kn9103

吉煤集团辽矿公司梅河煤矿四井9103-2

区抽采达标评判报告

吉煤集团辽矿公司梅河煤矿四井

9103-2

区抽采达标评判报告

编 制 人： 唐 存 编制时间： 2012-3-16 编制单位：梅河煤矿四井

第0页码 共18页

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吉煤集团辽矿公司梅河煤矿四井9103区抽采达标评判报告

-2

9103-2区抽采达标评判报告

为扎实推进“通风可靠，抽采达标，监控有效，管理到位”瓦斯综合治理体系的建设，全面提升矿井瓦斯治理水平，有效防范和遏制瓦斯事故。为保证9103-2区安全生产，科学有效治理矿井瓦斯，根据《煤矿安全监察条例》和《煤矿瓦斯抽采达标暂行规定》要求，依据煤炭科学研究总院沈阳研究院提供的《梅河煤矿四井#12煤层瓦斯基础参数测定研究报告》、9103-2区抽采达标竣工验收资料和抽放技术员测定资料，特编制9103-2区瓦斯抽采达标评判报告。 一、9103-2区概况

1、工作面范围及开采技术条件

9103-2采区地面标高+345.0m，井下标高-221.5m ～ -229.6m。 9103

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编 制 人： 唐 存 编制时间： 2012-3-16 编制单位：梅河煤矿四井

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为扎实推进“通风可靠，抽采达标，监控有效，管理到位”瓦斯综合治理体系的建设，全面提升矿井瓦斯治理水平，有效防范和遏制瓦斯事故。为保证9103-2区安全生产，科学有效治理矿井瓦斯，根据《煤矿安全监察条例》和《煤矿瓦斯抽采达标暂行规定》要求，依据煤炭科学研究总院沈阳研究院提供的《梅河煤矿四井#12煤层瓦斯基础参数测定研究报告》、9103-2区抽采达标竣工验收资料和抽放技术员测定资料，特编制9103-2区瓦斯抽采达标评判报告。 一、9103-2区概况

1、工作面范围及开采技术条件

9103-2采区地面标高+345.0m，井下标高-221.5m ～ -229.6m。 9103

坚守混凝土容重取26kN/m3底线自入行做结构设计以为以来,应用PKPM及YJK计算时,对于混凝土容重参数取值一般取25~26kN/m3（我一直取26kN/m3）.如今竞争压力大、对成本控制更严,含钢量扣得更死.终于,“混凝土容重”被下手了“优化”了.

混凝土容重取多少？规范自然然没有规定.行业间的共识是“考虑构件上的抹灰作用”适当增加混凝土容重(由原来25kN/m3增加至26kN/m3）；听说也存在“剪力墙结构取26kN/m3,框架结构适当偏少地取25.5kN/m3”之类的说话.这个问题虽然在我第一天学习电算的时候都怀疑了,但我并不关心这个问题.因为他不值得我花精力去关心.直接偏安全地都取26kN/m3不就完了.如今世道不一样,由于“成本优化”要对其下手了,我不得不在站在这个“小”问题前,进行一场结构工程师的“混凝土容重底线保卫战”.

然,空口无凭,必须得做点什么,拿出一点依据.因此我特意针对问题做了以下研究.（注：研究思路及方法简单,若有不合理的地方,请大家讨论交流.）

一、首先对钢筋混凝土容重取值进行研究

根据《荷载规范》附录A,素混凝容重为22.0~24.0（分为振捣和不振捣）,工程中的结构混凝土自然是振捣密实的,因而取24.0kN/m3是毋

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模式识别实验报告

：Parzen窗估计与KN近邻估计 学 院 计算机科学与技术 专 业 xxxxxxxxxxxxxxxx 学 号 xxxxxxxxxxxx 姓 名 xxxx 指导教师 xxxx

20xx年xx月xx日

题目

Parzen窗估计与KN近邻估计

一、实验目的

本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。 二、实验原理

1.非参数化概率密度的估计

对于未知概率密度函数的估计方法，其核心思想是：一个向量x落在区域R中的概率可表示为：

其中，P是概率密度函数p(x)的平滑版本，因此可以通过计算P来估计概率密度函数p(x)，假设n个样本x1,x2,…,xn，是根据概率密度函数p(x)独立同分布的抽取得到，这样，有k个样本落在区域R中的概率服从以下分布：

其中

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600kn万能试验机

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600kn万能试验机的灌油与放油：

打开后门灌油，当环境温度为15±5℃，使用GB443-84N68机械油，当环境温度为25±5℃，使用GB443-84N100机械油，油量以油标为准。应定期检查油箱内油量是否达到油标孔镜高度。放油时可拧开侧面的油塞即可。使用时如发现油液混浊时即予更换，同时对油箱进行一次清洗。可以倒入煤油至油箱中然后放出，如此重复几次。

600kn万能试验机对木材表面硬度测试：

电子式：

1.主要用于人造板、胶合板、刨花板、中密度纤维板等板材的多种力学性能试验，主要对人造板及其他板材进行平面拉伸强度、静曲强度、弹性模量、握螺钉力、内结合强度、胶合强度及人造板的剪切试验。随机配备6种附具。主要适用于标准GB/T 17657-1999《人造板理化性能试验方法》。

2.市场上常见机型

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：Parzen窗估计与KN近邻估计 学 院 计算机科学与技术 专 业 xxxxxxxxxxxxxxxx 学 号 xxxxxxxxxxxx 姓 名 xxxx 指导教师 xxxx

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一、实验目的

本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。 二、实验原理

1.非参数化概率密度的估计

对于未知概率密度函数的估计方法，其核心思想是：一个向量x落在区域R中的概率可表示为：

其中，P是概率密度函数p(x)的平滑版本，因此可以通过计算P来估计概率密度函数p(x)，假设n个样本x1,x2,…,xn，是根据概率密度函数p(x)独立同分布的抽取得到，这样，有k个样本落在区域R中的概率服从以下分布：

其中

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一、实验目的

本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。 二、实验原理

1.非参数化概率密度的估计

对于未知概率密度函数的估计方法，其核心思想是：一个向量x落在区域R中的概率可表示为：

其中，P是概率密度函数p(x)的平滑版本，因此可以通过计算P来估计概率密度函数p(x)，假设n个样本x1,x2,…,xn，是根据概率密度函数p(x

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一、实验目的

本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。 二、实验原理

1.非参数化概率密度的估计

对于未知概率密度函数的估计方法，其核心思想是：一个向量x落在区域R中的概率可表示为：

其中，P是概率密度函数p(x)的平滑版本，因此可以通过计算P来估计概率密度函数p(x)，假设n个样本x1,x2,…,xn，是根据概率密度函数p(x

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目 录

第一章 概 述 ............................................................... 1 第二章 技术指标 ............................................................. 2 2.1 通道数 ..................................................................2 2.2 输入 ....................................................................2 2.3 输出 ....................................................................2 2.4 精度 ..................................

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