋于均匀。降水量的年际序列呈显着减少变化趋势,2004年4月是降水量突变开始的年（月）份,而且是降水量由多变少的突变年（月）份;涌水量呈显着减少变化趋势,2007年3月是涌水量突变开始的年（月）份,而且是涌水量由多变少的突变年（月）份。涌水量过程与降水量过程相一致,降水变化对涌水变化的影响比较大。涌水减少与降水减少的趋势基本同步,即降水变化与涌水演变特征比较接近,说明降水变化必然会对涌水量有重要的影响。弹性系数法分析表明,降水量减少1%将造成涌水量减少0.94%,即历年降水减少14.62mm,则涌水平均减少289.52m3。灰色预测模型表明,平煤七矿矿井涌水量月序列的平均循环周期T=25,降水量月序列的平均循环周期T=15,且平煤七矿自2007年起,连续2年的降水量对其后1年涌水量的影响较大。GM（1,1）预测模型对平煤七矿矿井涌水量的预测精度为80.86%,在此基础上通过R/S分析,所建立的平煤七矿矿井涌水量R/S-GM（1,1）预测模型,其预测精度为84.81%,该预测模型具有时间序列跨度较小,波动性相对较低等优点,灰色预测模型为矿井涌水量的中长期预测开拓了一条新的路径。
李建林,常晓峰,王燕[9]（2017）在《矿井涌水量的中长期混沌预测》文中研究指明针对目前采煤矿井涌水量预测模型误差较大的问题,利用混沌理论对矿井涌水量进行混沌特征辨识,在此基础上,建立矿井涌水量中长期混沌预测模型。以平煤十二矿为例,对矿井涌水量序列（时间尺度为月）进行分析,其中最大Lyapunov指数为0.161 1,大于0,说明该序列具有混沌特征。计算了时间延迟（τ=12月）和嵌入维数（m=9）,对涌水量序列进行相空间重构,建立了矿井涌水量中长期混沌预测模型（预测周期为6个月）。与实测结果对比,模型的预测精度达到了99.37%。该预测模型为矿山多季度安全生产计划的制定及水害防治提供了科学依据。
邓高,杨珊,江时雨[10]（2016）在《相空间重构和混沌遗传神经网络融合的矿井涌水量预测研究》文中认为为了更准确预测矿井涌水量变化,有效防治矿山水害,本文提出利用相空间重构和混沌遗传神经网络相结合的方法预测矿井涌水量。选用C-C算法确定嵌入维数和延迟时间,通过对时间序列进行相空间重构来判断涌水量时间序列的混沌特性。为避免BP神经网络极易陷入局部解的问题,采用遗传算法对混沌神经网络进行参数优化,构建混沌遗传神经网络预测模型。将构建的模型应用于某矿山-100 m水平巷道涌水量的预测,在理论预测时长内预测最大误差为3.38%,表明该方法能够反映短期内矿井涌水量变化的趋势,相比单纯的混沌BP神经网络预测模型,预测精度有所提高,可为矿山企业的灾害防治提供科学的参考依据。
二、矿井涌水量时间序列的频谱分析及应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、矿井涌水量时间序列的频谱分析及应用（论文提纲范文）
（1）基于R/S分析法的矿井涌水量时间序列分析及定量预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 分析法概述 |
| 1.1 R/S分析法基本原理 |
| 1.2 灰色预测模型 |
| 1.3 R/S灰色预测模型 |
| 2 研究区涌水量时间序列 |
| 3 涌水量时间序列的R/S分析 |
| 3.1 涌水量时间序列的Hurst指数 |
| 3.2 涌水量时间序列平均循环周期 |
| 3.3 涌水量时间序列的随机性 |
| 4 涌水量时间序列预测模型 |
| 4.1 灰色预测模型构建 |
| 4.2 R/S灰色预测模型构建 |
| 4.3 预测模型精度对比 |
| 5 结论 |
（2）基于统计学与动力学方法的矿井涌水量预测评价 ——以杭来湾井田为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 矿井涌水量预测方法的研究现状 |
| 1.2.2 地下水动力学方法研究现状 |
| 1.2.3 地下水统计学方法研究现状 |
| 1.2.4 杭来湾井田研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文特色及创新点 |
| 第二章 研究区水文地质条件 |
| 2.1 自然地理与地质概况 |
| 2.1.1 地理位置与交通 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气象与水文 |
| 2.1.4 区域地质特征 |
| 2.1.5 井田地质特征 |
| 2.1.6 井田煤层特征 |
| 2.2 区域水文地质特征 |
| 2.2.1 含水层结构特征 |
| 2.2.2 地下水补径排特征 |
| 2.2.3 地下水动态特征 |
| 2.2.4 地下水水化学特征 |
| 2.3 矿井充水水文地质条件 |
| 2.3.1 生产矿井充水水文地质特征 |
| 2.3.2 矿井充水水源分析 |
| 2.3.3 矿井充水通道分析 |
| 2.3.4 矿井充水强度分析 |
| 第三章 统计学方法预测矿井涌水量 |
| 3.1 趋势分析法预测 |
| 3.2 时间序列分析法预测 |
| 3.2.1 时间序列分析原理 |
| 3.2.2 建立时间序列ARIMA模型 |
| 3.2.3 模型预测 |
| 3.3 回归分析法预测 |
| 3.3.1 回归分析基本原理 |
| 3.3.2 相关程度分析 |
| 3.3.3 回归模型的建立 |
| 3.3.4 回归预测结果 |
| 3.4 富水系数法预测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 动力学方法预测矿井涌水量 |
| 4.1 解析法预测 |
| 4.2 数值法预测 |
| 4.2.1 数值模型构建 |
| 4.2.2 数值模型预测 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 矿井涌水量预测分析与评价 |
| 5.1 涌水量预测结果分析评价 |
| 5.1.1 多种方法预测结果分析 |
| 5.1.2 多种方法预测结果对比评价 |
| 5.2 涌水量预测方法分析评价 |
| 5.2.1 涌水量的多种预测方法分析 |
| 5.2.2 涌水量的多种预测方法对比评价 |
| 5.3 矿井涌水量预测的可靠性分析 |
| 5.4 釆煤涌水对第四系潜水资源量与地下水位的影响 |
| 5.4.1 对第四系潜水资源量的影响 |
| 5.4.2 对第四系地下水位的影响 |
| 5.5 煤层开采对井田内沙漠植被的影响 |
| 5.5.1 地表植被与潜水位关系 |
| 5.5.2 研究区现状植物生长情况 |
| 5.5.3 两种煤层开采方案下对井田生态植被的影响 |
| 5.5.4 井田沙漠植被的保护措施 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）煤矿开采矿井涌水量预测方法现状及发展趋势（论文提纲范文）
| 1 水文地质比拟法 |
| 2 回归分析法 |
| 3 模糊数学法 |
| 4 灰色理论法 |
| 5 BP人工神经网络 |
| 6 时间序列分析法 |
| 7 数值模拟法 |
| 8 大井法 |
| 9 存在问题及发展趋势 |
| 9.1 存在问题 |
| 9.2 发展趋势 |
| (1)建立多因素综合模型。 |
| (2)基于大数据的预测。 |
| (3)系统理论综合分析。 |
| 10 结论 |
（4）基于时序数据挖掘的煤矿安全趋势性知识发现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 煤矿安全时间序列研究分析 |
| 1.2.1 宏观煤矿安全时序数据挖掘研究 |
| 1.2.2 微观煤矿安全时序数据挖掘研究 |
| 1.2.3 煤矿安全数据挖掘系统研究 |
| 1.3 研究目标与研究意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 数据挖掘与知识发现 |
| 2.1.1 基本内涵 |
| 2.1.2 一般过程 |
| 2.1.3 研究范式及特征 |
| 2.1.4 类别划分及其主要功能作用 |
| 2.2 事故致因因素与危险源 |
| 2.3 煤炭企业数据构成 |
| 2.4 时间序列趋势分析与描述 |
| 2.4.1 时间序列趋势性分析与预测 |
| 2.4.2 时间序列趋势性描述 |
| 2.5 时间序列分段线性表示研究 |
| 2.6 时间序列趋势相似性度量研究 |
| 2.7 关键科学问题 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 煤矿安全趋势性知识 |
| 3.1 煤矿安全时间序列数据体系 |
| 3.1.1 煤矿安全时间序列数据 |
| 3.1.2 基于二维属性的煤矿安全时间序列数据体系 |
| 3.2 时间序列趋势描述基元体系 |
| 3.3 煤矿安全趋势性知识内涵 |
| 3.3.1 煤矿安全趋势性知识的构成 |
| 3.3.2 煤矿安全趋势性知识特征 |
| 3.4 煤矿安全趋势性知识的价值与作用 |
| 3.5 煤矿安全趋势性知识发现过程 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于PLR_GA的煤矿安全时间序列数据预处理方法 |
| 4.1 基于GA的时间序列分段线性表示 |
| 4.1.1 算法实现步骤 |
| 4.1.2 算法特点分析 |
| 4.2 实验及结果分析 |
| 4.2.1 实验环境及数据 |
| 4.2.2 实验方法 |
| 4.2.3 实验结果 |
| 4.3 煤矿安全趋势性知识发现预处理过程模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 煤矿安全单时序趋势性知识发现 |
| 5.1 CO数据趋势性知识发现 |
| 5.1.1 数据理解 |
| 5.1.2 基于PLR_GA的降维趋势变换 |
| 5.1.3 基于SPADE算法的CO趋势序列频繁模式发现 |
| 5.1.4. 不同压缩率条件下的CO频繁序列模式评估 |
| 5.2 瓦斯浓度序列数据趋势性知识发现 |
| 5.2.1 数据理解 |
| 5.2.2 基于PLR_GA的降维趋势变换 |
| 5.2.3 不同压缩率条件下的瓦斯趋势序列频繁模式评估 |
| 5.3 负压数据的趋势性知识发现 |
| 5.3.1 数据理解 |
| 5.3.2 基于PLR_GA的降维趋势变换 |
| 5.3.3 不同压缩率条件下的负压趋势序列频繁模式评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 煤矿安全多时序趋势性知识发现 |
| 6.1 动态模式匹配 |
| 6.1.1 动态模式匹配距离 |
| 6.1.2 实验分析 |
| 6.2 基于DPM的序列趋势相似性关系识别 |
| 6.2.1 数据选择与预处理 |
| 6.2.2 煤矿安全趋势序列数据类型识别 |
| 6.2.3 聚类结果 |
| 6.3 基于SPADE的序列趋势相似性关系分析与评估 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）大气降水对西南山区煤矿涌水量的影响及预测分析 ——以小屯矿为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 矿区交通位置 |
| 2.2 气象条件 |
| 2.3 井田地质 |
| 2.4 矿井开采简况 |
| 3 降水对山区岩溶充水矿床涌水影响研究 |
| 3.1 水文地质条件 |
| 3.2 大气降水对矿井充水影响分析 |
| 3.3 大气降水对矿井涌水影响总结 |
| 4 大气降水-涌水量时序分析 |
| 4.1 基于SPSS的时间序列相关性分析 |
| 4.2 传递函数模型汛期涌水量预测 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 大气降水对涌水量影响预测分析 |
| 5.1 解析法与降水入渗系数法结合预测矿井涌水量 |
| 5.2 考虑降水影响下FEFLOW三维地质模型预测 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 大气降水影响下矿井防治水建议 |
| 1)顶板水害致灾可能性总结 |
| 2)防治建议 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）矿井水开发利用潜力与合理利用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外矿井水开发利用现状 |
| 1.3 国内外矿井涌水量预测的研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区基本情况 |
| 2.1 自然地理条件 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 水文气象 |
| 2.2 水文地质条件 |
| 2.2.1 含(隔)水层水文地质特征 |
| 2.2.2 地下水主要化学特征 |
| 2.3 地下水补、径、排条件 |
| 2.4 主要可采煤层 |
| 3 矿井水涌水量预测 |
| 3.1 涌水量预测方法 |
| 3.2 矿坑涌水量预测 |
| 3.2.1 大井法 |
| 3.2.2 廊道法 |
| 3.2.3 比拟法 |
| 3.2.4 灰色模型法 |
| 3.2.5 实测拟合法 |
| 3.3 涌水量采用成果 |
| 3.4 矿井水水质评价 |
| 3.4.1 矿坑原水水质评价 |
| 3.4.2 矿坑水再生水处理工艺 |
| 4 矿井水开发利用潜力分析 |
| 4.1 矿井水开发利用潜力评价方法 |
| 4.1.1 矿井水相关概念 |
| 4.1.2 矿井水资源量计算方法 |
| 4.1.3 评价方法 |
| 4.2 矿井水合理利用方案 |
| 4.2.1 设计规模用水基本情况 |
| 4.2.2 现状实际用水情况 |
| 4.2.3 矿井水合理开发利用研究 |
| 4.3 可利用潜力分析 |
| 5 结论与建议 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 存在问题及建议 |
| 攻读学位期间参加的科研研究及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）潘谢矿区井涌水量预测方法优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 潘谢矿区基本概况 |
| 2.1 自然地理 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气象 |
| 2.1.3 水系 |
| 2.2 地质概况 |
| 2.2.1 地层 |
| 2.2.2 构造 |
| 2.3 水文地质概况 |
| 2.3.1 区域水文地质概况 |
| 2.3.2 主要含水层与隔水层 |
| 3 潘谢矿区水文地质单元划分 |
| 3.1 划分依据 |
| 3.1.1 总体依据 |
| 3.1.2 潘谢矿区水文地质单元划分依据 |
| 3.2 划分结果 |
| 3.2.1 松散层补给区水文地质单元 |
| 3.2.2 灰岩补给区水文地质单元 |
| 3.2.3 推覆体补给区水文地质单元 |
| 3.3 各水文地质单元水文地质特征 |
| 3.3.1 松散层补给区水文地质特征 |
| 3.3.2 灰岩补给区水文地质特征 |
| 3.3.3 推覆体补给区水文地质特征 |
| 4 矿井涌水量预测方法及其适用性分析 |
| 4.1 矿井涌水量的影响因素 |
| 4.2 矿井涌水量的预测步骤 |
| 4.3 涌水量预测方法适用性分析 |
| 4.3.1 非确定性方法 |
| 4.3.2 确定性方法 |
| 4.4 潘谢矿区涌水量预测现状 |
| 4.4.1 潘谢矿区矿井涌水量规律 |
| 4.4.2 矿井涌水量预测方法选取 |
| 5 基于改进模糊层次分析的涌水量预测模型及评价体系 |
| 5.1 改进模糊层次分析法的基本概念及原则 |
| 5.2 影响因子体系的确定原则和建立 |
| 5.2.1 影响因子体系确定原则 |
| 5.2.2 影响因子的建立 |
| 5.3 影响矿井涌水量预测精度的因子分析 |
| 5.4 体系权重确定 |
| 5.5 预测模型及评价体系方法 |
| 6 潘谢矿区矿井涌水量预测方法优化 |
| 6.1 松散层补给区涌水量预测方法优化 |
| 6.1.1 松散层补给区矿井实测涌水量 |
| 6.1.2 松散层补给区矿井涌水量预测优化方法 |
| 6.1.3 优化方法预测结果验证 |
| 6.2 灰岩补给区矿井涌水量预测方法优化 |
| 6.2.1 灰岩补给区矿井实测涌水量 |
| 6.2.2 灰岩补给区矿井涌水量预测优化方法 |
| 6.2.3 优化方法预测结果验证 |
| 6.3 推覆体补给区矿井涌水量预测方法优化 |
| 6.3.1 推覆体补给区矿井实测涌水量 |
| 6.3.2 推覆体补给区矿井涌水量预测优化方法 |
| 6.3.3 优化方法预测结果验证 |
| 7 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（8）平煤七矿矿井涌水量对地表降水的响应研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 不均匀系数法 |
| 2.2 集中系数法 |
| 2.3 Mann-Kendall检验法 |
| 2.3.1 Mann-Kendall趋势检验法 |
| 2.3.2 Mann-Kendall突变检验法 |
| 2.4 弹性系数法 |
| 2.5 灰色模型 |
| 2.5.1 GM(1,1)模型 |
| 2.5.2 R/S分析 |
| 2.5.3 R/S-GM(1,1)模型 |
| 3 研究区概况与资料收集 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 自然地理 |
| 3.1.2 地形地貌 |
| 3.1.3 气候特点 |
| 3.1.4 社会经济 |
| 3.1.5 水文特征 |
| 3.2 资料收集 |
| 3.3 补给区范围 |
| 4 降水量和涌水量年际年内变化特征 |
| 4.1 降水量和涌水量的年内变化特征 |
| 4.1.1 降水量和涌水量的年内分配不均匀性 |
| 4.1.2 降水量和涌水量的年内分配集中度 |
| 4.2 降水量和涌水量的年际变化趋势 |
| 4.2.1 降水量的年际变化趋势 |
| 4.2.2 涌水量的年际变化趋势 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 降水量变化对涌水量的影响 |
| 5.1 涌水量的演变与降水量变化之间的关系 |
| 5.1.1 涌水量的演变对降水量变化的响应 |
| 5.1.2 涌水量对降水量的弹性系数 |
| 5.2 灰色预测模型 |
| 5.2.1 GM(1,1)模型 |
| 5.2.2 R/S分析 |
| 5.2.3 R/S-GM(1,1)模型 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论及建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）矿井涌水量的中长期混沌预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究方法 |
| 1.1 相空间重构 |
| 1.1.1 时间延迟τ的确定 |
| 1.1.2 嵌入维数m的确定 |
| 1.2 最大Lyapunov指数 |
| 1.3 时间序列的混沌预测 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 涌水量特征 |
| 2.2 基于混沌的涌水量预测 |
| 2.2.1 时间延迟τ和嵌入维数m |
| 2.2.2 相空间重构 |
| 2.2.3 最大Lyapunov指数 |
| 2.2.4 涌水量预测 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 关于模型及参数 |
| 2.3.2 时间尺度 |
| 3 结论 |
（10）相空间重构和混沌遗传神经网络融合的矿井涌水量预测研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 相空间重构与参数选择 |
| 2.1 相空间重构原理 |
| 2.2 C-C方法参数的选取 |
| 3 混沌遗传神经网络 |
| 3.1 混沌神经网络预测方法 |
| 3.2 GA-BP算法 |
| 3.3 混沌遗传神经网络模型 |
| 4 涌水量预测实例分析 |
| 4.1 相空间参数选取 |
| 4.2 矿井涌水相空间重构 |
| 4.3 混沌判别 |
| 4.3.1 主成分方法定性判别 |
| 4.3.2 Wolf方法定量判别 |
| 4.4 预测模型仿真 |
| 5 结论 |
四、矿井涌水量时间序列的频谱分析及应用（论文参考文献）
- [1]基于R/S分析法的矿井涌水量时间序列分析及定量预测[J]. 田罡豪,崔中良,胡体才,黄保胜,夏荣辉,刘红伟,王宏,任周洪. 化工矿物与加工, 2021(10)
- [2]基于统计学与动力学方法的矿井涌水量预测评价 ——以杭来湾井田为例[D]. 刘谋. 西北大学, 2021(12)
- [3]煤矿开采矿井涌水量预测方法现状及发展趋势[J]. 王晓蕾. 科学技术与工程, 2020(30)
- [4]基于时序数据挖掘的煤矿安全趋势性知识发现研究[D]. 王兆刚. 中国矿业大学(北京), 2020(04)
- [5]大气降水对西南山区煤矿涌水量的影响及预测分析 ——以小屯矿为例[D]. 宋志钢. 中国矿业大学, 2019(01)
- [6]矿井水开发利用潜力与合理利用研究[D]. 李琳. 华北水利水电大学, 2019(01)
- [7]潘谢矿区井涌水量预测方法优化研究[D]. 刘浩. 安徽理工大学, 2018(12)
- [8]平煤七矿矿井涌水量对地表降水的响应研究[D]. 崔延华. 河南理工大学, 2018(01)
- [9]矿井涌水量的中长期混沌预测[J]. 李建林,常晓峰,王燕. 河南理工大学学报(自然科学版), 2017(05)
- [10]相空间重构和混沌遗传神经网络融合的矿井涌水量预测研究[J]. 邓高,杨珊,江时雨. 世界科技研究与发展, 2016(05)