地质条件的复杂性是影响当前智能开采进一步发展的关键问题之一，亟需构建高精度回采工作面三维地质模型。通过分析智能开采地质模型的构建方法，并以黄陵一号矿某智能工作面为例，结合工作面所有的地质勘探资料，利用TIM-3D建模软件分别构建了工作面初始静态模型和回采工作面动态模型，搭载透明工作面数字孪生系统对智能开采地质模型进行展示；通过对比回采揭露真实煤厚值与地质模型预测煤厚值，分析静态地质模型与动态地质模型的误差，探讨模型误差产生的原因。分析认为：静态地质模型精度不能达到智能化开采的地质要求；更新后的动态地质模型可显著缩小煤厚预测误差，基本能达到智能化开采的地质需求；模型的误差是测量误差、采样数据量及其分布、插值算法选取共同造成的。综合认为模型的建立要充分融合工作面所有地质信息，模型建立巷道标志点的间隔应该小于10 m，模型动态更新的推采距离应该小于15 m。研究结果对于充分认识当前智能开采地质模型精度水平有重要意义，为下一步智能开采地质保障技术的发展具有借鉴意义。

煤矿智能开采工艺与装备对于地质条件适应性不足，急需在各种复杂地质条件下构建高精度透明化的煤层地质模型。以山西某地质条件复杂的矿井为例，选择陷落柱、断层、褶曲等较为发育的XY-S工作面，通过利用不同勘查、生产阶段获取的地质数据，递进式构建了设计阶段的黑箱模型、掘进阶段的灰箱模型、回采前的白箱模型和开采中的透明模型；以XY-S工作面7 400 m掘进巷道、1 470 m推采范围的实测数据作为统计依据，对不同模型的地质建模精度进行实证分析。试验结果表明：①煤层底板的建模误差：黑箱模型10~20 m（仅有钻探数据时）、5~10 m（钻探+三维地震），灰箱模型和白箱模型0~5 m，透明模型0~1.0 m；②断层、陷落柱的控制程度：槽波解释的3条落差1.5 m以上断层验证可靠，直径20 m以上陷落柱的解释准确率平均75%，但是槽波探测的陷落柱范围明显偏大、推断的异常区偏多；③煤厚预测误差：主采煤层平均厚度2.70 m，黑箱、灰箱、白箱模型煤厚预测最大误差1.5 m、均方误差0.5 m左右，透明模型的煤厚预测误差小于0.30 m，但是可统计的实证点偏少。按照智能开采工作面地质模型梯级构建的思路，智能

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易语言编辑框透明化、无边框窗口拉伸.源码

由于神经网络很容易实现从输入空间到输出空间的非线性映射,因此,神经网络应用者往往未考虑输入变量和输出变量之间的相关性,直接用神经网络来实现输入变量与输出变量之间的黑箱建模,致使模型中常存在冗余变量,并造成模型可靠性和鲁棒性差。提出一种透明化神经网络黑箱特性的方法,并用它剔除模型中的冗余变量。该方法首先利用神经网络释义图可视化网络;再利用连接权法计算神经网络输入变量的相对贡献率,判断其对输出变量的重要性;最后利用改进的随机化测验对连接权和输入变量贡献率进行显着性检验,修剪模型,并以综合贡献度和相对贡献率均不显着的输入变量的交集为依据,剔除冗余变量,实现NN模型透明化及变量选择。实验结果表明,该方法增加了模型的透明度,选择出了最佳输入变量,剔除了冗余输入变量,提高了模型的可靠性和鲁棒性。因此,该研究为神经网络模型的透明化及变量约简提供了一种新的方法。

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