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1.
煤吸附特性的研究   总被引:13,自引:0,他引:13  
描述了煤吸附瓦斯气体的全过程,叙述了煤层气(瓦斯)主要吸附理论,得出了影响煤吸附能力的主要因素。  相似文献   
2.
冲击地压电磁辐射连续监测预警软件系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对冲击地压监测过程中电磁辐射等信号数据量大、缺少深度分析及预警功能等问题,根据冲击地压的特点及前兆信息特征开发了冲击地压电磁辐射射连续监测预警软件系统,包括数据转发软件、服务器软件及终端软件.软件系统可对电磁辐射、瓦斯等信号进行监测与分析,具有数据存储、实时显示、历史数据查询、数据趋势分析、统计分析、预警和报表等功能,采用临界值法和动态趋势法预警,实现了对冲击地压的实时监测和预警.软件系统的应用结果表明:软件系统界面直观,功能实用性强,易于操作,运行稳定,在冲击地压和煤与瓦斯突出监测预警、矿压观测等方面具有广泛的应用前景.  相似文献   
3.
制造了大直径密封缸体,建立了瓦斯气体流动及电磁辐射测试的实验系统,用傅里叶变换对不同压力梯度和不同种类瓦斯气体在煤体中流动时电磁辐射的频谱进行了分析。结果表明,瓦斯气体流动产生的电磁辐射频带一般在较低频带,瓦斯流动时电磁辐射的主频带基本随压力梯度的升高而增大。压力梯度越大,瓦斯流动速度越高,对煤体的破坏作用越强,动电效应也越明显,裂隙振荡的频率也越高,从而产生的电磁辐射也越强,频率也越高。  相似文献   
4.
煤与瓦斯突出电磁辐射多重分形特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用固定质量法对煤岩电磁辐射多重分形维数进行了计算,电磁辐射强度序列具有多重分形的特征。电磁辐射多重分形Dq*q曲线的陡峭程度反映了其数据的波动程度,并用分形维数ΔDq指标来表达这种波动规律。通过对现场测试的煤岩电磁辐射序列的分析,其多重分形维数指标与煤与瓦斯突出灾害危险程度有较好的一致性,为电磁辐射预测预报煤与瓦斯突出提供了一种分析手段。  相似文献   
5.
煤的表面自由能及应用探讨   总被引:7,自引:1,他引:6  
分析了煤表面自由能的形成过程和特点,并根据表面化学原理计算了煤的表面自由能。煤的变质程度、瓦斯气体种类和温度对表面自由能都有影响,对难抽放瓦斯煤层,如果采取降低表面自由能的措施,会使抽放效果更好。  相似文献   
6.
由煤岩变形冲击破坏所产生的电磁辐射   总被引:53,自引:0,他引:53  
对岩石破裂所产生的电磁辐射现象的观测和研究 ,对于研究地震规律和矿山冲击矿压及其预报具有重要的意义。在实验室和现场条件下 ,采用 EAE- 0 4声电测试系统和KBD5电磁辐射监测仪对煤岩变形破裂过程中的电磁辐射进行了测定。试验和测试结果表明 ,煤岩体在变形、破坏过程中均产生电磁辐射现象 ;煤岩在冲击破坏前 ,电磁辐射强度一般在某个值以下 ,而在冲击破坏时 ,电磁辐射强度突然增加 ;而电磁辐射的脉冲数则随载荷的增加及变形破裂过程的发展而增大。依此规律 ,可以对冲击矿压危险性进行评价和预测预报。  相似文献   
7.
岩土单轴压缩过程的电磁辐射特性实验研究   总被引:3,自引:1,他引:3  
采用重庆黄泥包滑坡处采集的岩土试样,在TYE-300微机控制水泥压力实验机上进行单轴压缩实验,测试了岩土破坏过程的电磁辐射与声发射信号,得出了岩土单轴压缩过程电磁辐射的基本特征:岩土受压会产生电磁辐射信号,电磁辐射信号随着压力的增加呈现连续增加的趋势,在主破裂时刻有较强电磁辐射信号产生:岩土的强度越大,电磁辐射强度值越大;加载速率越大,电磁辐射强度值越大。研究成果对于地质滑坡等灾害预报有着较大的理论意义和应用前景。  相似文献   
8.
利用煤岩变形破裂电磁辐射可以用来预测、预报煤与瓦斯突出、冲击矿压等煤岩动力灾害。利用固定质量法对煤岩电磁辐射多重分形维数进行了计算,电磁辐射强度序列具有多重分形的特征。电磁辐射多重分形 D_(q-q)曲线的陡峭程度反映了其数据的波动程度,并用△D_q指标来表达这种波动规律。通过对现场测试的煤岩电磁辐射序列的分析,其多重分形维数指标与煤与瓦斯突出灾害危险程度有较好的一致性,为电磁辐射预测预报煤与瓦斯突出提供了一种分析手段。  相似文献   
9.
对煤岩变形及破裂过程中得到的电磁辐射信号进行进一步的研究分析表明,电磁辐射信号符合很好的统计分形规律,在受载煤岩的变形及破裂过程中,电磁辐射信号基本现逐渐增强趋势,这对于预测预报煤岩灾害动力现象具有重要的意义。  相似文献   
10.
为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法(QGA),提出量子免疫遗传算法(QIGA)优化神经网络模型QIGA-BP。模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力。以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测。结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好的优化性能,用QIGA-BP模型预测工作面突出危险性具有更好的预测能力和更高的预测准确率。  相似文献   
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