【摘要】：通過相關(guān)性分析得到了煤層瓦斯?jié)B透率與有效應(yīng)力、溫度、抗壓強(qiáng)度及瓦斯壓力間的相關(guān)系數(shù),此外,對各影響因素進(jìn)行互相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)彼此間存在不同程度的相關(guān)性。依據(jù)實驗數(shù)據(jù),利用MIV算法對煤層瓦斯?jié)B透率影響因素進(jìn)行優(yōu)選,得到有效應(yīng)力、溫度和瓦斯壓力參與最終BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。研究最終建立了2個煤層瓦斯?jié)B透率預(yù)測模型,模型1不做影響因素優(yōu)選,模型2基于影響因素優(yōu)選,對模型進(jìn)行試算和誤差分析,結(jié)果表明:模型2具有更好的預(yù)測穩(wěn)定性和精度,能很好地反映煤層瓦斯?jié)B透率與其影響因素間隱含的映射關(guān)系。
[Abstract]:The correlation coefficients between coal seam gas permeability and effective stress, temperature, compressive strength and gas pressure are obtained by correlation analysis. In addition, the cross-correlation analysis of the influencing factors shows that there are different degrees of correlation between each other in coal seam gas permeability and effective stress, temperature, compressive strength and gas pressure. According to the experimental data, the influence factors of coal seam gas permeability are optimized by using MIV algorithm, and the effective stress, temperature and gas pressure participate in the final BP neural network modeling is obtained. Finally, two coal seam gas permeability prediction models are established. Model 1 does not make the optimization of influencing factors. Model 2, based on the optimization of influencing factors, carries on trial calculation and error analysis of the model. The results show that model 2 has better prediction stability and accuracy and can well reflect the implicit mapping relationship between coal seam gas permeability and its influencing factors.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)煤炭資源與安全開采國家重點實驗室;
【基金】：國家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項資助項目(2012YQ030126) 國家自然科學(xué)基金煤炭聯(lián)合基金資助項目(U1261203) 中國地質(zhì)調(diào)查局資助項目(12120115102101)
【分類號】：TD712

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