DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型介绍 如图1所示：整个模型分为两个过程，分别为粗提取到细精炼两个过程。 粗提取过程用于得到一个粗略的显著性区域图像，分别用了两个现有模型，VGG16和Region-CNN。VGG模型是发表在ICLR 2015上的一个图像检测模型，获得了2015年imagenet的冠军，有多种变体，本文采用的是VGG16，VGG16可以通过深层CNN提取到图像的高层次特征(high level feature)，是现在公认的效果较好的一个图像特征提取模型。VGG16的具体结构这里不再赘述，通过VGG16获得一个大小14 × 14，512通道的feature map，经过一层全连接得到一个392维的向量。Region-CNN主要分为两个步骤，第一个是Region proposal，对一个图像进行区域划分，本文划分的算法采用的是Mean Shift [ 14 ] ，有利于图像局部特征的提取和图像结构信息的表达，然后通过CNN对分割后的图像进行特征提取，最后经过一层全连接同样得到一个392维的向量，与VGG16得到的392维向量进行拼接，得到784维向量，最后将这个向量reshape成一张粗略的显著性目标区域图像。 后半部分通过一个基于RCL (Recurrent CNN Layer)的模型，对粗略的显著性目标区域图像进行逐步 图1. 模型结构 轮廓精度提升。接下来将详细介绍这个模型以及上述提到的Region-CNN模型。 2.1. Region-CNN子网络 Region-CNN分为两个阶段。第一个是区域分割阶段，这里采用的是Mean Shift算法，该算法抗噪性和边缘贴合度好，生成的超像素极不规则。第二个阶段时CNN阶段划，对分割后的图像进行操作，具体细节如下图2所示：经过八层的神经网络，第一层和第二层分别是一次卷积和一次最大值池化，第三层和第四层都是卷积操作，第五层是一次卷积和一次最大值池化，第六层和第七层是一次全连接得到一个392维的向量，即为之前图1中所示的用于拼接的392维向量。 2.2. RCL (Recurrent CNN Layer)与轮廓精度提升 介绍轮廓精度提升的模型之前，先介绍一下RCL (Recurrent CNN Layer)，如图3所示：右边黑色虚线框是左边RCL的展开，在每一层RCL中都有若干个小得循环，在本文中设置了4层小循环，t (1~4)，每个小得循环层间的状态转换可表示为如下的公式： x i j k ( t ) = g ( f ( z i j k ( t ) ) ) (1) 其中f是ReLU [ 15 ] 激活函数，g是局部响应归一化函数(LRN， local response normalization) [ 15 ] ，用于防止梯度爆炸，g的表达式如下所示： g ( f i j k ( t ) ) = f i j k ( t ) ( 1 + α N ∑ k ′ = max ( 0 ， k − N / 2 ) min ( K ， k + N 2 ) ( f i j k ′ ) 2 ) β (2) f(z(t))缩写成f，其中K是feature map的个数，N是相邻feature map的大小，α和β是两个常量，分 图2. Region-CNN的卷积阶段 图3. RCL结构图 别设置为0.001和0.75。所以我们关注点应该落在z(t)上，它是一个单元的输入，而它由前馈参数和循环参数得到，其状态表示如下所示： z i j k ( t ) = ( w k f ) T u ( i ， j ) + ( w k r ) T x ( i ， j ) ( t − 1 ) + b k (3) 其中两个w分别是前馈网络权重和循环网络权重，分别表示为如图3所示的虚线和实线，u表示的是当前RCL层做卷积的那个单元， x ( t − 1 ) 表示为小循环层做卷积的单元，b表示为偏置。所以每个小循环的feature map都由整个RCL的输入，和上一层小循环层的输入得到，能够不断获取其局部上下文信息，提高图像feature map的精度。 结合图1，轮廓精度提升的模型总共包括4层，每一层都是独立开的，都由一个损失函数来确定其偏差，然后分别反向更新其权重。每一层都由一个65通道的RCL组成。第一次得到的结果为14 × 14大小的，将其与之前VGG的conv4_3层得到的feature map合并，得到一个65通道的feature map，然后得出一个精度稍提高的结果，将其上采样至28 × 28维再将其与VGG的conv3_3的feature map合并，同样得到一个65通道的feature map，以此类推，最后得到224 × 224高精度的显著性区域结果。这样做的原理是：因为层数的深度，每层都会产生计算偏差，但是在VGG模型中，随着层数的增加，其精度是由高到低的，所以只要结合VGG中每个阶段的feature map，就能逆向还原出高精度的结果。其中VGG模型每一层都得到不止64维的feature map，为了减少计算开销，将其裁剪至64维。
system: [SYSTEM]

user: 3. 训练方法 本文介绍的模型采用端到端的训练方式，以交叉熵 [ 16 ] 为损失函数进行训练。交叉熵为现在使用的较多的损失函数，其公式如下图所示： C = − 1 n ∑ ​ [ y ln a + ( 1 − y ) ln ( 1 − a ) ] 其中y是标签，a是网络得出的结果，交叉熵的优势就在于，它可以克服权重更新较慢的情况，当误差较大的时候，其权重更新较快，当误差较小的时候，其权重更新较慢，这正是我们训练网络所希望出现的现象。 模型采用随机梯度下降算法(SGD)来训练，每次从样本库中抽取batch (本文设为32)个样本，训练网络模型，训练包括五个阶段，第一个阶段为特征提取网络权重的训练，经过第一个损失函数更新完权重后，输出直接作为下一层RCL的输入，到第二个损失函数时反向更新这层RCL的权重，直到最后一层。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验 数据集ECSSD包括1000张有意义但又复杂的图像，MSRA10K包括10，000张不同物体的图像，大部分都只有一个显著性目标，且背景非常简单。DUT-OMRON包括5168张一个或者多个显著性目标的图片，且其背景非常复杂。PASCAL-S包含850张真实场景下的图片，其中的显著性目标与背景都非常复杂。 实验结果如图4所示：第一列为输入图像，最后一列为标签，倒数第二列为本文模型得出的结果，其他的为现有的模型得出的结果，从结果上可以看出，本文的模型得出的结果相比其他模型结果要好很多，比如第三幅图，由于其背景比较亮，大多数模型都把背景识别成了显著性目标，但是本文模型可以较为精确得得到正确结果。见图5。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 传统的显著性目标检测算法是根据人工提取的特征通过计算不同区域的对比来进行的，这样做在性 图4. 实验结果图 图5. 本文模型与其他算法在四个数据集上的召回率和准确率的对比 能和结果上都不是很理想，本文提出了一个新的端对端训练的深度学习模型，在Region-CNN中增加了超像素的区域信息，在不断地参数以及性能优化后，能够提取图像的全局上下文信息，并通过RCL的图像精度提升来得到一个较好的结果。相对于其他模型，本文提出的模型在性能，召回率和准确率上都有比较理想的提升。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 基于三维可视化、计算机网络等技术，实现校园室内外一体化三维虚拟仿真平台构建与发布。通过师院二维校园平面图，结合遥感影像数据，依据真实校园场景布局进行三维场景建模。基于CityEngine的CGA (Computer Generated Architecture)规则语言进行的校园三维场景构建，实现建筑物模型的快速生成和纹理自动映射，以及室内场景与行人、车辆、动态水和标志性建筑物等特殊模型的快速构建。同时，将摄像头等多源时空数据与校园管理系统接入三维校园平台，实现各教学楼属性信息和安防多媒体信息的展现与查询。此外，通过自动漫游等功能可对校园进行多方位展示。 关键词 :GIS，三维建模，虚拟校园，CityEngine Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着高校的不断发展，其原有基础设施建设和教学管理、生活管理等综合方面已经面临着严峻的挑战。以广西师范学院为例，旧校区地下管线、道路、体育场都面临翻新与扩建的问题，新校区教学楼、停车场、图书馆、宿舍楼等建筑都面临着选址的合理性与可持续发展的问题，这些校内基础设施的建设依据都与地理信息空间数据紧密关联，然而以往的地理信息空间数据存在数据量庞大、时间周期长、管理系统效率低等问题，这些问题都给校园基础设施的翻新与维护带来诸多困难 [ 1 ] 。以往的管理模型和应用、服务系统已经不能满足如今信息化建设不断发展的需要，因此开发一种比传统管理方式更高效、更直观的现代化管理技术迫在眉睫。虚拟校园仿真平台管理系统提供开放的资源环境，支持开放时间因素，让用户冲破课本的掣肘，三维模型虚拟现实的展示与学生系统后台数据的结合让学习更轻松，更方便，更有趣，以快速的学校业务数据关联和集成，高效的各类数据更新，有效整合各类信息之间的裂缝，获取相互关联的数据，以进行互相关联的事物处理为目标，能够有效解决师生在校园工作、学习、生活中的许多现实需求，并成为校园管理部门不可或缺的重要手段之一。 本文以广西师范学院三维校园管理系统的设计与实现为例，研究了以地理信息系统三维数据建模为核心建设的三维校园管理系统的关键技术与问题。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统架设计 虚拟校园仿真平台的构建总体分为校园信息管理接入和场景自动批量建模两大部分，场景建模将需要模拟的真实世界对象和场景表达成存储在计算机内的三维图形对象的集合 [ 2 ] ，包括二维底图和模型构建。然后通过导出三维模型，进而发布在网络上。校园信息管理是将教学管理、公共设施管理、校园安全管理建成一个数据库，这个数据库与虚拟校园仿真平台系统连接起来，以便在虚拟三维校园场景里可以随时查询到所需信息。数据采集与系统架设计作为整个虚拟校园仿真平台开发前的前期准备工作，为后面整个平台的开发提供了数据资源和信息材料。图1为虚拟校园仿真平台的构建流程。 图1. 网络三维虚拟校园仿真平台框架图
system: [SYSTEM]

user: 3. 数据采集和纹理处理 3.1. 数据采集 网络虚拟校园仿真平台场景的构建所需要的主要数据有：校园地物的矢量数据、纹理数据、影像数据、属性数据。以上数据的具体采集流程如下：通过校园量测实现二维师院校园空间数据采集并利用ArcGIS绘制师院二维平面图，包括校门、楼房、街道、路灯、花圃、草地、球场、小建筑物(如雕像)等矢量数据；基于楼层数量，进行各楼房高度数据采集；基于高分辨率遥感影像数据，进行各楼房顶面纹理采集；利用高精度相机，进行各建筑物多个侧面的纹理数据采集；通过各种资料搜集，实现上述空间数据的属性和办公数据采集；通过资料搜集，实现监控摄像头空间分布数据的获取。 在光线适合的情况下，使用单反摄像机对建筑物及标志物进行拍摄获取纹理。对于一些拍摄人员无法正常进行纹理拍摄的建筑物死角，使用无人机进行航空摄影从而获取纹理。对于比较规则的建筑面，可以采用正面、侧面拍摄。如若存在由于建筑物之间距离过小导致无法进行整个纹理面拍摄等问题，对建筑物采取部分拍摄获取纹理，并记录好该部分纹理面与整个纹理面的大小比例，便于后面对图片的修改与整合。 3.2. 纹理处理 在纹理数据的处理过程中，由于纹理数据采集时，拍摄的照片尺寸过大，可以适当的对图片进行裁剪；建筑物纹理面倾斜、角度不正，使用Photoshop软件对其进行剪裁与掰正，得到无其他多余背景的纹理；纹理面中的部分面被车、人或树等覆盖，将存在多余障碍物的纹理面覆盖，得到没有多余障碍物的纹理。原始纹理图片存在亮度过高或过低问题的图片，通过调整图片的亮度系数大小，直至得到一张满意的效果图。
system: [SYSTEM]

user: 4. 三维建模 三维建模是基于CityEngine软件并结合其内部的CGA规则语言进行的，该软件支持由ArcGIS软件制作的二维矢量底图，基于规则的自动化建模支持真三维景观的重建。将ArcGIS制作完成的shp (shape)矢量数据导入CityEngine并创建模型要素，再对其进行分类建模并进行细节优化、拉伸贴图等处理，以使其最大逼近现实场景 [ 2 ] 。本系统采用CGA语言对校园建筑物进行三维建模，通过定义了一系列的规则，决定了场景模型如何生成。CityEntine软件中大部分场景建模均通过CGA规则语言编写创造。CGA规则分为标准规则、含参数规则、条件规则、随机规则，其保存为CGA规则文件，可以使用规则编辑器进一步修改或者直接建模使用，提高了建模速度，缩短了建模周期 [ 3 ] 。当已有规则不能满足用户需求时，用户可以自己创建规则。并可以使用自定义的规则来更新已经建好的模型，且构建的场景模型具有地理坐标系，能与其他时空数据进行快速的属性接入，大范围复杂三维模型的自动构建，减少了工作量，提高了建模效率 [ 3 ] ，同时集成Python环境，编写Python脚本，可完成自动化的工作流程，实现重复简化或特定流程的任务。 4.1. CGA规则建模 CGA规则建模主要用于批量自动建模，直接拖放规则文件到需要地块完成建模，代替繁琐的逐一建模，针对不同的规划方案设计不同的规则，这些规则可以持续的积累重复使用且数据携带方便、保密性高。同时规则批量创建大范围三维模型，自动考虑模型与地形关系，基于地形完成建筑、桥的生成，规则的可重复使用性使得建模速度提高、成本降低，基于GIS (Geographic Information System)矢量数据的三维场景建模，利用二维数据快速创建三维场景，保证了模型的地理空间位置，属性信息、精度的一致性，基于规则语言的自动建模结合多种格式的GIS数据构建复杂的三维模型实现平台一体化，数据无缝交换，灵活的编辑与更新，保证三维模型的鲜活性。提高建模效率，减少人力投入，与原有的建模方式相比形成互补，并且兼容性好，以达到项目成本、时间、效果的平衡点 [ 4 ] 。 以教学楼建筑物为例，首先将建模的地物数据进行投影转换，将基础底图与DEM叠加转换成三维数据，使对象带有高程信息，使其与地形贴合更加的准确。在数据处理后，将采集处理过的纹理数据对建筑物进行自动贴图，接着对建筑物平面轮廓进行相关参数的增加及其属性赋值。基于该地块实际的场景建筑样式，通过编写详细参数规则语句(CGA) [ 5 ] ，读取建筑物的所有属性信息，并根据楼层数(floors)字段对建筑进行拉伸、细化和贴纹理，根据属性值(RoofType)重建建筑物顶部的形状，将构建完成后的教学楼建筑物模型应用到特定的地块即可进行快速的大范围复杂的三维模型构建。校园建筑物的批量模型构建使得学校在校园搬迁，宿舍楼翻新，教学基础设施应用等方面起到未来校园面积规划管理空间的作用。 4.2. 基本地物建模 广西师范学院明秀校区的三维场景采用规则自动建模，建模对象包括楼房，树木，花草，道路，水面，路灯等，构建校园场景内容包括以下三个方面的数据：基础数据、贴图数据和模型部件数据。基础数据指建模所需的矢量数据和构建场景所需要的地形影像数据，以及矢量数据与地形衔接的处理。贴图数据需要采集实地建筑物外部的纹理图片进行处理，模型部件数据则需要导入外部模型，主要是为了表达较为复杂的细节或重用性较高的模型，如标志性建筑或树模型。 基本地物建模时可以根据每种建筑类型创建其对应的模型规则语言，选择需要生成的某一个或者某一类模型的建筑样式，针对校园的各类景观进行特定的建筑物构建，使得校园的景观特色鲜明，富有个性，体现校园风采的别具一格。使用Photoshop软件解决在纹理数据处理过程中遇到的问题，例如，建筑物纹理面倾斜、角度不正；纹理面中的部分面被车、人或树等覆盖；纹理面残缺、亮度过高或过低、色彩不足、清晰度过低等一系列难题。将处理过的纹理通过规则语言进行建筑物的自动贴图，展示真实环境的校园三维景观。规则应用中最大的特点为动态水的模型制作，通过规则编辑器确定动态水(流速/波浪可调整)的流速、波浪大小等，实现动态水纹的创建，无需进行任何的水面纹理贴图，简单方便。图2为校园基本地物喷泉模型动态水的创建。 4.3. 室内精细建模 虚拟校园仿真平台同时进行了室内精细建模，如地板、门、过道、门窗、沙发、茶几等；基于室内模型规则，对室内各地物诸设置纹理数据，并保存为CGA文件。此外，对于带有镜面效果的物体，如茶几、门窗、雕饰等，在其规则中设置详细的反射率计算函数 [ 6 ] 。校园三维模型室内建模的核心思想是物体采用相对应的数学函数，通过编写相对应的规则参数一起协同完成的。与室外的建模规则相结合，应用规则参数可编写多个楼层的室内模型。在这里需要注意的是，对于茶几和门窗的规则代码则比较复杂，因为玻璃的纹理表面的规则编写涉及到镜面反射和反射率的数学函数，除此之外，室内模型的房间门上的雕饰也需要运用相对应的数学函数创建详细的规则，这样会使得场景更加逼真。图3为虚拟校园室内桌椅等教学设施的精细建模。 图2. 网络三维虚拟校园仿真平台动态水制作 图3. 网络三维虚拟校园仿真平台室内精细建模
system: [SYSTEM]

user: 5. 管理信息集成 5.1. 教学管理 教学管理作为三维校园管理系统的基础模块，其本身亦相当于核心模块。该模块包括三维可视化界面以及校园三维飞行浏览，校园的管线、道路等可视化，以及三维飞行预览，让学生全面细致地了解整个校园的具体情况 [ 7 ] 。学生登录系统后，通过教学管理模块可以查看个人相关课程位置信息与时间信息等时空数据。教师则可以通过三维校园系统浏览学生的课程教室分布情况，以便及时更新发布最新的教学信息。 5.2. 公共设施管理 公共设施的租借情况与位置信息，在该模块载入广西师范学院校区以及周边一定范围内的二维平面地图，可实现包括餐饮、酒店、购物、公交站、ATM等校园周边公共场所以及宿舍、图书馆、教学楼、食堂等校内公共场所的地点查询与导航和距离量算，用户通过该模块可以实时了解到公众设备的使用与剩余情况，以及租借的场所位置，高效率地获取相应租借信息，该模块能让用户快速的了解校园公共设施的基本信息、发展历史，从而多方位了解广西师范学院。 5.3. 校园安全管理 本平台利用地理信息系统构建的虚拟漫游模拟各个建筑与楼道之间的应急逃生，增加师生紧急情况逃生率。此模块主要应用为查询定位功能，可包括地点查询、路径查询、基本测量功能、三维虚拟导航等。通过在三维飞行预览中加入校园导航系统，达到让广大师生方便快捷地到达目的地以及让校外人员迅速了解校园布局的效果。 5.4. 统一的数据共享和综合信息服务平台 数据共享和综合信息服务平台规范所有信息从收集、处理、互换到整体利用的全部过程，逐渐形成有效的信息化管理的运行机制，依据数据收集和三维技术，虚拟校园仿真平台可以在大量高校数据的中构筑模型，生成预测方式，对最新的消息进行发展分析。数据信息服务平台的共享模块向师生用户展现三维校园管理系统的服务、功能信息，有效整合各类信息之间的裂缝，使得学生获取相互关联的数据，进行关联事物的处理。综合各个地方的数据、消息、方式等内容，通过智能处理，做出迅速反应、主动应付，更多地体现智能、智慧的特征才能，为学院相关部门和负责人以及领导的信息利用、分析判断提供数据支撑。 5.5. 多源时空数据管理信息接入 摄像头等多源时空数据集成、管理和发布：在视频集成方面，在三维场景中叠加校园监控摄像头分布数据 [ 8 ] ，同时基于已有视频监控平台的接口，采用网页链接的形式实现视频与三维场景的集成，进而通过选定的位置或区域，弹出相应的位置实时视频；同时，基于视频信息，利用时空统计分析软件，进行校园和楼房内的人流时空热点识别、人潮流动模式发现与异常检测，并实现这些信息的三维立体图；在管理信息集成方面，基于Lucence等软件和自然语言处理处理包，实现支持办公语义、空间范围的双向查询 [ 9 ] ；实现基于教学类型、保安类型、用地类型等的可区分三维场景展示。图4为虚拟校园仿真平台接入校园监控视频。
system: [SYSTEM]

user: 6. 网络三维虚拟校园仿真平台功能实现 虚拟校园仿真平台的三维全景漫游功能基于WebGL (Web Graphics Library)技术实现无刷新三维地图的平移、放大、缩小和旋转等基本功能，使用户对浏览器端的三维场景即行政楼、教学楼、宿舍楼、餐厅以及道路绿化等产生身临其境的感觉 [ 2 ] 。在三维场景应用方面，通过添加不同的书签设定，实现漫游路径的设定与自动场景漫游；能进行不同图层、不同楼层、不同房间的可视化。图5为虚拟校园仿真平台的放大、缩小与自动漫游等基本功能。 虚拟校园仿真平台的空间查询功能可快速查询教学楼、行政楼、学生宿舍、餐厅、文体娱乐场所、商店和银行等地物场景的属性信息；其中，利用超级链接，可显示被点击物的多媒体信息，具有双向查询功能 [ 10 ] 。同时系统具有用户可以自由调节场景模型所在地理位置的月份和时间，来查看该场景在不同的时节与不同的时辰的光照体验，设置场景模型的阴影效果，使三维场景更加逼真。图6为虚拟校园仿真平台的空间查询功能。 图4. 网络三维虚拟校园仿真平台监控视频数据接入 图5. 网络三维虚拟校园仿真平台功能实现 图6. 网络三维虚拟校园仿真平台功能实现 这些功能的实现使得本系统具有很好的可视化界面，用户可以通过操作鼠标和键盘实现对整个场景的漫游 [ 11 ] 。本系统最大的优势在于它实现了对我校的三维立体多方位展示以及基于定位的室内外一体化导航，为学校的安全管理、教学管理、校区规划管理提供形象直观的信息服务。虚拟校园的漫游具有更加宽广的应用领域，可以更好的展示校园风采。
system: [SYSTEM]

user: 7. 结语 本文全面论述了基于GIS时空数据构建虚拟校园仿真平台的研究背景和建设意义，并以广西师范学院为实例提出并设计了整个虚拟校园仿真平台的建设方案，系统采用CityEngine以及ArcGIS平台，结合地理信息系统、三维可视化、计算机网络等技术，建立虚拟校园仿真平台，快速生成技术流程及其典型应用平台。与传统三维场景构建过程中需手工构建每个地物模型相比，该系统能够利用二维场景数据并结合地理空间数据实现大范围三维场景的自动快速生成，反映人流、车辆等目标的动态性，三维场景更加直观、生动、逼真，可展示和查询各地物的各类属性信息，并可接入摄像头数据，具有多源、多媒体信息的综合展示能力。此外，虚拟校园仿真平台未来将会实现多源信息互联和感知信息接入，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合，为智慧校园的发展提供新的思维方式和技术手段。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 我国现行规范关于路基工作区的确定方法缺乏对路基填料性质，交通荷载及路面结构形式等方面的考虑，存在较大的局限性。基于上述状况研究土石混填路基的路基工作区深度的影响因素。利用BISAR3.0程序计算不同工况下土石混填路基的路基工作区深度。研究结果显示，与砂土、粘土路基相比，土石混填路基的工作区深度较大，其值随土石比增大而减小；土石混填路基工作区深度随着轴载增大而增大，两者呈线性关系；路面结构越完善，土石混填路基工作区深度越小。旧版规范将路基顶面以下0~80 cm部分作为路基工作区不适用于所有公路，根据公路实际工况进行计算能够更合理地确定土石混填路基工作区深度，确保路基施工质量。 关键词 :道路工程，土石混填路基，路基工作区，影响因素 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着我国公路从城市向山区延伸，本着因地制宜、就地取材的原则，在公路修筑过程中产生的土石混合料也会得到大量利用。旧版规范《公路沥青路面设计规范》(JTG D50-2004)给出了标准轴载作用下沥青路面的路基工作区范围，即自路基顶面至路基内部80 cm深度范围内 [ 1 ] 。在筑路过程中为保证路基的施工质量，需要准确判定路基工作区的深度，同时提高路基工作区的压实度 [ 2 ] 。然而，土石混合料为不同级配组成、岩性土性差距较大的土与石混合而成，由此铺筑的土石混填路基的力学响应及使用性能均表现出一些独有的性质；我国道路交通中重载、超载车辆屡见不鲜，对路基稳定性的要求比以往明显提高；不同路面结构形式也对路基受力会产生较大影响，进而会影响路基工作区深度 [ 3 ] 。因此千篇一律固定路基工作深度为80 cm，显然与实际情况不相符，已很难适应不同工况下的路基设计要求。 鉴于此，本文通过BISAR3.0程序计算在不同的路基填料性质、轴载与路面结构形式的路基力学响应，研究各种工况下土石混填路基工作区深度的变化规律及其影响因素。
system: [SYSTEM]

user: 2. 土石混填路基土性质 本文的试验原料采用取自浙江金华某公路施工现场的土石混合料，外观呈暗红色，开挖得到的土石混合料曲率系数及不均匀系数都在合理的变化范围之内，级配良好；其颗粒组成如表1、物理技术指标如表2所示。该土石混合料的细粒料为砂砾土，粗粒料为石英岩。 于实验室调整工地取得的土石混合料的土石比，在70:30、50:50、30:70等三个不同的土石比下振动成型试件，每个土石比下成型一组5个试件测得到各其CBR值、重度、最佳含水率与最大干密度，得到的试验数据如表3所示。
system: [SYSTEM]

user: 3. 分析方案及参数 3.1. 路基应力计算程序 采用BISAR3.0程序计算路基力学响应。单轴双轮的荷载简化分布如图1所示，其中，车轴方向与 Table 1 Soil-rock mixture of the particle compositio 筛孔尺寸/mm 40 20 10 5 2 1 0.5 0.25 0.075 通过率/% 100.0 89.54 73.22 54.45 29.16 21.70 10.99 5.07 1.74 表1. 土石混合料的颗粒组成 Table 2 Measured physical and technical performance of soil-rock mixtur 不均匀系数Cu 曲率系数Cc 液限/% 塑限/% 塑性指数 试验结果 13.87 1.44 30 21 9 技术要求 ≥5 1~3 — — — 表2. 土石混合料的实测物理技术性能 Table 3 Measured physical properties of different soil-rock mixtur 土石比 70:30 50:50 30:70 最佳含水率(%) 10.4 9.1 8.8 最大干密度(g/cm 3 ) 2.08 2.11 2.06 试件CBR值(%) 45.33 67.42 85.93 重度(kN/m 3 ) 17.8 18.0 18.1 表3. 不同土石比土石混合料的实测物理性质 图1. 单轴双轮荷载简化分布图 x轴方向一致，行车方向与轴y方向一致。为了简化计算，按照规范提出的要求将实际轮载简化为圆形的均布荷载，当量圆半径按式(1)计算。 δ = P ρ π (1) 式中：δ为当量圆半径；P为轮重；p为接地压力。 3.2. 路基工作区深度的确定方法 目前，国内外研究中常用的沥青路面公路的路基工作区深度判定依据主要有3种：1) 在路基范围内的某一深度处，附加应变或附加应力与自重应变或自重应力的比值小于0.1~0.2 [ 4 ] ，则该深度范围为路基工作区深度；2) 在路基范围内某一深度处，由车轮荷载于路基土引起的轴向应力不大于路基土的屈服强度 [ 5 ] ，则该深度范围为路基工作区深度；3) 以路基范围内某一深度处附加动应力或附加动应变的绝对值作为判定标准 [ 6 ] 。考察国内外已有研究，因判定依据1)较为简洁有效，因此本文以在路基范围内，附加应力/自重应力 < 0.1作为路基工作区深度的评判标准。 3.3. 计算分析参数取值 3.3.1. 不同路基土的参数取值 在实际工程中，路基土的种类往往与工程所在地的土石性质有关。一般而言砂性土是最优的路基填料，粘性土也是较为常见。本文选取砂土路基、粘土路基与土石混填路基作比较，研究不同种类的路基土及不同土石比的土石混合料对路基工作区深度的影响规律。对于已得的土石比分别为70:30、50:50、30:70的土石混合料，采用强度仪法测定其回弹模量。根据工程经验及《公路路基设计规范》JTG D30-2015 [ 7 ] 其余两种路基填土计算参数取值如表4所示。 3.3.2. 不同交通荷载取值 目前我国规范规定在沥青混凝土路面设计中，标准轴载为单轴双轮100 kN，不同重量的轴载需要等效换算成标准轴载，轴载换算上限为130 kN。然而目前我国公路上严重超载车辆屡见不鲜，甚至超载200%的情况也时有发生 [ 8 ] 。为研究不同交通荷载对高速公路土石混填路基工作区深度的影响，本文分析了4种不同轴载作用下土石混填路基工作区深度的变化规律。各种轴载计算参数取值如表5所示。 3.3.3. 不同路面结构层组合与参数取值 一般而言，高等级公路的路面结构相较于低等级公路会更加完善，为研究路面结构形式对沥青路面公路的土石混填路基工作区深度的影响规律，本文选取四种等级公路的典型路面结构进行计算。根据《公路沥青路面设计规范》(JTG D50-2017) [ 9 ] 工程经验及实测结果，各种等级典型路面结构层组合及计算参数取值如表6所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结果及讨论 4.1. 不同路基土的影响分析 经计算，位于路基顶面以下，砂土路基、粘土路基和不同土石比的土石混填路基在标准轴载的作用下，附加应力与自重应力比值的变化曲线如图2所示。不同土质路基的路基工作区深度如图3所示。 由图2、图3可知，相比粘土路基和砂土路基，土石混填路基的路基工作区深度较大。土石混填路基的路基深度与土石比明显相关，土石比越大，路基工作区深度越小。这是不同路基土的重度与回弹模 Table 4 Different types of subgrade fill calculation parameter 路基种类 砂土路基 粘土路基 土石混合料路基 土:石 = 70:30 土:石 = 50:50 土:石 = 30:70 回弹模量(MPa) 120 95 254 327 382 重度(kN/m 3 ) 19 21 17.8 18.0 18.1 表4. 不同种类路基填土计算参数取值 Table 5 Each axis carries the parameter valu 荷载参数 轴载(kN) 100 130 160 200 当量圆半径(cm) 10.65 11.45 12.26 13.04 双圆中心距(cm) 15.98 17.18 18.40 19.56 表5. 各轴载计算参数取值 Table 6 Various levels of typical pavement structure layer combinations and parameter value 层位 高速公路 一级公路 二级公路 三级公路 泊松比 重度 结构 模量 结构 模量 结构 模量 结构 模量 上面层 4 cm细粒式 沥青混凝土 9500 MPa 4 cm细粒式 沥青混凝土 9000 MPa 4 cm细粒式 沥青混凝土 9500 MPa 4 cm细粒式 沥青混凝土 9000 MPa 0.25 23 kN/m 3 中面层 6 cm中粒式 沥青混凝土 11，000 MPa 6 cm中粒式 沥青混凝土 10，000 MPa 6 cm中粒式 沥青混凝土 11，000 MPa 6 cm中粒式 沥青混凝土 10，000 MPa 0.25 23 kN/m 3 下面层 8 cm粗粒式 沥青混凝土 10，000 MPa 8 cm粗粒式 沥青混凝土 9500 MPa - - - - 0.25 23 kN/m 3 基层 38 cm水泥 稳定碎石 23，000 MPa 32 cm二灰 稳定碎石 20，000 MPa 20 cm水泥 稳定碎石 23，000 MPa 15 cm水泥 稳定碎石 20，000 MPa 0.25 22 kN/m 3 底基层 20cm 二灰土 6000 MPa 20 cm 二灰土 5500 MPa 20 cm 二灰土 5500 MPa 20 cm 二灰土 5000 MPa 0.25 20 kN/m 3 路基 土石混合物 土:石 = 50:50 327 MPa 土石混合物 土:石 = 50:50 327 MPa 土石混合物 土:石 = 50:50 327 MPa 土石混合物 土:石 = 50:50 327 MPa 0.40 18 kN/m 3 表6. 各种等级典型路面结构层组合及参数取值 图2. 不同土质路基附加应力与自重应力比值变化图 图3. 不同土质路基的路基工作区深度 量不同所致。路基土重度越大，自重应力越大。在附加应力不变的情况下，附加应力与自重应力的比值越小，路基工作区深度越小。而粘性土重度较大，土石混合物重度最小，因此土石混填路基的路基工作区深度相对较大。路基土的回弹模量越大，路基本身刚度越大，会影响从路面上部结构传递而来的各种荷载与路基土的变形在路基范围内的传播与分散，使其路基工作区深度加大 [ 10 ] 。在本文选取的几种路基土中，粘土路基的回弹模量最小，砂土路基居中，土石混填路基最大，且土石比越小，路基回弹模量越大，一定程度上导致了上述结果的出现。 4.2. 不同轴载及路面结构形式的影响分析 经计算，不同路面结构的公路在四种轴载的作用下，路基顶面以下附加应力与自重应力的比值在不同路基深度的变化曲线如图4所示。不同轴载在不同公路等级典型路面结构下土石混填路基工作区深度如表7所示。 经拟合，4种轴载作用于不同路面结构下的土石混填路基工作区深度变化趋势如图5所示。4种路面结构形式公路在不同轴载作用下土石混填路基工作区深度对比如图6所示。 图4. 各种路面结构形式不同轴载下路基附加应力与自重应力比值变化图。(a) 高速公路；(b) 一级公路；(c) 二级公路；(d) 三级公路 Table 7 Calculation results of working area depth of soil-rock mixture subgrad 公路等级 轴载 100 kN 130 kN 160 kN 200 kN 高速公路 0.76 m 0.93 m 1.19 m 1.38 m 一级公路 0.94 m 1.12 m 1.38 m 1.59 m 二级公路 1.39 m 1.56 m 1.81 m 2.03 m 三级公路 1.49 m 1.69 m 1.94 m 2.19 m 表7. 土石混填路基工作区深度计算结果 图5. 各轴载在不同路面结构下土石混填路基工作区深度变化趋势 图6. 不同路面结构土石混填公路路基工作区深度变化趋势 4.2.1. 不同轴载的影响分析 由图5可知，不论是何种路面结构，土石混填路基工作区深度随着轴载增大而增大，两者呈线性关系。而且不同的路面结构的增长速率相当。 根据表7的结果，仅当轴载为100 kN，路面结构为高速公路典型结构时，土石混填路基工作区深度为72 cm，小于规范给出的路基工作区的范围。而部分工况甚至达到了规范规定范围的200%以上。对于重载交通，过大的轴载会使得土石混填路基工作区深度迅速增大，现行规范给出的范围已经不能适应其工程要求。因此，建议无论是对何种公路等级，计算土石混填路基工作区深度时都要考虑公路所要承受的交通荷载，根据其轴载谱合理确定路基工作区深度。 4.2.2. 不同路面结构的影响分析 由图6可知，路面结构越完善，土石混填路基工作区深度越小。这是由于完善的路面结构使路面整体刚度较大，能承受更多的荷载作用，同时更好的分散交通荷载，减轻路基负担 [ 11 ] 。低等级公路不但路面厚度较小，在设计施工过程中采用的标准也相对较低，导致路面整体刚度较小，路基需要承受更大的荷载应力，土石混填路基工作区深度也会相应增大 [ 11 ] 。不仅如此，高速公路与一级公路的土石混填路基工作区深度比较接近，但二级公路与三级公路的土石混填路基工作区深度比相以上等级公路增长幅度较大。这是由于路面结构的变化较大所致。高速、一级公路的沥青面层厚度较大，二、三级公路沥青面层仅有两层，厚度较小。相比高等级公路，低等级公路路面基层、底基层的回弹模量也相对较低 [ 12 ] [ 13 ] 。因此在相同的轴载作用下，低等级公路的土石混填路基工作区深度比高等级公路有较大增长。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文通过对不同工况下的高速公路土石混填路基工作区深度的分析，得出以下结论： 1) 不同土质路基的工作区深度不同。在相同的条件下，土石混填路基的工作区深度相对较大，粘土路基的工作区深度最小，土石混填路基的工作区深度随土石比增大而变小。 2) 轴载越大，土石混填路基工作区的深度越大。两者呈线性关系。对于标准轴载，现行规范给出的路基工作区深度范围是合理的。但对于重在交通现行规范给出的范围已经不能适应其工程要求。 3) 当路面结构较完善时，土石混填路基工作区深度较小。低等级公路的土石混填路基工作区深度比高等级公路更大。因此，完善的路面结构可以有效降低土石混填路基工作区深度。 4) 由于路基填土材料性质、交通荷载及路面结构形式均对高速公路土石混填路基工作区深度有一定影响，旧版规范中将路基顶面以下0~80 cm部分作为路基工作区并不适用于所有公路，根据不同公路各自的工况进行计算能够更合理地确定土石混填路基工作区深度，从而减少路面病害的产生。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 分析国内采空区现状及其一般处理方法，针对铜陵华金矿业的小型采空区面积小，形状不规则等特征，根据采空区现场调查情况结合矿区的井下采矿安排，为了保障采空区综合治理工程和施工过程中的安全，进行了多种地压和位移监测方案的设计。经分析微震监测成本高，不能后期移动，巷道收敛和采空区裂缝监测无法施工且施工安全风险大，经过反复研究，特设计了一种可移动、不接触、施工方便在采空区外就可的监测采空区的方法。构建了采空区监测网络，明确了监测内容，实现在线式、自动化、全天候监测。工程实际表明：该监测方案可以为井下的采矿爆破、巷道施工过程提供了围岩稳定性数据，给施工安全提供了保障。 关键词 :采空区处理，雷达监测，位移收敛监测，自动化监测网络 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 我国经济经过了近三十年的高速发展，也逐步成为世界采矿大国，同时给环境和公共安全带来了挑战。我国目前已有非煤矿山6万多座。地下矿山多是以房柱法、全面法、留矿法等空场法为开采主要形式，每年将形成数百万立方的采空区。除了露天开采和地下崩落法、充填法之外，绝大多数采空区均未进行有效的处理，且未给予足够的重视，随着浅部资源的减少，开采面积和深度不断的扩大，采空区数量逐渐增多，井下的地质条件逐步复杂，可能诱发大规模突然冒落等地压灾害，造成人员和财产的重大损失 [ 1 ] [ 2 ] 。近几年来，我国矿山企业对采空区逐步重视，及时处理和对采空区稳定性进行了监测。 国内外一些厚大矿体金属矿山的独立空区体积达数万立方米至数十万立方米，不少矿山矿区相继从局部突然崩落发展到大范围的突然崩落并引起地表大范围的岩移，有的造成了严重的破坏，有的仍然威胁矿山的安全生产。根据矿区处理的特征，采空区处理主要有以下3种方法： 1) 充填处理采空区。充填处理空区可以减弱岩石和地表移动的幅度，并减缓上述移动的发生和发展过程，防止大面积的地质活动，并有助于解决矿山尾矿和采掘废石的堆放问题。我国的锡矿山锑矿、红头山铜矿以及江西等地的一些钨矿均成功地采用充填处理采空区。 2) 崩落围岩处理采空区。其实质是崩落围岩充填采空区或形成缓冲岩石垫层，以控制矿山压力，转移或减弱应力集中，防止围岩大面积突然崩落产生冲击波对生产区巷道、狮子山铜矿、柿竹园矿均采用此方法处理采空区。 3) 采用永久性矿柱来支撑空区顶板。该法具有技术简单、空区处理费用低的特点，在金属非金属矿山应用较为普遍，在条件合适的矿山，正确选留矿柱，可以保持空区顶板长时间的稳定，保证回采作业的安全。 虽然对采空区进行了处理，但随着挖掘深度的加大，没有进行充填法的采空区依然存在安全生产风险。所以对采空区的监测十分必要。同时在采空区处理过程中大多数矿山并未对采空区治理工程中的施工过程进行有效监督，不能保证采空区综合治理过程中安全 [ 3 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 2. 采空区分布特点 由于矿体的走向较短，外加以前的采矿规模和工艺，使得采空区在平面范围内比较集中，主要有两块，分别为西矿段和东矿段。西矿段开采较早，主要在−100 m水平以上，采空区形成时间较早，目前已经采用钢筋混凝土墙进行了封闭；东矿段为现在正在回采的采区，主要在−130 m水平以下，因为东矿段为现在正在开采的区域，因此采空区基本可见，−130 m中段、−160 m、−190 m中段采空区较小，已部分采用混凝土墙进行了封闭或者矸石进行了充填，采空区主要集中在−210 m、−240 m和−290 m三个中段。
system: [SYSTEM]

user: 3. 采空区处理方法概述及选择 目前，国内外处理采空区的方法主要是：封闭、崩落、加固和充填4大类。有时采用两类方法联合处理，如崩落法和充填法联合等；有时由同一类方法衍生出一系列子类方法，如崩落法可分为自然崩落法和强制崩落法。由于采空区所处位置、形态特征、规模各异，在对其处理过程中，针对各自的特征，分别采用相应的处理方法 [ 4 ] [ 5 ] 。 3.1. 隔绝封闭法 该方法适用条件：采空区相对独立、跨度下、围岩较稳定、不会诱发大规模地压活动的小采空区。主要目的是防止采空区围岩坍塌产生的冲击波伤人。隔绝封闭法处理采空区是在通往采空区的巷道中，砌筑一定厚度的隔离墙，阻隔由采空区围岩垮落所产生的冲击波、冲击气浪及飞石。其优点是施工简单、经济费用低，但要求在采空区处理前，对采空区进行详细的调查，以便对采空区进行全面封闭。 3.2. 加固法 留永久矿柱或构筑人工石柱处理采空区。它的适用条件为：缓倾薄至中厚以下矿体，用房柱法、全面法回采，顶板相当稳固，地表允许冒落的矿山。加固法是采用锚索或锚杆对采空区进行局部加固，这是一种临时措施，其通常要与其他方法联合使用。 3.3. 充填法 该方法适用条件为：采空区上部有构筑物，由于地表绝对不允许大面积塌陷。因此，崩落空区的方法不可行，要消除隐患，比较合理可行的方法是充填法。充填法是采用充填材料对采空区进行充填处理，使充填体与围岩共同作用，以改变围岩应力分布状态，达到有效控制地压和防止地表塌陷等目的。其优点是对相邻矿体的开采工作影响小，能保证采场回采过程中矿石损失和最低贫化。其不足之处是，需要大量的充填料，处理劳动强度大，施工费用高。其方法是从坑内外通过车辆运输或管道输送废石或湿式充填材料送入采空区将采空区充填密实得以消除采空区。它分为干式充填采空区和湿式充填采空区两种。 3.4. 爆破崩落法 崩落法是采用爆破崩落采空区上盘围岩，使岩石充满采空区或形成缓冲垫层，以改变围岩应力分布状态，达到有效控制地压的目的。该方法适用的条件为地表允许崩落或岩移。优点是处理费用较低，但必须防止其对下部采场生产的影响。对于离地下采场较近的采空区，通常是采用爆破崩落与下部巷道隔离封闭相结合的处理方法。另外，应根据采空区的实际情况选用合适的爆破方案 [ 6 ] 。 3.5. 总结 如果采用以上的方法在井下工程施工和采矿作业中对于临近采空区的作业过程中，造成效率低，不能同时并行作业，花费大量的人力和物力，造成效率底下，且不能很好的掌握井下围岩的稳定情况。根据铜陵华金矿业有限责任公司采空区的分布特征和采用处理方法的适用条件，进行了合理设计和制定采空区综合治理工程施工过程中的监测方案，开展了以多种监测手段、保障施工安全为目的的监测工作。 为消除铜陵华金矿业有限责任公司采空区下部的保有储量矿段的作业安全隐患，需采用投资省、见效快的空区处理措施，保证作业人员和设备的安全，必须对空区进行实时在线、自动化监测，有利于安全回收采空区下部资源。根据上述处理空区条件，并结合采空区分布特点，地表不允许崩落，满足空区处理后实时监测，为开采下部资源的安全提供保障。
system: [SYSTEM]

user: 4. 采空区处理地压监测方案 4.1. 监测的目的和意义 监测设计目的必须根据工程条件明确的确定。一般情况下，岩土工程安全监测设计均以工程安全施工和安全运行为主要目的。采空区安全监测的主要目的是：为采空区施工和井下开采提供安全信息，确保施工和生产过程中人员和设备的安全，必须通过监测实现全天候、在线式、自动化监测实现信息化施工。通过对监测围岩稳定性数据的提前掌握，达到如下目的： 1) 掌握围岩位移地压发展动态，对安全生产有影响的冒顶、片帮地压活动等情况，提前预警，以便井下安全生产。 2) 对巷道施工存在安全隐患的地段，及时变更设计和施工方案。 4.2. 监测主要内容和监测点布置 为及时分析井下开采和现场施工过程中采空区顶板的稳定程度，保证生产和施工安全，提高效率，进行如下几项监测工作： 1) 采空区稳定性监测：顶板和两邦的围岩滑石冒落频率和能量大小及裂缝的参量变化，判定围岩破坏趋势，评定采空区岩体稳定性，预报危险破坏的来临，为安全生产提供可靠信息。 2) 采空区周边监测：在采空区周边入口布置监测点，根据围岩已有数据，布置在不稳定围岩周边，监测围岩位移及裂缝的变化趋势，提供岩体稳定性性数据。 监测设计框图和现场布置图，如图1、图2所示。 4.3. 自动化监测方案和仪器选择 由于岩土体的复杂性，岩土体的响应可能没有规律可循，故监测也是一项艰巨而细致的工作，这就要求在监测过程中根据监测目的和工程条件认真的选择和使用传感器。在选择传感器的过程中，首先要明确被测参量对象。岩土工程中的监测对象大多是位移和压力。因为传感器的种类比较多，用于测量压力、位移、温度的就有多种，力平衡式、振弦式、电容式、电感式物理传感器，所以需要了解传感器的工作原理。基于现场情况复杂，需要保证采集数据的精确性和稳定性，就需要合理地选择传感器。 对于采空区的安全监测，主要考虑以下几方面要素： 1) 灵敏度，通常传感器灵敏度越高越好，因为灵敏度越高，则传感器所能感知的变化量越小，被测量稍有微小变化时，传感器就有较大的信号输出，当然灵敏度较高的传感器也较容易被外界一些无关的信号干扰，所以，往往又要求传感器的信噪比越大越好。 图1. 自动化监测设计流程简单框图 图2. 自动化监测现场布置图 2) 响应特性，在所测的频率范围内，传感器的响应特性必须满足不失真测量条件，响应的延迟时间越短越好，一般利用光电效应、压电效应等物性传感器，响应较快，可工作频率范围宽，而结构型，如电感、电容、电磁式传感器等，固有频率较低，可工作效率也低。 3) 线性范围，任何传感器都有一定的线性范围，在线性范围内输出和输入成比例关系，线性范围越宽，则表明传感器的工作量程越大。 4) 稳定性和可靠性，指传感器在规定的条件下、规定的时间内可完成规定功能的能力，只有产品的主要性能参数均处于规定的误差范围内，方能视为可完成规定的功能。 5) 精确度，表示传感器的数据输出与被测真值一致的程度，传感器能否真实地反映被测值，对整个测试系统有直接影响，但是精确度高的传感器都比较昂贵，因此要根据测试需要的精确度和经济性来统筹考虑选用的仪器。 6) 环境耐受和适应性，在矿山井下进行测量，由于矿井下的环境恶劣，有水汽和腐蚀气体，传感器在监测过程中要保证不受环境的腐蚀等损害，因此选择时也要根据使用的地质条件和使用期要求来合理选择。另外传感器的几何尺寸、质量等因素也是选择的重要指标，几何尺寸和安装方式也通常受到测量范围和测点布置的限制 [ 7 ] 。 铜陵华金矿业有限责任公司的−240 m中段，−290 m中段空区由于空区面积不大，上部呈圆弧状，下部呈漏斗状。充分考虑和优化后，针对空区特设计一种远离空区，安装方便简单，同时能监测出围岩的稳定性状态的探地雷达，不但能监测出空区的表面裂缝的变化，还能监测出由于施工和掘进采矿的生产活动造成的围岩表面浮石冒落的数据，经监控中心的软件优化后，给出围岩稳定性的评判。经过一段时间的测试，一般情况下，空区的浮石冒落频率和能量和井下开采施工活动成正比。在大的爆破过程中， 图3. 自动化监测电气框图 围岩发生浮石冒落的数量和能量，短时间内呈加大的趋势，当过程完毕后，浮石冒落的数量和能量趋于无或减少，没有继续加大且稳定在一个状态。空区的围岩裂缝和周边的岩体收敛、位移状态与也于雷达测定的数据一致，在大的爆破活动中，裂缝和位移在极短的时间内加大的数据极其微小，当过程完毕后，未呈加大趋势，数据稳定在一个状态。此监测状态成围岩稳定判定的重要依据，充分说明了采用此种方案的有效性和可靠性。 自动化监测电气框图，如图3所示。 根据以上的方案实施，不仅能实时掌握井下围岩的状态，给井下临近采空区作业提供了保证，同时临近采空区作业完毕后，可移动设备到下一个需要监测的地点。由于监测装置在采空区外，安装和布线简单、方便，节约了设备投资成本和大量设备施工成本和周期。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 通过对采空区的现场调查，井下开采活动和施工的分析及监测方案的确定，得出以下结论。 1) 对采空区全面现场调查，充分掌握了采空区的几何形态分布特征、尺寸结构参数，便于制定采空区的监测方案。 2) 叙述了采空区处理方法，根据采空区分布特征进行监测方案设计，制订了详细的围岩稳定性监测方案，并对方案进行了优化和现场验证，证明了雷达探测采空区围岩稳定性的方法切实可行，且获得的数据和周边岩体数据一致。 3) 通过监控量测实现了井下安全开采和施工，为采空区综合治理工程提供了安全保障，确保了井下开采生产过程中人员和设备的安全。从监测情况和现场实际情况比对，监测网络起到了十分重要的作用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着高等教育事业的快速发展，社会车辆频繁的进出校园，导致校园内的机动车数量逐年递增，高校校园内没有同步进行道路改造和交通流线组织的规划，势必会造成校园内交通拥堵，甚至引发交通安全问题。本文阐述了校园交通的特点和组织原则，并以山东理工大学西校区为例，在已有的道路条件下，提出对校园内和校园出入口交通流线改造的建议，以期为高校校园的道路交通组织优化提供一些有益的思考。 关键词 :高校校园，交通组织，优化策略 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着高校扩招和校园面积的扩大，高校校园的行人、非机动车、机动车不断增多，校园交通日趋复杂化，科学处理校园内车行与人行的组织非常必要。陈凯 [ 1 ] 在分析我国校园道路交通现有问题的基础上，对近年来校园规划中道路交通组织的设计思想与方法做了简单的概括总结；顾悦等 [ 2 ] 通过分析高校校园交通的特征，提出组织优化和安全管理校园交通的思路；韩阳 [ 3 ] 通过对湖南某高校的校园交通进行实测以及问卷调研，提出了高校校园交通组织管理以及线路优化方法；周宗渊等 [ 4 ] 通过分析校园交通布局和校区师生出行特征，提出了校园内部交通优化策略；向成绪 [ 5 ] 遵循以人为本的理念，对高校校园主要功能区的交通组织形式作了初步分析与探讨；章飙等 [ 6 ] 通过对香港中文大学校园内部交通方式的探讨，总结出大尺度校园内部可行性交通组织形式以及运作方式。 随着校园内机动车数量、非机动车数量的快速增长，机动车与非机动车、行人之间的交通冲突日益严重，给校园带来诸多安全隐患。因此组织与协调好校园交通，保障与实现校园交通的安全、合理、可持续运行，是非常重要且必不可少的。本文以山东理工大学西校区为例，通过分析校园道路交通现状，提出了可行的校园交通组织优化方案。
system: [SYSTEM]

user: 2. 校园交通特点及组织原则 2.1. 校园交通特点 与城市交通不同，校园道路缺少严格意义上的通勤特征，更具有生活性。学生出行以步行、自行车为主，教职工与校外来访人员的出行以机动车为主，而校园内的交通组织又没有城市交通那么规范有序，导致校园机动车与非机动车、行人交通之间的冲突日益严重，给校园带来诸多安全隐患。 高校一般实行统一的作息时间来安排师生的生活，师生活动的规律性较强。在上下课的时间点交通出行量激增，呈现短时间交通高峰现象。 2.2. 校园交通组织原则 静态交通组织主要解决校园的停车问题，动态交通组织的主要任务是解决交通流的分配。二者相互结合、相辅相成，更好地解决校园交通问题。校园交通组织应以保证师生出行便捷为前提，遵循“以人为本”的理念，对人流、非机动车和机动车三个要素进行合理安排，实现人车的交通流分离，打造安全、舒适的出行环境。
system: [SYSTEM]

user: 3. 山东理工大学西校区概况 3.1. 校区地理概况 山东理工大学西校区坐落于山东省淄博市张店区，占地面积约3600亩，位于人民西路以南，南京路以西，新村西路以北，北京路以东。 3.2. 校园道路系统概况 山东理工大学西校区整体上采用棋盘式道路布局，这种路网结构在横纵两个方向均有多条平行道路，灵活性大。但沿对角线方向没有便捷的交通联系，校园内“爆发性”交通流不易分流，局部地区容易产生交通拥堵，存在安全隐患。师生为减少步行距离常常从草坪上穿过，破坏的植被形成的黄土路与周围绿化形成鲜明的对比，缺乏美感和人情味。