综采工作面的瓦斯涌出规律及涌出量的预测

根据综合机械采煤的特点和瓦斯流动理论,将瓦斯涌出源划分为煤壁(围岩)瓦斯涌出、落煤瓦斯涌出、采空区(残煤)瓦斯涌出及上下邻近层(未采分层)瓦斯涌出4个部分。针对现有回采工作面瓦斯涌出量预测计算方法存在的问题,以煤层瓦斯流动理论和实测数据分析为基础,系统的研究了综采工作面涌出源瓦斯的涌出规律,结合综合机械化采煤具有采、装、运连续作业的特点,分别对各瓦斯涌出源的瓦斯涌出量进行预测,进而建立了一种适应性范围广且准确率高的综采工作面瓦斯涌出量预测模型,对制定瓦斯防治方案,进而根治矿井瓦斯具有重要的实际意义。并且运用该模型对潞安集团新建的屯留矿进行了瓦斯涌出量的预测。     

矿井回采工作面瓦斯涌出量预测新途径

在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验.结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义.     

GIS在采掘工作面瓦斯涌出预测中的应用

采掘工作面瓦斯涌出量涉及到大量与地理坐标相关的多种信息.基于GIS( Geographic Information System)平台和C++Builder软件,结合采掘瓦斯涌出量性能化预报方法,开发了煤矿 采掘工作面瓦斯涌出预测系统.该系统使瓦斯涌出预测向多参数、多目标、多维方向发展,解决了瓦斯涌出预测数据庞大且数据大多与地理坐标相关的问题,实现了采掘工作面瓦斯涌出预测与煤矿安全管理决策的一体化、可视化,能科学指导生产矿井工作面的风量分配与瓦斯管理,提高采掘工作面瓦斯涌出预测的准确性、决策科学性和直观性.     

玉华矿矿井瓦斯涌出量预测计算

根据玉华矿矿井瓦斯涌出量预测计算情况,指出本矿井必须建立瓦斯抽放系统,以降低矿井生产中的瓦斯涌出量,加强通风管理,确保矿井安全正常地生产。     

采煤工作面瓦斯涌出量预测逐步回归方法

在综合分析矿井瓦斯涌出量影响因素基础上,探讨了采煤工作面瓦斯涌出量与影响因素之间的关系,利用逐步回归分析方法建立了瓦斯涌出量预测数学模型,并将模型应用于平煤天安十矿己组煤层24110采面瓦斯涌出量预测. 结果证明,该数学模型对采煤工作面瓦斯涌出量预测比较准确.     

矿井瓦斯涌出量建模预测

针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。     

遗传规划在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

采煤工作面瓦斯涌出量的预测对于矿井设计和安全生产有着重要意义．由于影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确,而遗传规划特别适用于各影响因素之间因果关系不明确的复杂非线性问题,因此,它为预测采煤工作面瓦斯涌出量提供了一条新的技术途径．应用遗传规划理论,建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果显示,预测精度满足要求．表明该方法是可行的、合理的     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.     

矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测

根据组合预测的基本原理，建立了矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测数学模型。实例分析表明：组合预测提高了预测精度，是一种切实可行的预测方法。     

回采工作面瓦斯涌出量的灰色动态预测

本文应用灰色系统理论建立了回采工作面瓦斯涌出量的灰色动态预测模型,并对化处矿1273回采工作面瓦斯涌出量进行了实例预测。     

回采工作面瓦斯涌出分布规律的研究

回采工作面瓦斯超限现象经常发生,给煤矿安全生产带来重大隐患.为了掌握回采工作面瓦斯涌出的状况及随时空的变化规律,寻找瓦斯富集地点,确保工作面安全生产.采用单元法原理对平煤新峰四矿12160工作面的瓦斯来源及构成进行了研究分析,得出了回采工作面瓦斯涌出的分布规律,为工作面防止瓦斯积聚及改变瓦斯运移通道等瓦斯治理提供必要的技术指导.     

基因表达式程序设计方法在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法，该算法在运行时具有很高的效率，实验表明在求解很多问题的时候比遗传规划优越两个数量级以上．预测采煤工作面瓦斯涌出量是进行通风设计和制定矿井安全技术措施的重要依据，而影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确．基因表达式程序设计比较适合于求解这一类复杂的非线性问题．本采用基因表达式程序设计，建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划得到的结果具有更高的预测精度和很好的稳定性．章最后指出了该方法具有广泛的应用前景．     

基于PCA-BO-XGBoost的矿井回采工作面瓦斯涌出量预测

针对矿井回采工作面瓦斯涌出量预测精度欠佳的问题,建立基于极端梯度提升(XGBoost)瓦斯涌出量预测模型。首先,为解决瓦斯涌出量影响因素维数高和信息冗余等问题,在预测模型中引入主成分分析法(PCA)对11种影响因素降维。其次,通过贝叶斯优化算法(BOA)对XGBoost中超参数进行优化以提高预测模型的精度。最后,将训练集数据作为预测模型的输入进行训练,利用训练好的模型对测试集数据进行验证,并与传统的BP神经网络和支持向量机进行对比。结果表明：PCA-BO-XGBoost模型的平均绝对误差为0.070 3,均方根误差为0.095 7,能够满足对瓦斯涌出量预测的精度要求。与其他机器学习算法相比,建立的模型预测精度更高、耗时更短、效率均更高,对煤矿井回采工作面瓦斯涌出量的预测精度和效率提升具有借鉴作用。     

综放面瓦斯涌出规律与涌出量预测

在实测资料基础上分析了综放面瓦斯涌出现律，提出了综放面瓦斯涌出量计算公式。     

采煤工作面瓦斯涌出量预测技术现状及发展趋势

煤矿瓦斯涌出量准确预测对于煤矿瓦斯抽采钻孔布置与瓦斯防治具有重要意义。详细阐述了八种瓦斯涌出量预测方法,并对其预测过程进行了较为详细的论述与分析。指出煤矿瓦斯涌出量预测存在的问题,针对存在的问题,提出了未来加强瓦斯地质规律研究,结合多因素综合分析瓦斯生成、运移以及赋存规律,对于准确预测煤矿瓦斯涌出量具有重要意义;综合煤矿瓦斯涌出量主要影响因素,采用多种数学、生物遗传学理论,为瓦斯涌出量预测提供理论支持。     

灰色理论在矿井绝对瓦斯涌出量预测中的应用

应用灰色控制系统理论建立了矿井绝对瓦斯涌出量动态预测GM(1.1)模型,预测结果表明GM(1,1)模型能够反映矿井绝对瓦斯涌出量动态变化。     

巴彦高勒矿井瓦斯涌出量计算

通过对巴彦高勒矿井瓦斯涌出量计算,得出以下结论:该矿井回采工作面瓦斯涌出量3-1煤层0.120 m3/t、2-1煤层0.023 m3/t,掘进工作面瓦斯涌出量3-1煤层0.092 m3/min、2-1煤层0.038 m3/min,生产盘区瓦斯涌出量0.133 m3/t,矿井相对瓦斯涌出量为0.161 m3/t,绝对瓦斯涌出量为3.58 m3/min,矿井属于低瓦斯矿井。     

矿井瓦斯涌出量预测方法的研究

本文介绍笔者经多年探索实践，提出的一种新的矿井瓦斯涌出量预测方法。此方法具有受约束条件少，作图计算简便，精确度较高等特点，值得推广运用。表３，参３。     

瓦斯涌出量在矿井风量计算中的应用

针对小煤矿风量计算中瓦斯涌出量的取值,必须要考虑到设计产量大于瓦斯等级鉴定期间产量的实际情况,同时应根据已有的历年瓦斯等级鉴定报告中的相对瓦斯涌出量数据,需确定合适的瓦斯涌出量梯度,对矿井设计开采深部煤炭或设计通风困难时期风量的相对瓦斯涌出量作出预测。