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为探究不同赋存深度采动煤岩体巷道稳定性及其差异性，选择Data Mining(数据挖掘)技术，基于平顶山矿区不同赋存深度(700 m，850 m，1 050 m)巷道的现场监测数据，选择多元线性回归和神经网络模型对顶板离层进行公式拟合和影响因素的权重分析，并开展顶板离层及锚杆应力的时序预测研究，初步揭示不同赋存深度开采扰动影响范围、巷道变形及应力变化特征。研究结果表明：(1) 距工作面距离及锚杆应...
近日，应澳大利亚阿德莱德大学矿物和能源资源研究所Peter Dowd教授邀请，中科院武汉岩土力学研究所李琦研究员于2017年6月入选国际学术期刊—Mining Technology（Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy: Section A）编委会。Mining Technology是由国际出版商Taylor & Fra...