【摘要】：瓦斯事故可以稱之為是關(guān)乎煤礦安全生產(chǎn)的首要難題,準(zhǔn)確預(yù)測礦井瓦斯的涌出量,是有效地預(yù)防瓦斯災(zāi)害發(fā)生的基礎(chǔ)。構(gòu)建瓦斯涌出量預(yù)測模型,研究預(yù)測精度誤差,能夠有效實(shí)現(xiàn)煤礦瓦斯涌出量動(dòng)態(tài)預(yù)測目標(biāo),對保障煤礦安全生產(chǎn)具有重要意義。論文以陜西澄合礦區(qū)某礦綜采工作面為基礎(chǔ),根據(jù)5#煤層地質(zhì)情況,分析瓦斯賦存影響因素的實(shí)際情況,基于灰色關(guān)聯(lián)度分析方法,得到各個(gè)影響因素與瓦斯含量的關(guān)聯(lián)度,得出影響該礦瓦斯含量大小的主要影響因素為煤層厚度和埋深。通過對比研究現(xiàn)有瓦斯涌出量預(yù)測方法現(xiàn)狀,分析得出這些預(yù)測方法存在的不足之處,提出一種基于改進(jìn)的蟻群算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合(IACA-WNN)的瓦斯涌出量預(yù)測模型�；�2種主要影響因素,分別建立了煤層厚度和埋深綜合作用下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)、蟻群算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ACA-BP)、蟻群算法-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ACA-WNN)和IACA-WNN瓦斯涌出量預(yù)測模型,并給出了每種模型的算法編碼和四種模型預(yù)測誤差算法編碼。通過MATLAB軟件分別對4種預(yù)測模型算法進(jìn)行計(jì)算,對比現(xiàn)場實(shí)際數(shù)據(jù),得出IACA-WNN瓦斯涌出量預(yù)測模型的誤差最小、精度最高、收斂效果最好。通過對該礦綜采工作面瓦斯防治措施的分析,在現(xiàn)有措施的基礎(chǔ)上結(jié)合前期的預(yù)測結(jié)果,提出了更加適合井下現(xiàn)場實(shí)際的綜采工作面瓦斯防治技術(shù)措施和安全管理措施,通過實(shí)踐證明,該措施對綜采工作面的安全生產(chǎn)具有重要的指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TD712.5
【圖文】：

（4）基于 502 綜采工作面瓦斯防治技術(shù)現(xiàn)狀，在現(xiàn)有的瓦斯防治技術(shù)措施的基礎(chǔ)上提出更加符合現(xiàn)場實(shí)際情況的瓦斯防治措施。1.4 研究方法及技術(shù)路線1.4.1 研究方法（1）研究傳統(tǒng)蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性質(zhì)，改進(jìn)蟻群算法，研究出一種可以將二者結(jié)合起來的預(yù)測算法，并用這個(gè)算法進(jìn)行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小波參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，得到收斂速度快、收斂精度高的瓦斯涌出預(yù)測模型。（2）根據(jù)構(gòu)建的瓦斯涌出預(yù)測模型對 502 綜采工作面瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測研究，并對比分析 4 種方法的瓦斯涌出量預(yù)測誤差，得出誤差最小的瓦斯涌出量預(yù)測方法。1.4.2 技術(shù)路線本文的技術(shù)路線如圖 1.1 所示。

巖性及巖相旋回結(jié)構(gòu)特征

【參考文獻(xiàn)】

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1 李靖;;遏制煤礦“第一殺手”[J];勞動(dòng)保護(hù);2015年11期

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本文編號(hào)：2742751