马举
- 作品数：61 被引量：199H指数：9
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- 相关领域：矿业工程建筑科学自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 低温高寒环境下尾砂胶结充填体强度特性研究被引量：15
- 2013年
- 研究了低温高寒环境下尾砂胶结充填体的强度特性,并采用灰色关联分析方法探究了充填体强度对灰砂比、料浆质量浓度和养护时间等强度控制因素变化的敏感程度。结果表明,低温高寒环境下,充填体强度随着灰砂比、料浆质量浓度和养护时间的增大而增大,影响充填体强度的最主要因素为灰砂比,其次为养护时间,再次为料浆质量浓度。
- 赵国彦周礼马举杨清
- 关键词：胶结充填体强度特性灰色关联分析
- 一种吸能可变形锚杆托盘
- 本实用新型公开了一种吸能可变形锚杆托盘，该托盘它由整块钢板弯折成上下对称拱状梯形平台后经焊接形成，焊接后外形为横置扁空心六棱柱，包括上平台、侧板和下平台，上平台与下平台中心开设有圆形通孔。在锚杆安装时，托盘下平台紧接岩体...
- 姚金蕊马举赵国彦董陇军
- 文献传递
- 砂土介质振弦式土压力盒标定试验被引量：1
- 2020年
- 由于土压力盒材料与砂土在物理力学性质上的差异,在刚性加载砂标试验中土压力盒受力面易出现拱效应、应力重分布和应力分散等问题,导致刚性加载在很多砂标试验中的适用性较差。针对上述问题,基于缩小加载面积和介质空间的思路设计出新型的砂标试验方法——应力集中砂标法。采用刚性加载试验法和应力集中砂标试验法对3种不同规格的土压力盒进行室内标定试验,将2种试验法获得的标定结果与厂家气标结果进行对比。结果表明:新型试验方法获得的标定曲线离散率均较低,标定结果满足室内试验的精度要求,具备现场应用价值;刚性加载试验标定结果相较气标值偏小,而应力集中砂标法的标定结果相较气标值偏大,表明在质地松软、颗粒孔隙率较大的砂标试验环境中,应力集中砂标法具有更强的适用性。
- 简筝赵国彦王玺马举肖屈日
- 关键词：土拱效应
- 一种连续深井水力提升矿石系统及使用方法
- 本发明涉及一种连续深井水力提升矿石系统，其技术方案为，包括在副井底部周围布置的两个密封的矿浆仓、两个敞开的制浆仓、在副井管缆间布置的进水管和水力提升管、双向电泵、水平输浆管、地表提升泵室、矿水分离室和地表分离水管，所述进...
- 肖鹏赵国彦王宁梁伟章马举罗小彦朱泉企
- 基于峰值前后波形斜率的矿山微震与爆破信号识别方法
- 本发明公开了一种基于峰值前后波形斜率的矿山微震与爆破信号识别方法，步骤1：获得线性识别方程：基于N次微震事件与M次爆破事件获得分别以A、k<Sub>1</Sub>、k<Sub>2</Sub>、k<Sub>3</Sub>、...
- 马举赵国彦董陇军李夕兵周子龙
- 文献传递
- 一种充填隔离墙构筑方法
- 本发明公开了一种充填隔离墙构筑方法，包括自检、准备、取砂、配料、搅拌、输送、浇筑、清洗等步骤。在构筑充填隔离墙时，能够自下而上分层将一定比例的水泥砂浆和速凝剂混合浇注至模板内并快速凝结，形成具有一定强度的充填隔离墙。本发...
- 赵国彦梁伟章刘雷磊邹景煜马举王猛张婷婷彭康
- 文献传递
- 基于波形特征的矿山微震与爆破信号模式识别
- 本文以基于波形特征的矿山微震与爆破信号模式识别为题，分别通过标定爆破和人工识别的方式先后建立矿山微震和爆破信号数据库。依据这两类数据库提取了七个波形特征参数。将波形特征参数与传统模式识别方法中的Fisher线性判别方法结...
- 马举
- 关键词：微震监测波形特征模式识别
- 文献传递
- 顶板冒落前后微震活动性参数分析及预警被引量：24
- 2016年
- 基于微震活动性参数研究在岩体稳定性预报中的重要性,探讨b值、能量指数EI、施密特数S_(cs)、累积视体积ΣV_A等微震参数在顶板冒落前后的变化,提出"能量指数与累积视体积之比(EEI)"以及"施密特数与累积视体积之比(EScs)"的概念,并将其作为岩体稳定性预测的参数。结合前人对b值与事件数在岩体稳定性预测中的研究,以这3组参数建立微震监测预报的一般模式,应用到用沙坝矿岩体稳定性预测。结果表明:b值在顶板冒落前先增大后减小的趋势具有危险预警的功能;能量指数、施密特数急剧下降以及累积视体积增加,表征了岩体内累积应变能的突然释放,预示围岩稳定性的劣化。这种微震监测预报手段综合确定的预警期更适合矿山,并留有一定的响应时间以规避风险。
- 张楚旋李夕兵董陇军马举黄麟淇
- 关键词：采矿工程微震监测顶板冒落B值施密特数预警
- Adaboost集成学习优化的巷道围岩松动圈预测研究
- 2023年
- 为提高巷道围岩松动圈预测准确率,给围岩支护和地压管理提供更科学的指导,提出了一种新的预测方法。采用改进的Adaboost回归算法对3种机器学习算法进行集成优化,即在Adaboost回归算法中寻找误差率阈值的最优值,实现Adaboost全局最优的集成效果。应用网格搜索对BP、SVM和RF的超参数进行优化,建立BP-Adaboost、SVM-Adaboost和RF-Adaboost回归预测模型。结果表明:BP-Adaboost模型的预测性能最好,误差率为7.65%。结合矿山松动圈测试实例进行验证分析,平均相对误差为4.15%。因此,所提出的模型能够为围岩松动圈预测提供参考,可以满足工程应用的需求。
- 方博扬赵国彦马举陈立强简筝
- 关键词：围岩松动圈网格搜索ADABOOST算法BP神经网络
- 一种可回收的气推式吸能锚杆及其使用方法
- 本发明涉及一种可回收的气推式吸能锚杆，其技术方案是：上下两个钢圈与两端的钢圆盘中间套有橡胶气圈，钢圈连杆贯穿钢圈固定连接在钢圆盘上，整体形成气囊结构。气体通过内部气管进入气囊中，并通过上下两层钢圈的中空部分由气囊向橡胶气...
- 毛文杰赵国彦马举简筝彭康陈立强方博扬
- 文献传递
