人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

用似双重介质模型进行岩体应力与渗流耦合分析

将宏观裂隙按裂隙渗流模型分析，微观和细观裂隙按等效连续介质模型处理，给出了一种非线形耦合分析模型－似双重介质模型。基于该模型导出了岩体应力场与渗流场的非线形耦合分析有限格式。通过对煤矿矿井突水预报问题进行分析研究，验证了所提出的方法是可行和实用的，并给出了一些有实际应用参考价值的结论。     

灰色聚类评估在煤矿突水预测中的应用

为了减少煤矿突水带来的危害,准确掌握煤矿发生突水的可能性,采用灰色聚类评估方法,建立矿井突水预测模型,进行矿井突水预测。实例表明,灰色聚类评估方法在煤矿突水预测中可以取得满意的预测精度,预测结果更加可靠。该方法在煤矿突水中的应用进一步拓宽了灰色聚类理论的应用范围,并为煤矿突水的准确预报提供了一种新的方法。     

回归预报模型在水文地质中的应用──以焦作煤田演马庄井田矿井突水量预报为例

作者依据数理统计理论与实践总结较详细论述了通过回归分析建立回归预报模型这一方法在水文地质预报中的应用过程及其注意事项，包括该模型的重要性、相关因素的选取、回归预报模型类型的确定与模型的建立、预报中应注意的问题以及数据如何选取。最后以焦作演马在井田矿井突水量预报为例加以详细说明。图１，表２，参２。     

用似双重介质模型进行岩体应力与渗流耦合分析

将宏观裂隙按裂隙渗流模型分析,微观和细观裂隙按等效连续介质模型处理,给出了一种非线形耦合分析模型———似双重介质模型。基于该模型导出了岩体应力场与渗流场的非线形耦合分析有限格式。通过对煤矿矿井突水预报问题进行分析研究,验证了所提出的方法是可行和实用的,并给出了一些有实际应用参考价值的结论。     

煤矿水害预测软件开发

概述了当前煤矿底板突水预测预报存在的问题，提出了用突水概率指数法预测采场底板突水的新方法，即根据影响底板突水因素对突水所作的贡献，赋予不同的权重给影响采场底板突水的各因素。使得影响底板突水的各因素定量化，建立合理的数学模型，求出突水概率指数。利用Visual Basic实现该思想，开发出底板突水预测预报的应用软件。结合肥城煤田实例，介绍该预测预报软件的具体使用过程。     

基于可拓模型判别矿井突水水源

快速准确判别矿井突水水源是解决矿井水害关键性问题之一,可以保证煤矿的财产与生命安全。通过利用主成分分析对突水水源评价指标进行处理分析,采用熵权法对突水水源评价指标赋权重,再结合可拓模型确定各验证样本的综合权重,最后根据最大隶属度原则对验证样本进行归类,从而建立突水水源判别模型。结果显示煤系水、太灰水及奥灰水判别结果正确率分别为83.33%、83.33%、66.67%,整体判别结果正确率为80%,表明该方法针对矿井突水的水源判别具有较好的准确性。     

基于Modpath的矿井突水应用

运用粒子反向示踪理论,根据安徽铜陵新桥硫铁矿各含水层的水文地质条件、工程地质条件,利用抽压水试验得出的渗流系数、给水度等岩性特征,针对突水水源识别问题,建立Modpath的矿井突水可视化模型,并以时步分段量化研究水源渗透规律,分析了矿井突水的水源来向、侵害范围、影响程度等特征元素。研究结果验证了突水点上层含水层的岩溶裂隙带和断裂带对突水点的重要补给关系,并且有较强的直观判别能力;模型可以清晰判别分析矿井突水现象。     

提高矿井地测防治水预测预报精准性的技术创新

地质及水文地质条件复杂型矿井恒源煤矿,受多发突水灾害影响,严重地制约了矿井的安全高效生产。矿地测工程技术人员从完善和强化水情水害预测预报入手,通过预报的过程控制和逐头逐面的全覆盖管理,以提升地测防治水预测预报精准性技术为手段,依靠精准预测预报的技术创新,实现了采掘前方水害的立体透明,通过针对性的水害防治,实现了矿井长期安全高产、高效生产。该项技术创新,具有较强的针对性和实用性,能为类似生产矿井的水害治理,提供很好的技术借鉴。     

矿井突水原因及几种地球物理预测方法分析

本文简单地介绍了矿井发生突水的原因，并就如何如预测矿井突水介绍了矿井直流电法及瞬变电磁法基本原理及应用。     

煤层底板突水预报人工神经网络系统的研究

将人工神经网络技术应用于肥城煤矿区以底板突水预报中，并且开发研制成突水预报人工神经网络系统，人工神经网络的建模过程体现在它的训练学习中，它个有知识的自动获以功能，对突水预报问题可适性强，效果良好，易于推广。     

煤矿矿井突水水源的多元矩阵模型分析

 针对煤矿矿井突水对煤矿安全生产的不利影响,基于水化学分析结果,建立多元混合模型模型,分析计算矿井突水水样,并与传统的BP 神经网络原理和模糊综合评判法相对比,分析结果与矿山实际情况相符合。结果表明：多元混合模型不仅能准确分析出矿井突水水样主要来源,而且计算简单准确,受水化学分析样本量和离子种类数量限制较小,可以作为一种矿井突水水源判别工具在工程实践中应用。     

煤层底板突水预报人工神经网络系统的研究

将人工神经网络技术应用于肥城煤矿区煤层底板突水预报中 ,并且开发研制成突水预报人工神经网络系统。人工神经网络的建模过程体现在它的训练学习中 ,它具有知识的自动获取功能 ,对突水预报问题可适性强 ,效果良好 ,易于推广。     

浅谈煤矿井下突水原因及防治措施

我国是一个煤炭资源丰富的国家,但矿井水害一直制约着煤炭工业的健康发展,尤以矿井突水问题最为严重。本文首先分析了矿井水害的类型和矿井突水的征兆,并重点分析了矿井水害的原因和防治措施。     

团柏煤矿底板奥灰水赋存特征研究

团柏煤矿受到顶板K2含水层和底板O2奥灰岩溶水的影响,对矿井安全生产具有一定的威胁。论文分析了底板奥灰水赋存规律,建立了底板含水层突水涌水量预测模型,并利用该模型对团柏煤矿底板奥灰水突水量进行了预测。研究结果对矿井开采设计与矿井防治水工作具有重要的指导意义。     

矿井突水模型试验顶板离层破断数值模拟研究

针对矿井突水模型试验中的顶板离层破坏,用有限差分程序(FLAC)中的interface单元模拟层理面,开展流-固耦合模拟研究.实现了对矿井突水模型试验中顶板离层破坏和突水全过程的模拟,模拟结果较好地刻画出煤层开采后顶板岩层从沉降、离层直至垮塌突水的整个过程,能有效反应出矿井突水前顶板围岩位移急剧增大,渗压先增大后迅速降低的过程.同时将计算结果与试验监测数据进行了对比,二者吻合较好,表明所用的方法能够正确模拟矿井突水和顶板破断过程,该方法可以为矿井顶板离层破断突水等问题提供数值基础和相关前兆参数.     

矿井突水防治措施

我国是一个煤炭资源丰富的国家,但矿井水害一直制约着煤炭工业的健康发展,尤以矿井突水问题最为严重,文章以突出水的类型及突水的条件开始,分析了突水机理、影响因素以及矿井突水征兆,最后在水害预防和治理方面提出针对性的措施。     

基于多源信息复合的煤层底板突水评价

煤层底板突水是多种影响因素综合作用的结果.利用多源信息复合技术,从分析影响煤层底板突水的主要因素入手,结合潘西煤矿以往突水资料,构建适合潘西煤矿千米深矿井的突水模型,对煤矿未采区进行煤层底板突水危险性评价,形成矿井危险程度评价图,对于指导潘西煤矿19煤层安全开采具有重要的理论和实际意义.     

煤层底板裂隙网络的生成

矿井突水案例分析表明，绝大多数突水是由构造引起的。因此，将岩体作为由裂隙切割而成的介质来分析矿井突水无疑更接近实际情况。本文依据对现场石门岩壁裂隙统计得到裂隙分布规律，应用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ法模拟原理，生成裂隙网络，为进行岩体裂隙特性评价和裂隙岩体力学模型的建立奠定了基础     

矿井突水预测与危险性量化评价

矿井突水是矿山进工开采的潜在危险之一,通过对矿井突水前的巷道内各种突水预兆的观察进行预测,分析了造成巷道突水的几种作用力,进一步针对矿井的掘进突水与回采突水两种类型用传统方法进行矿井突水危险性量化评价,得出所评价矿井无突水危险,但由于断裂带突水相对复杂,仍对日常防突水工作提出了预防措施。