煤与瓦斯突出过程中温度变化的实验研究

介绍了通过实验方法测定在煤与瓦斯突出过程中的温度变化，测定结果证实了在煤与瓦斯突出过程中，瓦斯的膨胀做功过程并非绝热过程，而是一个接近于等温过程的多变过程。     

煤与瓦斯突出过程中温度变化的实验研究

介绍了通过实验方法测定在煤与瓦斯突出过程中的温度变化,测定结果证实了在煤与瓦斯突出过程中,瓦斯的膨胀做功过程并非绝热过程,而是一个接近于等温过程的多变过程.     

基于灰关联分析和神经网络的煤与瓦斯突出预测

应用灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序;选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型;用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证.结果证明该系统能较准确地预测煤矿的瓦斯突出情况.     

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。     

煤与瓦斯突出过程的能量分析

基于煤与瓦斯突出综合作用假说,通过理论分析与实验研究了煤与瓦斯突出过程中煤体弹性能和瓦斯膨胀能做功。利用MTS815岩石力学试验系统,实验研究了不同围压下煤样的三轴压缩试验,得出煤体的单位体积弹性能与体应力之间呈幂函数关系;用自制的瓦斯膨胀能装置,测试了不同含水量、气体压力、密实度条件下煤体中的气体膨胀能,得出气体膨胀能与气体压力呈线性关系,且气体在膨胀过程中对外做功时,系统温度变化在1℃左右,研究表明,煤与瓦斯突出过程可以近似看作等温过程。研究结果深化了对煤与瓦斯突出机理的认识,为能量判据奠定了基础。     

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.     

基于神经网络与遗传算法耦合的 煤与瓦斯突出区域预测研究

煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象,剧烈的动力效应可导致矿井重大的财产损失和人员伤亡,因此,实现煤与瓦斯突出的有效预测对煤炭工业安全生产具有重要意义。文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础,针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型,并进行了实例验证。研究结果证明了该模型的合理性,对煤矿实现煤与瓦斯突出区域的预测具有较大的指导价值。     

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.     

神经网络理论在延时煤与瓦斯突出预警中的应用

为提高煤与瓦斯突出预警的准确性,利用人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,选择瓦斯涌出峰值、上升梯度、下降梯度、超限时间四个延时突出预警指标,实现煤与瓦斯延时突出的预警.瓦斯样本学习和突出预警结果与实际情况对比表明,前馈神经网络预警模型准确率很高,可以克服传统预警方法存在的瓦斯突出漏报和误报的缺陷.     

浅谈我国煤矿煤与瓦斯突出的现状及其预警技术

21世纪以来随着国民经济对煤炭能源需求的激增和开采新技术的运用,我国煤矿的开采强度和开采深度不断增加,复杂的地质条件与高端的工艺．管理要求使煤与瓦斯突出的威胁不断加剧。虽然国家已经对该问题给予了高度的关注,但作为一种极其复杂的动力现象,煤与瓦斯突出仍是煤矿安全工作中的难点。本文深入介绍了我国矿井煤与瓦斯突出的现状．基本规律与预兆特征,并分析了通过综合预警技术,从根本上解决矿井煤与瓦斯突出这一难题的可行性及具体措施。     

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.     

BP算法及其在煤与瓦斯突出预测中的应用

利用BP神经网络具有的“信息影射”特性，实现了影响煤与瓦斯突出的因素与突出事件之间的特定刺激一反应式感知和识别，进而挖掘和捕捉二者之间的内在相关规律，并将其应用于煤与瓦斯突出区域预测。对于原始BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部假饱和以及产生震荡等问题，通过调整学习系数、惯量系数等进行了改进，改进的BP神经网络在煤与瓦斯突出预测精度、预测效率方面明显优于传统预测方法。     

不同瓦斯压力条件下的煤与瓦斯突出模拟实验

为探讨瓦斯压力在煤与瓦斯突出过程中的作用机制,利用自主研制的煤与瓦斯突出模拟试验台和同一种煤样,在煤样成型压力、煤样含水率、受力状况等参数均恒定的情况下,分别进行了5种不同瓦斯压力水平下的煤与瓦斯突出模拟实验。结果表明,煤与瓦斯突出可形成口小腹大的呈梨形或椭圆形的突出孔洞,且突出孔洞容积仅为突出煤体积的1/2～2/3;在瓦斯压力方面存在一个使煤与瓦斯突出发生与否的阀值,高于此阀值时,瓦斯压力愈大则突出强度亦愈大,且瓦斯压力作为突出发生的动力同时也对突出煤粉有一定的粉碎和抛出作用;煤样温度呈先升高后降低并连续变化的趋势,利用温度变化梯度可进行煤与瓦斯突出预测预报。     

煤与瓦斯突出过程中温度变化的实验研究

通过模拟实验方法测定在煤与瓦斯突出过程中的温度变化,用测定结果来证实突出强度不同,煤体温度变化也不相同,瓦斯压力越大,煤体下降的温度越大;在煤与瓦斯突出过程中,瓦斯的膨胀做功过程并非绝热过程,而是一个接近于等温的多变过程,为从热力学角度研究煤与瓦斯突出机理提供了帮助.图2,表3,参5.     

煤矿瓦斯固化防突及低浓度瓦斯固化分离新技术

为防治煤矿瓦斯突出事故和分离低浓度瓦斯,研究了瓦斯水合机理,设计了可视化实验装置及3组含煤表面活性剂溶液系统（T40、T80、T40/T80）,依据瓦斯水合物的生成过程以及3种组分瓦斯气样在不同实验体系中水合化分离情况,采用色谱分析法,计算了CH4分离提纯浓度。结果表明：瓦斯气体在含煤表面活性剂溶液中生成较快;存在记忆效应的条件下,诱导时间可缩短至47min,生成速率可达2.33×10-5m3/h;CH4的体积分数分别为26%、39.8%和58.98%的三种气样,经一级瓦斯水合化分离后,CH4的体积分数可提高到40.6%、60.41%和80.41%。研究结果证实了利用水合机理防治煤矿瓦斯事故和分离低浓度瓦斯技术的可行性。     

煤与瓦斯突出瓦斯射流数值模拟

将煤与瓦斯突出过程的瓦斯突出视为连续射流,应用伯努利方程,建立了瓦斯射流的数学模型,得到了瓦斯突出射流流速和流量表达式,在此基础上考虑突出口压力和突出口直径影响,进行了瓦斯射流的数值模拟,得到了突出压力与突出射流最大速度、突出压力与射流流场分布、突出口直径与突出影响范围间关系规律。模拟结果表明:突出口压力与突出射流最大速度近似呈线性关系,在一定条件下射流流场分布具有甩尾效应,突出口直径越大,其突出影响范围越大。