煤与瓦斯突出电磁辐射多重分形特征

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。     

煤与瓦斯突出电磁辐射多重分形特征研究

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。     

采掘工作面煤与瓦斯突出预测专家系统的研制

在全面分析了采掘工作面煤与瓦斯突出影响因素的基础上 ,构建了突出预测推理知识模型 ,借助XF6 .1开发工具 ,结合焦作东部矿区实际地质构造 ,设计实现了基于Windows平台的工作面煤与瓦斯突出预测专家系统 ,结果表明 ,此专家系统能以专家级水平对王作面煤与瓦斯突出灾害做出比较准确的预测 ,从而保障煤矿的安全生产。     

Matlab在工作面煤与瓦斯突出预测中的应用

考虑到煤与瓦斯突出发生的内在机理的复杂性,突出影响因素与突出事件之间的非线性,阐述了人工神经网络的原理和算法,在分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素的基础上,依据功能强大的matlab神经网络工具箱,采用BP人工神经网络模型,通过训练得到了影响突出因素与突出事件之间的关系,为突出非线性动力机制及预测提供了新的途径.实例表明,Matlab神经网络工具箱用于煤与瓦斯突出预测是可行的.     

基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测

从潘一矿13 1煤层煤与瓦斯突出特征出发,探讨了突出机理,认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型的突出·针对该类型的煤与瓦斯突出,从突出的诸控制因素和预测方法的工程可行性等层面讨论了区域预测思想和具体的方法·指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和必然共性,并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息,对勘探资料和测井资料进行充分的数据挖掘,并结合支持向量机先进的分类算法的多因素模式识别区域预测方法,它既有理论基础,又具有工程实用性和可操作性·用这一方法对潘一矿13 1煤层煤与瓦斯突出的区域进行预测,得到的突出危险区与实际发生的突出点分布范围相...     

煤与瓦斯突出预测灰色理论-神经网络方法

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选. 建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构. 在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的.     

煤与瓦斯突出预测敏感指标

为系统反映评价指标自身属性并和煤与瓦斯突出实际相结合,提高预测和判别的准确性与严谨性,分别建立基于"三率"(突出预测率、突出预测准确率、不突出预测准确率)的"效益、成本型"属性和"区间型"属性的煤与瓦斯突出预测敏感指标筛选模型,根据现场预测所得数据建立预测与决策的样本矩阵,依据不同属性进行算子转换构造决策矩阵,采用成分提取确定决策矩阵中各评价指标的权重,作出各预测指标的排序.研究结果表明:张集煤矿煤与瓦斯突出预测的敏感指标是钻屑瓦斯解析指标、钻孔瓦斯涌出初速度.研究结论能将开采煤层实际突出率引入评价系统中,又能使各指标之间的区分更加明显.     

煤与瓦斯突出预测模糊专家系统

利用模糊数学与专家系统理论 ,建立了煤与瓦斯突出预测模糊专家系统并用于对实际矿井进行检验 ,证明结果是可信的     

回采工作面煤与瓦斯突出规律与预防

本文分析了大通沟矿回采工作面煤与瓦斯突出的规律和原因,提出了预防措施。试验结果表明,所采取的措施不仅对防止突出取得良好防突效果,而且使回采工作面绝对瓦斯涌出量降低,改善了通风瓦斯管理.     

基于残缺数据的煤与瓦斯突出预测系统

煤与瓦斯突出是煤矿事故发生的主要原因.正确预测煤与瓦斯突出,对于煤炭企业安全生产具有重要意义.对和煤与瓦斯突出相关的5个特征进行分析,采用拉依达准则处理数据异常值.针对数据变量缺失的情况,选择具有代表性的均值插补、多重插补、K近邻插补和随机森林插补方法完成数据插补.采用随机森林、支持向量机和K近邻模型进行煤与瓦斯突出预...     

基于模糊数学法的煤与瓦斯突出危险性预测

本文利用模糊数学的方法,结合突出机理普遍接受的综合假说,选取潞安集团李村煤矿3#煤层影响突出的敏感指标,构建三角形隶属度函数,采用层次分析法确定敏感因素的权重系数,建立权重集,得出危险评估,计算评价结果。结果表明,李村煤矿3#煤层无煤与瓦斯突出危险性,验证该方法可为矿井防突提供依据。     

基于电磁辐射原理的煤与瓦斯突出危险性预测

为实现煤与瓦斯突出危险性的动态、连续预测,根据煤岩强度统计损伤理论,分析煤岩电磁辐射强度与应力关系,建立不同泊松比煤岩动力灾害与电磁辐射响应模型。利用基于该模型研制的KBD7在线式电磁辐射监测仪,对沈阳煤业集团红菱煤矿1200工作面集中运输巷和1204工作面回风顺槽进行连续监测,预测两工作面的煤与瓦斯突出危险性。结果表明:电磁辐射强度与常规预测指标、煤与瓦斯突出危险性有很好的相关性;1200掘进工作面电磁辐射临界值为49 mV,煤与瓦斯无突出危险预测准确率为100%,有突出危险预测准确率在70%以上;1204工作面未预测出瓦斯突出危险情况。该方法可实现煤与瓦斯突出危险性的非接触、动态、连续、定向及区域性监测,为煤矿安全生产提供了技术支持。     

基于PCA-RBF网络的煤与瓦斯突出强度预测

为提高煤与瓦斯突出强度预测的准确性,采用主成分分析(PCA)法降低变量间的相关性,并将其与径向基网络相结合,对煤与瓦斯突出强度进行预测.以某矿为研究对象,对煤与瓦斯突出强度影响因素进行主成分提取,选取累计方差贡献率超过85%的三个主成分,代替原来的六个影响因素,将其作为RBF网络的输入参数,构建PCA-RBF煤与瓦斯突出强度预测模型.研究结果表明:PCA-RBF网络预测模型的平均相对误差为5.55%,满足煤与瓦斯突出强度预测的要求.     

基于瓦斯地质图的工作面突出区域预测技术

为了准确预测工作面的突出危险性,在整理分析工作面瓦斯地质资料的基础上,实测了大量的瓦斯基础参数,研究了15#煤层的吸附特征,提出并确定了工作面区域预测指标及临界值,研究了工作面的瓦斯赋存规律,编制了工作面瓦斯地质图,对工作面进行了区域预测,并对预测结果进行了验证.研究结果表明:15#煤层煤的吸附能力较强,以瓦斯含量10.0 m3/t和绝对涌出量4.0 m3/min作为预测指标和临界值是可靠的,采用瓦斯地质图方法进行工作面突出区域预测和分级管理,瓦斯赋存规律一目了然,预测结果可靠,预测方法简洁有效,便于现场操作.该成果对于防治工作面的煤与瓦斯突出具有一定的参考价值和指导意义.     

煤与瓦斯突出的神经网络预测分析

煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。     

RES理论在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用

为提高煤与瓦斯突出危险性预测的准确性,引入岩石工程系统理论,利用交互作用矩阵描述各影响因素间的作用关系,通过因果分析图来分析各因素的交互作用强度和参数优势特性.同时建立基于岩石工程系统理论的煤与瓦斯突出预测模型,并对预测结果进行验证.研究结果表明:该方法具有较高的准确性及可信性,能够有效地预测煤与瓦斯突出的危险性.     

基于GIS的煤与瓦斯突出区域预测的可视化

为了查明矿井地质构造、应力场等突出影响因素与突出危险性之间的内在联系,在GIS技术支持下建立多因素模式识别模型,综合应用VB、MATLAB完成煤与瓦斯突出危险性预测可视化程序的开发.用多因素模式识别概率预测方法进行煤与瓦斯突出危险性的区域预测,划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出评估.实现煤与瓦斯突出预测的可视化管理,提高瓦斯灾害预测的准确性.     

地球物理方法预测煤与瓦斯突出

为了解采用有关地球物理方法预测煤与瓦斯突出的情况,根据目前国内外现场应用的现状和取得的成果,本文论述了煤与瓦斯突出预测预防的现状和应用地球物理方法预测煤与瓦斯突出概况,说明了与地球物理方法有关的各种预测煤与瓦斯突出方法和机理及其应用情况.结果表明: 实现非接触式预测是瓦斯突出预测的迫切需要,也是瓦斯突出预测技术发展的必然趋势.     

煤与瓦斯突出预测及防治措施

为了解决矿井生产中煤与瓦斯突出问题,对矿井的实际情况进行考察。结合收集的资料、煤与瓦斯突出机理及国内外预测方法进行分析,提出了煤与瓦斯突出的防治技术和措施。首先对其采取区域、局部或日常的预测方法,根据预测的结果作出具体的防治措施。以西马煤矿为例,采用"四位一体"区域性防突措施取得了显著的效果。     

煤与瓦斯突出区域预测信息系统开发

煤与瓦斯突出复杂的矿井动力现象,在GIS技术支持下,研究矿井地质构造、煤体结构特征以及应力场等对煤与瓦斯突出的影响及相互间的关系,瓦斯空间分布状况及与灾害危险程度的关系.应用多种预测方法、指标和技术,开发煤与瓦斯突出区域预测信息系统,实现数据的可视化管理,提高预测的准确性和时效性,系统在淮南矿区得到了成功的应用.