鋼包結構的氣墊式調壓室?,F有水電站平水減壓建筑物主要是開敞式無壓的調壓井,調壓井對地質、地形條件的要求較高,結構的尺寸較大,建設成本較高,而且對高水頭的引水式電站有較大的局限性。本實用新型組成包括:預埋在地下的引水管道(8),山體(2)上開鑿的調壓洞室(10)的內壁安裝有鋼板形成內壁(3),所述的內壁底部的開口(9)與所述的引水管道相通,所述的山體旁固定有空壓機(6),所述的空壓機連接補氣管(4)和排氣管(5),所述的補氣管和所述的排氣管分別穿過山體以及所述的內壁固定在所述的洞室的棚頂。本實用新型用于鋼包結構的氣墊式調壓室。
本申請公開了一種復雜地層綜合灌漿方法,包括灌漿孔的排布、鉆孔、清孔、灌漿和閉漿的步驟:灌漿孔的排布,采用三排二序施工方式進行,所述三排具體包括設置于防滲墻內的上游排和下游排,以及防滲墻外的下游排;灌漿孔的鉆孔,采用加重泥漿護壁鉆孔結合孔口封閉工藝進行分段式鉆孔;灌漿孔的灌漿,采用套閥管灌漿結合鉆灌交替灌漿的方式進行分段式灌漿,所述套閥管灌漿采用自下而上的分段卡塞法灌漿;鉆灌交替灌漿采用自上而下分段式卡塞法灌漿。本發明灌漿方法適用于高水點,涌水,涌砂環境灌漿,灌漿效率高,對于多變地質適應能力強,灌漿后阻水幕形成完整,穩定,能夠極大的降低,甚至消除因漏水,滲水帶了的安全隱患。
本發明公開了一種巖體淺表結構面識別方法、設備及可讀存儲介質,該方法包括以下步驟:獲取描述巖體地質幾何特征點云數據;對所述點云數據進行表面重構得到重構后的三角網;對三角網中的三角片進行分組;分別識別并篩除每組三角片中屬于過渡區、邊界區或爆破損傷區的三角片,識別出結構面。本方案在對三角片進行分組后,分別識別篩選出每組三角片中的過渡區、邊界區或爆破損傷區的三角片,進一步識別出結構面,其適于鉆孔爆破形成的較破碎的復雜掌子面的識別中,且識別效果佳。
本申請公開了一種采用雙液漿混合器進行鉆孔灌注的施工方法,包括以下步驟:步驟ST100工具就位;步驟ST200地質勘驗確定雙漿混合配比;步驟ST300系統對接;將雙液漿混合器分別與鉆桿、水玻璃漿管、水壓塞管連通,下孔至首次發現的涌水或者漏失上方1?2米深度;步驟ST400封孔;步驟ST500雙漿注入;步驟ST600關閉系統,取出工具。本發明提供的雙漿灌注施工方法能夠適應各種地質鉆孔過程中,在各地層深度實現對涌水或者漏失現象的有效封堵。當對較大預設深度的孔洞進行施工時,本發明能夠對處于不同深度的涌水層或漏失層進行封堵,不受深度限制和涌水程度影響。
本發明涉及建筑施工技術領域,具體為一種配合振沖施工的大直徑潛孔錘引孔工藝方法,包括一種配合振沖施工的大直徑潛孔錘引孔工藝方法,包括通過取樣鉆機在引孔地點采集引孔地點地下不同深度下的土壤,并使用土壤分析儀對引孔地點不同深度的地質進行分析工作人員檢查大直徑潛孔錘和輔助自動引孔設備的功能與參數,根據測試出的引孔地點不同深度的地質的地質資料對自動引孔設備的參數預設;施工過程中,根據引孔地點的實際情況對自動引孔設備進行參數調整;本發明通過運動執行模塊給變頻器輸入指令,并通過變頻器控制執行器控制樁機帶動潛孔錘進行移動,進行輔助引孔,使大直徑潛孔錘引孔施工實現全自動施工控制系統,減少人力消耗,提高工效。
本實用新型公開了一種地質勘察用深度測量設備,包括安裝保護罩,安裝保護罩內設置有豎直安裝的推動桿,推動桿的上端伸出安裝保護罩外與液壓缸相連,推動桿的下端連有驅動電機,驅動電機的下方通過聯軸器連接有鉆桿,鉆桿的外部同軸套設有支撐網筒,支撐網筒的壁面呈網格結構,支撐網筒的上端連接在聯軸器上與鉆桿實現同步轉動,鉆桿外壁上均勻分布有刻度線。本實用新型的深度測量裝置,通過支撐網筒套設在鉆桿的外部,有效的增強了驅動電機向下移動時鉆桿的穩定性,避免了鉆桿在鉆入到土地內部時出現偏離位置的現象,提高了土地深度測量時的精確性。
本實用新型公開了建筑設計用地質勘察鉆探設備,包括水平設置的安裝板,安裝板下方設有推進桿,推進桿上端穿過安裝板并與液壓缸相連,推進桿的下端連有驅動電機,驅動電機下方通過聯軸器連有鉆桿,安裝板底面安裝有支柱,鉆桿的內部為空心結構,鉆桿內部從上至下依次設有多個水平隔板將鉆桿內部分割成多個獨立腔體,鉆桿外壁上設有多個采集孔,鉆桿外部同軸套設有穩定網筒。本實用新型的鉆探設備,不僅可用于鉆探,而且能夠在一次鉆探過程中對不同深度的土層進行采樣,同時通過穩定網筒套設在鉆桿的外部,有效的增強了驅動電機向下移動時鉆桿的穩定性,避免了鉆桿在鉆入到土地內部時出現偏離位置的現象,提高了土地深度測量時的精確性。
本發明提供一種基于視頻識別技術的地質災害監測預警系統,涉及地質災害監測領域。本發明結合邊坡變形、破壞機理,圖像識別的邊坡形變深度學習框架和動態目標識別技術,建立邊坡形變識別單元、邊坡災害識別單元,并實現本地預警和遠程預警;通過雙目測距能以低成本得到RGBD圖像,且可以結合圖像疊加等技術,實現去霧、圖像增強等功能,相比于傳統的激光雷達獲得深度數據,兼具成本與功能優勢;本發明所使用的輕量級卷積神經網絡架構(SFNet)采用了切分模塊層,相比目前通用的輕量級卷積神經網絡,在卷積核數目及輸入特征圖通道數相同時,SFNet的參數和計算量更少,分類正確率更高,相比標準卷積,在網絡復雜度大幅降低。
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