發(fā)布時(shí)間：2023-02-03 13:01

　　煤與瓦斯突出是井下發(fā)生的極為復(fù)雜的瓦斯動(dòng)力現(xiàn)象,嚴(yán)重威脅著煤礦的安全生產(chǎn),是煤礦最嚴(yán)重的災(zāi)害之一。在我國(guó),突出礦井分布廣、突出次數(shù)多、頻率高強(qiáng)度大。我國(guó)又是以煤炭為主要能源的國(guó)家,同時(shí)也是世界上發(fā)生煤與瓦斯突出最嚴(yán)重的國(guó)家,煤與瓦斯突出限制了我國(guó)煤炭工業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和發(fā)展,嚴(yán)重威脅井下工人的生命安全,所以要科學(xué)準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)煤與瓦斯突出的危險(xiǎn)程度,及早預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),提前采取防范措施,保證安全生產(chǎn)及提高安全程度。 本文分析和總結(jié)了國(guó)內(nèi)外煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀、突出預(yù)測(cè)方法、突出發(fā)生的影響因素、發(fā)生條件以及煤與瓦斯突出發(fā)生的一般規(guī)律；由于煤與瓦斯突出影響因素眾多且關(guān)系十分復(fù)雜,而不能使用單指標(biāo)方法進(jìn)行判斷分析。為了更好地解決瓦斯突出預(yù)測(cè)問(wèn)題,在深入研究蟻群算法的基礎(chǔ)上,對(duì)蟻群聚類算法進(jìn)行改進(jìn),應(yīng)用了種群分類和螞蟻的感覺(jué)知覺(jué)特性,使得蟻群最大可能的尋找最優(yōu)解,有效的避免了局部最優(yōu)的可能,提高了算法的全局尋優(yōu)性能和收斂速度,減少人為主觀因素的影響。根據(jù)突出基本言論和實(shí)際工作條件,選取瓦斯放散初速度、鉆屑瓦斯解吸指標(biāo)、瓦斯含量、瓦斯壓力和煤的堅(jiān)固性系數(shù)這五個(gè)指標(biāo)作為聚類屬性,采用蟻群聚類算法判斷突出... 

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 國(guó)內(nèi)外煤與瓦斯突出概況及研究意義
    1.3 煤與瓦斯突出機(jī)理研究現(xiàn)狀
    1.4 各類假說(shuō)存在問(wèn)題及分析
        1.4.1 瓦斯主導(dǎo)作用假說(shuō)存在的問(wèn)題
        1.4.2 地應(yīng)力作用假說(shuō)存在的問(wèn)題
        1.4.3 綜合作用假說(shuō)存在的問(wèn)題
        1.4.4 化學(xué)本質(zhì)作用假說(shuō)存在的問(wèn)題
    1.5 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀
    1.6 蟻群算法研究現(xiàn)狀
    1.7 本論文研究方案
        1.7.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.7.2 研究步驟
第二章 煤與瓦斯突出影響因素分析
    2.1 地質(zhì)構(gòu)造
    2.2 地應(yīng)力
    2.3 煤體結(jié)構(gòu)
    2.4 煤層厚度
    2.5 瓦斯參數(shù)
    2.6 煤層埋藏深度
    2.7 本章小結(jié)
第三章 蟻群聚類算法
    3.1 聚類的基本概念
        3.1.1 相似度量方法
        3.1.2 聚類準(zhǔn)則函數(shù)
        3.1.3 聚類算法的分類
    3.2 蟻群算法的基本原理
        3.2.1 雙橋?qū)嶒?yàn)
        3.2.2 螞蟻覓食過(guò)程分析
    3.3 蟻群算法的數(shù)學(xué)模型及其實(shí)現(xiàn)步驟
        3.3.1 旅行商問(wèn)題
        3.3.2 蟻群算法的數(shù)學(xué)模型
        3.3.3 基本蟻群算法的實(shí)現(xiàn)步驟
        3.3.4 基本蟻群算法的結(jié)構(gòu)流程圖
    3.4 蟻群算法的性能分析
        3.4.1 蟻群算法的優(yōu)點(diǎn)
        3.4.2 蟻群算法的不足
    3.5 基本蟻群算法的改進(jìn)
        3.5.1 精英策略的蟻群系統(tǒng)
        3.5.2 最大最小蟻群系統(tǒng)
    3.6 蟻群算法的應(yīng)用
    3.7 本章小結(jié)
第四章 改進(jìn)蟻群算法的聚類模型研究
    4.1 種群分類蟻群算法與螞蟻的感覺(jué)知覺(jué)特征
        4.1.1 群分類蟻群算法
        4.1.2 具有感覺(jué)知覺(jué)特征的蟻群算法
    4.2 改進(jìn)的種群分類蟻群算法
        4.2.1 改進(jìn)蟻群算法路途選擇方法
        4.2.2 改進(jìn)蟻群算法的信息素更新策略
    4.3 改進(jìn)的蟻群聚類算法
    4.4 改進(jìn)蟻群聚類算法的仿真實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 蟻群聚類算法在突出預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
    5.1 寺河礦概況
    5.2 寺河礦地質(zhì)概況
        5.2.1 地質(zhì)構(gòu)造
        5.2.2 煤層
        5.2.3 瓦斯
    5.3 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)指標(biāo)的確定與測(cè)定
        5.3.1 鉆屑解吸指標(biāo)(K1)測(cè)定
        5.3.2 瓦斯放散初速度(△p)測(cè)定
        5.3.3 煤的堅(jiān)固性系數(shù)(f)測(cè)定
        5.3.4 煤層瓦斯含量測(cè)定
        5.3.5 煤層瓦斯壓力測(cè)定
    5.4 寺河礦煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于灰靶決策模型的煤與瓦斯突出可能性評(píng)價(jià)[J]. 梁冰,秦冰,孫維吉.  煤炭學(xué)報(bào). 2011(12)
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[4]近年我國(guó)煤與瓦斯突出事故統(tǒng)計(jì)分析及其防治措施[J]. 李希建,徐明智.  礦山機(jī)械. 2010(10)
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[6]煤與瓦斯突出機(jī)理研究現(xiàn)狀及分析[J]. 李希建,林柏泉.  煤田地質(zhì)與勘探. 2010(01)
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[9]不同結(jié)構(gòu)類型煤體地球物理特征差異分析和縱橫波聯(lián)合識(shí)別與預(yù)測(cè)方法研究[J]. 彭蘇萍,杜文鳳,苑春方,勾精為,何兵壽.  地質(zhì)學(xué)報(bào). 2008(10)
[10]煤與瓦斯突出的物理模擬和數(shù)值模擬研究[J]. 顏愛(ài)華,徐濤.  中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào). 2008(09)

博士論文
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[2]構(gòu)造煤演化與力化學(xué)作用[D]. 張玉貴.太原理工大學(xué) 2006
[3]煤層應(yīng)力狀態(tài)及煤與瓦斯突出防治研究[D]. 張國(guó)輝.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2005
[4]煤與瓦斯突出區(qū)域預(yù)測(cè)的模式識(shí)別方法研究[D]. 李勝.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2004

碩士論文
[1]蟻群算法及其應(yīng)用研究[D]. 莢恒松.江南大學(xué) 2008
[2]煤與瓦斯突出機(jī)理及防治技術(shù)研究[D]. 趙玉林.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2007
[3]立井掘進(jìn)過(guò)程中的煤與瓦斯突出動(dòng)力現(xiàn)象研究[D]. 程建圣.安徽理工大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3734568