简介:摘要:葫芦素煤矿21201工作面推进过程中前期长度为294.5m,后来变短为278m,由于工作面长度变短,需要进行缩面,以保证工作面正常生产。为了实现工作面缩面工作的安全顺利进行,制定严密的工作面回撤方案,安装期间提前考虑后期缩面工序而将需要回撤的9台中部支架提前安设在机尾缩面段;针对复用旧回风巷巷道变形严重、顶板条件差、操作空间狭小的问题,提前采取补强支护、扩修、超前支架提前自爬、加强超前支护等保障措施,针对其受采、掘多次动压影响,顶板破碎超前漏矸严重,且漏矸有向工作面延伸趋势,制定了工作面缩面段架前“超前吊梁控顶”施工方案,有效控制了顶板漏矸;液压支架回撤和工作面挂网根据现场情况提前制定施工措施并严格执行;合理设计自掘回撤通道断面和支护参数,保证设备正常回撤;加强顶板管理,制定严密的顶板管理措施并严格执行,保证了顶板稳定、人员作业安全。多措并举,缩面工作历时 3 天高效安全完成,开创了葫芦素煤矿自营队伍复杂条件下末采挂网、自掘回撤通道、拆装溜槽、回撤支架等一系列系统回撤工作自营化的先河,实现了缩面工作的安全顺利进行,对类似条件下工程具有一定的参考价值。
简介:摘要 我国的城投债起源于1992年,至今发展已有三十余年,目前正处于结构调整期。截至2023年底,全国存续债城投公司债数量为2780家,城投债存量规模为11.63万亿元,存续债券17509只,参与发行的的主体数量多、存量规模大,在金融市场中扮演多重角色。研究城投债发行利率的影响因素,并通过机器学习手段精准预测发行利率,不仅对金融市场的参与者提供了价值,也对宏观经济政策制定提供了重要的决策支持工具。这种技术驱动的方法为金融市场带来了更高的预测能力和决策效率,对促进金融市场的稳定性和可预测性具有积极影响。机器学习已经成为金融预测领域的核心技术之一,和传统预测手段相比有明显优势。本文以城投债发行利率为研究对象,使用随机森林和支持向量机等机器学习算法对其影响因素进行分析。