基于BP神经网络的急倾斜煤层耦合致裂方案优化 |
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引用本文: | 张磊,刘小明,来兴平,高语蔚,崔峰,杨毅然.基于BP神经网络的急倾斜煤层耦合致裂方案优化[J].西安科技大学学报,2018(3). |
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作者姓名: | 张磊 刘小明 来兴平 高语蔚 崔峰 杨毅然 |
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作者单位: | 西安科技大学能源学院;西安科技大学西部矿井开采及灾害防治重点实验室;西安科技大学计算机科学与技术学院 |
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摘 要: | 为准确优化急倾斜煤层顶煤耦合致裂方法,根据碱沟煤矿+495水平B1+2工作面开采技术条件,梳理制约顶煤冒放性的7个主要因素;构建了预测顶煤冒放性的BP神经网络模型,并对不同的耦合致裂方案效果进行了预测与分析。结果表明,随顶煤裂化率增加,顶煤冒放性逐步提高,当劣化率大于43%时,弱化后顶煤达到Ⅰ类冒放性标准。考虑经济和实施环境等,选定注水压力为5 MPa,炸药单耗为0.3 kg/m~3为最优方案参数。优化方案实施后,碱沟煤矿顶煤冒放性由第Ⅳ类向第Ⅰ类转化,顶煤冒放性与回采率大幅提升,为安全高效开采提供了理论依据。
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