【摘要】：針對現(xiàn)有回采工作面瓦斯涌出預(yù)測方法的數(shù)據(jù)大都是基于回采工作面單一傳感器的瓦斯?jié)舛刃蛄?存在無法將工作面持續(xù)推進過程中空間位置變化的監(jiān)測點位置進行記錄的問題,提出了以回采工作面?zhèn)鞲衅鞲鞅O(jiān)測點瓦斯?jié)舛刃蛄袛?shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合工作面實際推進距離,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型綜合預(yù)測工作面瓦斯涌出量的方法。該方法利用回采工作面瓦斯分源辨識方法,分別分析采空區(qū)瓦斯涌出和煤壁瓦斯涌出的變化規(guī)律;利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法,結(jié)合表征采空區(qū)瓦斯涌出和巷道煤壁瓦斯涌出規(guī)律的特征值對工作面日均瓦斯涌出進行預(yù)測。實例應(yīng)用驗證了該方法的正確性。
[Abstract]:The data of the existing gas emission prediction methods in the mining face are mostly based on the gas concentration sequence of a single sensor in the mining face. There is the problem of recording the location of the monitoring points which can not be recorded in the process of continuous working face propulsion. Based on the gas concentration sequence data of the monitoring points of the sensor in the mining face, combined with the actual advance distance of the working face, the paper puts forward the following problems: 1. The method of synthetically predicting gas emission by BP neural network model. In this method, the variation law of gas emission in goaf and coal wall is analyzed by using the method of gas source identification in mining face, and the prediction method of BP neural network is used to predict the gas emission from goaf and coal wall. Combining the characteristic values of gas emission in goaf and coal wall of roadway, the daily gas emission of working face is predicted. The correctness of the method is verified by an example.
【作者單位】： 山西壽陽段王煤業(yè)集團有限公司;
【分類號】：TD712.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2258130