井下地磁定位的瞬间强噪声扰动规律研究

地下工程空间点位地磁扰动变化规律是地磁应急定位的基础研究之一.为了研究井下工程监测目标瞬间地磁扰动的特点与规律,选取井下6个水平巷道为试验区,开展了运输车通行和罐笼升降磁扰动时间、扰动距离和扰动噪声大小的监测和匹配定位试验.发现运输车通行和罐笼提升都会对附近点位产生瞬间磁噪声扰动,主要强噪声扰动时间一般在10 s以内,扰动数值约几百至上千纳特.这些瞬间磁扰动会直接影响地磁匹配结果精度.运用中值滤波或小波去噪的方法对匹配数据进行预处理,可以减弱匹配数据中的瞬间强噪声,提高匹配结果的精度.     

构树纤维产业链初探

经过调查研究,围绕构树纤维产业的现状,分析构树纤维产业链的背景,构建构树纤维产业链,并初步提出促进产业链发展的几点建议。     

基于GIS的采矿迹地固体废弃物的综合监测研究

矿山企业采矿迹地固体废弃物综合利用与环境监测是矿山持续稳定发展的重点内容之一。利用GIS和RS技术的优势,从宏观监测和微观分析的角度构建了采矿迹地固体废弃物综合监测模型,并且利用COMGIS技术,开发了采矿迹地固体废弃物综合监测GIS系统。系统以河北钢铁集团矿区的尾矿、排土场、选矿场的遥感影像、尾矿样的实验分析数据为基础信息,实现了固体废弃物管理的遥感影像特征与属性图表结合的可视化管理和多区域固体废弃物数据定性或定量对比分析,为尾矿资源环境监测与开发利用提供了技术支撑。     

基于CBERS-1数据的决策树分类方法研究

决策树是遥感图像分类中的一种类似树状的分层处理结构,特别对遥感图像的数据各维具有不同的统计分布和尺度时,用决策树分类法能获得理想的分类结果。论文是运用决策树算法对CBERS-1唐山市遥感数据进行分析,构建土地利用分类体系和数学模型,通过ENVI4.0完成分类。     

基于GIS的矿山企业固体废弃物管理系统

以河北钢铁集团的10多个矿区为基础,选取GIS组件式开发模式,以各个矿区的尾矿库、排土场、选矿厂的空间数据、尾矿样的实验分析数据和综合利用管理信息为基础数据,设计了矿山企业固体废弃物管理系统,实现了固体废弃物管理的图表结合式可视化管理,为多区域固体废弃物数据定性或定量的对比分析创建了全新模式,为尾矿资源开发利用专门管理与利用前景的评估决策提供了全新的信息服务。     

基于GIS的尾矿资源管理空间分析

尾矿资源二次利用开发是当前矿业工程的热点之一.针对尾矿资源二次利用管理平台的需求,运用组件式二次开发技术,采用ArcEngine和C+语言的开发平台,以河北省唐山地区为例,开发基于GIS尾矿资源管理系统,通过尾矿的空间数据和管理信息的有机结合,建立了尾矿资源的可视化管理平台,实现了尾矿资源空间与属性双向查询、尾矿分布缓冲区分析、叠置分析等功能,创新了尾矿资源二次利用管理技术平台,大大提高了尾矿资源管理部门的工作效率,为尾矿资源的战略决策分析提供了一个全新技术平台.     

铁矿粉铁品位高光谱精确估测方法研究

铁品位检测是铁矿粉工艺生产的一项关键技术。针对目前铁品位检测方法的缺点,构建了一种高光谱曲线反演铁品位的数学方法,具有检测速度快、环保无二次污染等优点。选取了石人沟铁矿54个铁矿粉样本,采用化学方法实测了样本的铁品位,并利用ASD Field Spec4光谱仪测量了样本的高光谱曲线。分析发现铁矿粉中铁离子在526、713、905、998以及1 100 nm位置表现出强吸收特征;不同铁品位样本的吸收深度差别明显,同时存在明显的干扰噪声。根据样本高光谱吸收特征与铁品位的强相关性,对样本高光谱和铁品位数据集,进行最小二乘(Least Squares Method)、稳健估计(Robust Estimation)、岭估计(Ridge Estimation)约束下的高光谱铁品位的反演建模试验。试验结果表明,不同约束法则下铁品位反演的精度存在差异。最小二乘估计反演准确性较低,稳健估计可以降低少量异常光谱值的干扰,岭估计可以有效避免参数间复共线性对精度影响。稳健估计和岭估计共同约束下模型的泛化能力强,反演铁品位精度高,能够有效提高模型反演预测铁品位的准确度,可以作为高光谱检测铁矿粉铁品位的基础模型。     

基于神经网络的GPS水准方法的研究与分析

分别将BP网络和RBF神经网络应用于GPS水准高程拟合研究,在此基础上,选择某一地区的GPS水准实测数据进行了高程拟合实验,并将得到的最后精度进行了对比分析,得出基于BP神经网络模型在GPS高程异常拟合中具有较高的精度,并提出科学建议。     

谱间关系法在水体特征提取中的应用

利用谱间关系法对水体及其它几种物体光谱特性进行实验分析，实验结果表明，该法比常规的阈值分类法提取水体更具优势性，对其它类型物体的提取也有一定借鉴意义。