灰色系统理论在煤与瓦斯预测中的应用

将煤体温度变化、电磁辐射、声发射以及煤的破坏类型和煤层的地质构造综合起来考虑,应用灰色系统理论中的多维灰色评估方法,对煤与瓦斯突出灾害进行预测,以提高瓦斯突出预测预报的准确性.并编制了煤与瓦斯突出预测预报软件,为煤与瓦斯突出预测提供一种新思路和新方法.     

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.     

集对分析法在煤与瓦斯突出综合预测中的应用

应用集对理论,确立了煤与瓦斯突出指标和突出可能性之间的联系度,进而建立了预测煤与瓦斯突出的集对分析模型。实例表明,集对分析方法能够较好地预测煤与瓦斯突出的可能性,是预测灰色系统的一种方便、合理的方法。     

煤与瓦斯突出危险性的灰色综合评价

为了降低煤与瓦斯突出事故的危险性问题,采用灰色综合评价的方法,对煤矿井下不同地点的突出危险性进行了综合评价.结果表明:瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数和煤的破坏类型可以作为反映煤与瓦斯突出危险的主要指标.依据灰色综合评价的方法,对煤矿井下不同地点的煤与瓦斯突出的危险性进行了排序.该成果对煤矿井下突出事故的防治提供了方向,对于提高煤矿的安全管理水平,预测和防治煤与瓦斯突出事故的发生具有一定的参考价值和指导意义.     

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。     

胶囊封孔技术在月矿煤层瓦斯压力测定的应用

煤层瓦斯压力是瓦斯涌出和突出的动力，也是煤层瓦斯含量多少的标志。准确测定煤层瓦斯压力对有效而合理制定矿井防治瓦斯的措施，预测预报煤与瓦斯突出的危险性，具有重要意义。     

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。     

煤与瓦斯突出预测指标的区间数关联决策模型

为提高煤与瓦斯突出预测指标选择和评价的准确性,并确保多指标评价体系的系统完整性及预测指标的区间连续性,更准确地指导现场突出预测指标的选定,根据灰色区间数关联决策理论,建立煤与瓦斯突出预测指标评价与决策的加权三指标区间数关联决策模型,将3个评价指标共同引入模型作为煤与瓦斯突出预测指标的评价标准,并充分考虑其属性和权重值,结果规范化处理即区间数关联度的计算,以区间数关联度最大为原则确定张集煤矿7#煤层最优煤与瓦斯突出预测综合指标的区间数为[350,400],经过细化研究和评价得到相对最优加权三指标区间数关联决策区间为[370,380].研究结果表明:经过加权多指标区间数关联决策得到的相对最优煤与瓦斯突出预测指标区间数是合理的.     

南桐煤矿5~#煤层突出点地质特征及预测指标的确定

本文在阐述了南桐煤矿5~#煤层煤与瓦斯突出点地质特征的基础上,以煤与瓦斯突出理论为依据,用瓦斯地质观点提出了5~#煤层突出点预测预报的临界指标,经实践检验收到了良好效果。     

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.     

百灵煤矿煤与瓦斯突出危险性评价

对矿井进行煤与瓦斯突出危险性评价是保证突出矿井安全生产的关键。以百灵煤矿为例,通过现场测定煤层瓦斯压力,取煤样进行煤的工业分析,测定瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数等瓦斯参数,运用单项指标法准确、合理地评价了6#、7#、8#号煤层突出危险性,从而为该矿采取相关瓦斯防治措施提供了科学的理论依据,对安全管理工作起到了指导性作用。     

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.     

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.     

基于灰色系统理论的煤矿瓦斯涌出量预测研究

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型,对矿井瓦斯涌出量进行预测预报。采用残差识别方法修正GM(1,1)模型进行瓦斯涌出量预测,预测精度更高。利用灰色灾变预测理论,对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究,建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型,并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测。     

煤与瓦斯突出灾变预警与应急辅助决策

为了实现煤与瓦斯突出突变预警,以便及时采取应急措施防止事故扩大,提出了煤与瓦斯突出灾变预警与应急辅助决策技术。具体对瓦斯涌出异常特征进行了分析,给出了煤与瓦斯突出灾变的监测与识别方法;结合煤矿现有的安全监测系统,对灾变后瓦斯涌出量预测、波及范围预测、区域断电措施等技术进行了研究;并利用以上技术对大平煤矿“10·20”瓦斯爆炸事故进行了反演,该技术能在瓦斯波及之前发出将波及预警和给出相关应急措施建议。     

环形构造对煤与瓦斯突出的控制

煤矿的生产和实践证明,煤与瓦斯突出与地质构造有着密切的联系,并具有分区和成带的特点.本文分析了环形构造的形成机理及其对煤与瓦斯突出的控制作用.环形构造的区域性分布,及其与井田内不同性质的断裂的空间关系,决定了其对突出控制的区域性,在此结果上进行进一步的研究,对预防突出提供了可参考的依据.     

基于Isomap的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,提出一种基于等距特征映射的煤与瓦斯突出序贯最小优化算法,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,有助于挖掘高维数据内在的几何结构.实例验证表明,该算法能可靠预测煤与瓦斯突出的危险性分类,实验进一步将Isomap和主成分分析的降维结果相比较,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术,这说明非线性降维技术在地学数据分析中具有一定的应用潜力.     

注水法软化煤层在梅河一井综放中的应用

为了降低综放工作面粉尘体积分数,采用煤层注水的方法对梅河一井综采放顶工作面煤层进行降尘,结果表明:通过合理的选择煤层注水钻孔施工工艺,优化煤层注水参数,减少影响煤层注水效果的因素,加强煤层注水的日常管理,使水从煤体的裂隙和孔隙中挤走大量的游离沼气,延迟了瓦斯解吸释放的时间,降低了煤层开采时的瓦斯涌出量及上隅角瓦斯体积分数,杜绝了瓦斯超限现象。另外,在高瓦斯矿井煤层注水能使煤质变软,增加塑性,从而减少冲击,降低煤与沼气突出次数。实践证明:是煤层注水是一种行之有效的方法,为其他采区的综放工作提供了先进的方式和经验。