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高瓦斯礦井掘進通風瓦斯?jié)舛阮A測神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究

發(fā)布時間:2021-11-09 10:43
  隨著煤礦采掘深度和規(guī)模的不斷增加,煤層瓦斯涌出量不斷上升,礦井瓦斯?jié)舛瘸奘鹿暑l繁發(fā)生,其中掘進工作面瓦斯?jié)舛瘸奘鹿视葹橥怀。?jīng)過調查研究發(fā)現(xiàn),其中掘進通風系統(tǒng)不合理是導致掘進工作面瓦斯?jié)舛瘸奘鹿拾l(fā)生的重要原因之一。通過對煤礦現(xiàn)場實地調研及獲取的信息分析可知,掘進通風系統(tǒng)不合理包括掘進通風系統(tǒng)通風設備布局和配置參數(shù)不合理等因素。本文在對不同掘進階段、不同瓦斯涌出量下的掘進通風關鍵影響因素分析基礎上,采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術建立了掘進通風各種關鍵影響因素與瓦斯?jié)舛汝P系的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。本文研究為掘進通風過程中的瓦斯?jié)舛葎討B(tài)預測及合理優(yōu)化的通風方案選擇提供一定的理論依據(jù)。完成的主要研究內容如下:(1)在對掘進通風瓦斯?jié)舛葒鴥韧庋芯楷F(xiàn)狀,及煤礦現(xiàn)場實地調研獲得的實測樣本數(shù)據(jù)分析的基礎上,對引起掘進工作面瓦斯?jié)舛茸兓木蜻M通風關鍵影響因素進行了分析,確定了不同瓦斯涌出量和不同掘進深度下的掘進通風關鍵影響因素分別為:局部通風機功率、風筒直徑、風筒長度;(2)針對掘進通風各種關鍵影響因素與瓦斯?jié)舛戎g存在的復雜的非線性關系,及各種神經(jīng)網(wǎng)絡技術對處理非線性問題的優(yōu)勢,本文采用BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡設計了... 

【文章來源】:西安科技大學陜西省

【文章頁數(shù)】:57 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

高瓦斯礦井掘進通風瓦斯?jié)舛阮A測神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究


掘進通風系統(tǒng)

示意圖,壓入式通風,示意圖


壓入式通風示意圖

示意圖,壓入式通風,抽出式通風,示意圖


抽出式通風示意圖

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電力負荷預測方法研究[J]. 李素康,劉佳月,魏紹清.  河北企業(yè). 2012(02)
[2]基于灰色模型的瓦斯涌出量預測[J]. 王春曉,陳開巖,趙紅梅.  煤炭技術. 2012(02)
[3]改進層次分析法的瓦斯涌出量組合預測方法研究[J]. 田水承,王曦,王莉,岑曉倩,袁曉芳.  西安科技大學學報. 2012(01)
[4]近10年我國煤礦瓦斯災害事故規(guī)律研究[J]. 李潤求,施式亮,念其鋒,蔣敏.  中國安全科學學報. 2011(09)
[5]基于最小二乘法的工作面上隅角瓦斯?jié)舛确治龇椒ㄑ芯縖J]. 李紅曉,湯友誼.  中國礦業(yè). 2011(07)
[6]基于商空間的煤礦瓦斯?jié)舛阮A測研究[J]. 張月琴,曾倩倩.  電腦開發(fā)與應用. 2011(04)
[7]基于混沌時間序列的瓦斯?jié)舛阮A測研究[J]. 張寶燕,李茹,穆文瑜.  計算機工程與應用. 2011(10)
[8]時間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型在股票預測中的分析[J]. 劉海玥,白艷萍.  數(shù)學的實踐與認識. 2011(04)
[9]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的煤礦瓦斯?jié)舛阮A測模型構建及仿真[J]. 姜雷.  礦業(yè)安全與環(huán)保. 2010(04)
[10]BP神經(jīng)網(wǎng)絡在流溪河水庫徑流量預測中的應用[J]. 王其虎,錢新,張玉超,丁正鋒,韓博平.  環(huán)境保護科學. 2010(03)

博士論文
[1]水電機組振動故障的智能診斷方法研究[D]. 彭文季.西安理工大學 2007

碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的煤與瓦斯突出危險性預測的研究[D]. 李春輝.昆明理工大學 2010
[2]基于MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡模型的道路交通事故預測[D]. 石志安.長安大學 2010
[3]城市建筑物震害及震害經(jīng)濟損失預測方法研究[D]. 李利.大連理工大學 2009
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的煤與瓦斯突出預測系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 李洋.安徽理工大學 2009
[5]礦井局部通風系統(tǒng)故障診斷遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究[D]. 孫曉輝.西安科技大學 2008



本文編號:3485177

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