【摘 要】
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针对综掘工艺在三维虚拟仿真强交互性、现场情景高贴合度等方面的不足,提出了基于Unity3D综掘工艺虚拟仿真系统实现方法.以某矿综掘现场为真实场景,应用UG建模和3DMax的方法实现综掘工艺虚拟场景搭建和综掘工艺设备各部件运动仿真,通过GUI交互界面,实现各部件间的交互运动,最后将所建模型文件导入Unity3D系统,进行运动仿真交互设计.根据学习测试结果,该系统实现了综合机械化巷道掘进工艺的可视化交互仿真操作,各操作项模块间转换流畅.系统易于操作、场景明晰、实操性强,适用于工人岗前培训、学生实操训练和试验教
【机 构】
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山东科技大学煤矿安全开采国家级虚拟仿真试验教学中心,山东青岛市266590;山东科技大学能源与矿业工程学院,山东青岛市 266590;山东科技大学矿业工程国家级试验教学示范中心,山东青岛市 26659
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针对综掘工艺在三维虚拟仿真强交互性、现场情景高贴合度等方面的不足,提出了基于Unity3D综掘工艺虚拟仿真系统实现方法.以某矿综掘现场为真实场景,应用UG建模和3DMax的方法实现综掘工艺虚拟场景搭建和综掘工艺设备各部件运动仿真,通过GUI交互界面,实现各部件间的交互运动,最后将所建模型文件导入Unity3D系统,进行运动仿真交互设计.根据学习测试结果,该系统实现了综合机械化巷道掘进工艺的可视化交互仿真操作,各操作项模块间转换流畅.系统易于操作、场景明晰、实操性强,适用于工人岗前培训、学生实操训练和试验教学,对丰富学习过程、提升学习者对巷道掘进工艺的学习效果具有良好助益.
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为了探明混合浸矿细菌菌群对低品位铀矿的浸出特性及菌群分布规律,研究了用混合菌群(A.ferrooxidans、L.erriphilum、A.thiooxidans)柱浸某低品位花岗岩型铀矿石过程中浸出液参数变化、上下层矿石钝化层的表面特性及微生物群落的分布规律.结果 表明,该铀矿石经过20 d酸浸、57d菌浸之后,铀浸出率达到82.56％左右,其中上层矿石铀浸出率比下层高约1.49％,为83.3％左右,且上层矿渣表面钝化物产生量比下层更少.菌群群落结构分析表明,浸出液中优势菌群为L.ferriphilum
针对矿山微震监测预警过程中,定位事件分析存在的技术难度大、准确度不高等问题,结合各区域不同的单通道事件率情况,引入单通道异常情况下的事件率与正常情况下的事件率比值,考虑初始施工扰动影响,动态调整单通道事件率预警指标.融冠矿业实际应用表明,当实际监测过程中单通道事件率倍比值超过预警值时,即会报警,且预警后出现岩体片帮垮塌.进一步分析发现,当单通道事件率倍比值超过预警值后,预示着围岩稳定性持续恶化,经历一个相对平静期后,岩体将会出现宏观开裂垮塌,这种单通道微震监测预报手段,能及时发现岩体的内部变化,可更好地实
为探究地下工程中岩石在周期荷载作用下的破坏过程,对砂岩进行了多组分等级单轴循环加卸载试验.在假设岩石的微元强度服从修正Griffith准则和微元破坏服从Weibull概率分布的基础上,引入岩石损伤理论,建立了单轴及三轴砂岩损伤本构模型.通过本构模型与试验数据拟合对比,结果表明:拟合效果均在0.99以上,即两者存在较高的相似度,故该模型将能够表述地下工程中岩石在周期荷载作用下的破坏过程,并具有一定的合理性及有效性.另外,对本构模型进行合理修正,得出修正表达式,为研究岩石加卸载破坏过程提供了新的思路.
金属离子在煤炭固液界面的作用机制对促进煤炭清洁高效加工利用、水资源与矿物资源的高效循环利用及“碳减排”具有重要意义.采用耗散石英微晶天平(QCM-D)研究了K+、Mg2+、Al3+、Fe3+四种金属离子在碳表面的吸附脱附行为.结果 表明,浓度和价态的升高均有利于提高金属离子的吸附作用,四种金属离子与碳表面的作用强度由高到低排序为:Fe3+＞ Al3+＞ Mg2+＞ K+;K+和Mg2+表现为单段吸附,在2 min内达到吸附平衡,随着吸附量增加,吸附层的密实程度无明显变化,用水清洗后可完全脱附;AlCl3溶
为解决新疆某多金属矿铜铅分离困难、互含严重的问题,开展了铜铅分离工艺条件试验.试验采用混合精矿压滤协同活性炭脱药,将重铬酸钾、水玻璃、CMC进行组合作为抑制剂,Z-200作为捕收剂,经一粗两精一扫,可获得:Cu品位为20.34％、回收率为92.38％、含Pb量为6.46％的铜精矿;Pb品位为51.09％、回收率为95.13％、含Cu量为0.68％的铅精矿,铜铅分离指标良好.
针对工作面瓦斯浓度精准预测中未有效利用瓦斯数据的空间特性问题,在有效提取瓦斯浓度监测数据时空特征的基础上,提出了一种基于优化卷积神经网络和优化双向门控单元神经网络的瓦斯浓度预测方法(PSO-CNN-aBiGRU).首先应用随机森林和Hilbert-Huang变换方法对瓦斯监测数据中的缺失值和噪声进行预处理,然后使用经过粒子群优化的卷积神经网络对预处理后的瓦斯监测数据进行空间特征提取,最后考虑数据的历史信息和未来状态,基于自适应矩估计最大值优化的双向门控单元神经网络,构建PSO-CNN-aBiGRU瓦斯浓度
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