基于人工神经网络的突出矿井分级方法

应用人工神经网络理论与方法建立了突出矿井分级的BP网络模型，并用该模型对部分突出矿井进行了突出危险等级划分尝试。结果表明，该方法较为简便、分级可判性强，用于突出矿井分级是可行的。     

煤与瓦斯突出矿井分级技术

对突出矿井进行危险等级划分,并实行分级管理,可减少防突工程量、减少防突的盲目性,具有非常显著的社会和经济效益。作者将突出矿井划分为严重、中等、较弱3个等级,选取12个指标综合评判矿井的突出危险等级。在分析分级指标并进行量化的基础上,采用模糊数学的多因素二层次综合评判方法,建立决策模型,按最大隶属原则,确定矿井突出危险等级。运用所建立的模型,对一些突出矿井进行了分析,证判的分级结果与实际情况相吻合。     

基于CRITIC法与可变模糊集的煤与瓦斯突出预测

针对煤与瓦斯突出评价的模糊不确定性问题,提出基于CRITIC法的可变模糊集预测方法,以此提高煤层突出危险程度预测的准确率。模型选取突出矿井防突工作中常用的6项判定指标作为煤与瓦斯突出评价指标,并确定了煤层突出危险程度分级标准;采用CRITIC法计算评价指标权重,引入可变模糊集理论合理确定评价指标对各级别的相对隶属度,建立煤层突出危险程度可变模糊集预测模型,依据危险等级特征值判断评价对象的隶属类别。实例应用表明,该方法较好地考虑了模型参数的可变性,准确地预测了煤层突出危险程度,评判结果更为可信,为煤岩动力灾害的准确预测提供理论指导。     

基于模糊综合评判理论的瓦斯突出危险性预测

针对影响矿井瓦斯突出的地质条件、瓦斯压力、埋藏深度、煤的坚固系数等因素的不确定性、模糊性特点,为了准确预测未开采水平矿井瓦斯突出的趋势和危险性,利用模糊综合评判理论进行分析、研究,建立了一级模糊综合评判模型。并应用该模型对大兴矿7～2#煤层的瓦斯突出等级作出预测。验算结果表明,此方法具有较高的可靠性和实用性。     

探讨无保护层的突出煤层采煤方法

针对无保护层的煤与瓦斯突出煤层,在合理安排掘进、抽放、回采三者超前与接替关系的基础上,提出了对采方法的一些看法。矿井在采掘过程中,只要发生过一次与瓦斯突出该矿井定为突出矿井,发生突出的煤层即定为突出煤层。在突出矿井中开采煤层群时,必须首先开采保护层。开采保护层后,在被保护层中,受到保护的区域按无突出危险煤层进行采掘工作。但是,我们在实际设计工作中,往往会遇到这样的情况。有的矿井属于煤与瓦斯突出矿井,而作为煤与瓦斯突出危险的煤层,又无保护层存在;或者是虽然有保护层,但保护层的开采厚度大薄,开采保护层的实际保护效…     

概率神经网络在煤与瓦斯突出中的应用

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对小样本情况下BP神经网络泛化能力低的缺点,采用概率神经网络对煤与瓦斯突出的危险性进行预测.该模型的预测准确性高,能有效地预测煤与瓦斯突出的危险性.     

南山矿煤与瓦斯突出发生规律与危险性评价

为对南山矿煤与瓦斯突出现象进行分类,分析了煤与瓦斯突出发生的规律与特点,采用模糊综合评判方法对矿井进行了突出危险性评价,提出了南山矿煤与瓦斯突出分级管理原则,实现了在保障安全的前提下,尽可能解放生产能力。结果表明:南山矿矿井瓦斯突出为一般级别,可以按照一般级别突出矿井进行管理和制定技术措施。     

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.     

瓦斯涌出量的模糊数学与灰色系统理论的预测

矿井瓦斯涌出量的预测是典型的灰色系统,本文以灰色系统和模型数学为基础,探讨了矿井瓦斯涌出量的影响因素,分析了灰色系统理论的不足,建立了符合实际的模糊灰色模型,并把时间序列改进成为影响因素序列,对矿井瓦斯涌出量进行预测,研究结果表明,该方法能较准确地反映矿井瓦斯规律。     

潘一矿煤与瓦斯突出危险性模式识别与概率预测

通过地质动力区划方法确定了区域地质构造背景.在查明多个突出影响因素与突出危险性之间的内在联系的基础上,建立了多因素模式识别模型,确定了煤与瓦斯突出概率预测准则,采用多因素模式识别概率预测方法完成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了评估,提高了瓦斯灾害预测的准确性.     

深井中厚煤层突出预测敏感指标临界值研究

“突出”已成为我国煤矿安全生产的主要隐患之一,“突出”防治成为矿井安全工作的重中之重.采掘工作面突出危险性预测预报敏感指标的确定是矿井综合防突体系中重要的环节,为了有效预测及防治深部矿井工作面采掘过程中煤与瓦斯突出事故,采用理论分析、实验室分析和现场试验相结合的多种研究手段,获得了试验区13 -1煤层突出预测敏感指标及...     

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.     

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.     

煤与瓦斯突出声发射的神经网络预测方法

以自适应神经网络的基本原理为基础,以声发射总事件、大事件、能率时间序列为基础数据,将神经网络模型应用于煤与瓦斯突出危险性预测.应用结果表明,煤与瓦斯突出声发射神经网络预测法具有预测方法简单、准确性高等特点,可应用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测.     

煤层瓦斯含量及煤与瓦斯突出机理探讨

本文以实验为基础,研究了气体的吸附性和瓦斯含量间的关系,煤质和瓦斯含量间的关系,煤的孔隙率和瓦斯含量间的关系,以及突出煤层和非突出煤层瓦斯含量间的差别,并在此基础上探讨了煤和瓦斯突出机理.     

严重喷孔松软煤层成孔工艺与装备研究

煤与瓦斯突出矿井多松软煤层,若存在严重的喷孔现象,则会使钻孔施工过程困难重重,制约了突出矿井的瓦斯防治力度.为解决该问题,本文从软煤钻孔护壁工艺和工况参数着手,研究出一套适合严重喷孔松软煤层的钻孔施工装备,并进行了现场试验.试验证明,该套装备能有效防止钻杆对钻孔壁扰动,配以风力排渣压注式封孔和拖动式下套技术,能有效增加...     

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。     

基于地理信息系统和神经网络的煤与瓦斯突出预警

依据煤与瓦斯突出机理及突出过程物理特征,结合煤矿安全监测系统,提出以瓦斯浓度和煤体温度时间序列的煤与瓦斯突出预警指标,利用GIS技术和人工神经网络建立了煤与瓦斯突出预警模型.某矿17180工作面的预警结果表明:预警模型可以为煤与瓦斯突出预警提供技术支持.