[发明专利]一种地浸矿山抽注平衡预测系统及预测方法在审
申请号: | 202211432801.6 | 申请日: | 2022-11-16 |
公开(公告)号: | CN115688603A | 公开(公告)日: | 2023-02-03 |
发明(设计)人: | 许林英;梁皓发 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06T17/05;G06F18/214;G06F18/2415;G06N3/084;G06N3/047;G06N3/0475;G06F8/20;G06F8/30;G06F8/38;G06F9/455 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 张建中 |
地址: | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 种地 矿山 平衡 预测 系统 方法 | ||
本发明公开了一种地浸矿山抽注平衡预测系统及预测方法,该系统包括矿山基础信息管理子系统和地浸矿山抽注平衡预测子系统;矿山基础信息管理子系统用于采集及存储矿山地质数据、水文数据以及抽注孔数据;地浸矿山抽注平衡预测子系统包括数据预处理模块及抽注平衡预测模块;数据预处理模块用于对来自矿山基础信息管理子系统的数据进行流处理;抽注平衡预测模块基于神经网络构建,用于预测抽注平衡点;抽注平衡预测模块输入来自数据预处理模块的数据,输出抽注平衡点预测信号。本发明实时监控抽液孔信息,注液孔信息,抽注液变化信息,采区抽注液布局情况,地下水流动情况,提高模型预测准确率与实时性。
技术领域
本发明涉及一种矿山抽注平衡预测方法,特别涉及一种地浸矿山抽注平衡预测系统及预测方法。
背景技术
矿山抽注平衡是地浸矿山能否保证正常生产的关键,而抽注平衡主要通过钻孔来实现。保证地浸井场抽注平衡的目的是:(1)控制溶浸液不流出矿体外,避免大面积污染地下水;(2)减少或消除溶浸液流失;(3)减少或消除因溶浸液流失而造成的金属损失;(4)增大企业经济效益;(5)为后期地下水治理创造良好条件。在实际地浸生产中,抽注平衡有两方面含义,一方面是控制整个采区总的抽液量与注液量基本相等,以保证注入的溶浸液不流失,抽出的浸出液不被稀释;另一方面是要控制每个抽注单元局部抽注平衡,以防止溶浸液分配不均,产生“溶液死角”。根据地下水动力学原理,要达到抽注平衡目的,常控制抽出量大于注入量1~3%,在采区内形成大的降水漏斗,控制溶浸液只在采区内运移。如果抽液量过多,既稀释了浸出液,又要增加较多的地面处理设施。
目前没有相应的矿山抽注平衡预测方法可以预测矿山抽注达到的平衡状态,因为检测设备设置区位以及检测数据滞后等原因,有时造成溶浸液分配不均,产生“溶液死角”,有时抽液量过多,稀释了浸出液,造成抽注效率低下。
发明内容
本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种地浸矿山抽注平衡预测系统及预测方法。
本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是:一种地浸矿山抽注平衡预测系统,该系统包括矿山基础信息管理子系统和地浸矿山抽注平衡预测子系统;矿山基础信息管理子系统用于采集及存储矿山地质数据、水文数据以及抽注孔数据;地浸矿山抽注平衡预测子系统包括数据预处理模块及抽注平衡预测模块;数据预处理模块用于对来自矿山基础信息管理子系统的数据进行流处理;抽注平衡预测模块基于神经网络构建,用于预测抽注平衡点;抽注平衡预测模块输入来自数据预处理模块的数据,输出抽注平衡点预测信号。
进一步地,还包括显示子系统,显示子系统输入并显示矿山基础信息管理子系统及地浸矿山抽注平衡预测子系统的数据。
本发明还提供了一种地浸矿山抽注平衡预测方法,该方法设置地浸矿山抽注平衡预测系统,地浸矿山抽注平衡预测系统设置矿山基础信息管理子系统和地浸矿山抽注平衡预测子系统;矿山基础信息管理子系统用于采集及存储矿山地质数据、水文数据以及抽注孔数据;地浸矿山抽注平衡预测子系统设置数据预处理模块及抽注平衡预测模块;数据预处理模块用于对来自矿山基础信息管理子系统的数据进行流处理;基于神经网络构建抽注平衡预测模块,采用抽注平衡预测模块预测抽注平衡点;使抽注平衡预测模块输入来自数据预处理模块的数据,输出抽注平衡点预测信号。
进一步地,地浸矿山抽注平衡预测系统还设置显示子系统,使显示子系统输入并显示矿山基础信息管理子系统及地浸矿山抽注平衡预测子系统的数据。
进一步地,地浸矿山抽注平衡预测系统基于BeeGo框架搭建,采用Go语言作为后端开发语言,利用前端开发软件实现界面展示和二维图形绘制,基于WebGL框架构建三维模型。
进一步地,采用ECharts框架渲染显示预测结果。
进一步地,使用HTML5和javaScript技术实现界面展示和二维图形绘制。
进一步地,抽注平衡预测模块基于Adaptive-ONN神经网络构建。
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