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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陶二礦煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-05 06:14

  本文關(guān)鍵詞:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陶二礦煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)研究


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【摘要】:國(guó)內(nèi)外大量突出煤層的開采實(shí)踐表明,煤與瓦斯突出呈現(xiàn)區(qū)域性分布,在屬于突出危險(xiǎn)煤層中有潛在突出危險(xiǎn)的區(qū)域僅占10%~30%。進(jìn)行煤層區(qū)域突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)將大大節(jié)約防治突出費(fèi)用。論文以陶二煤礦為例對(duì)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)。在煤與瓦斯突出綜合作用假說基礎(chǔ)上,依據(jù)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)指標(biāo)的建立原則,利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法的有關(guān)理論和知識(shí),篩選出了影響陶二礦煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的5個(gè)關(guān)聯(lián)度最高的指標(biāo):瓦斯含量、埋深、瓦斯壓力、瓦斯放散初速度、堅(jiān)固性系數(shù)。運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型,并通過數(shù)學(xué)軟件MATLAB將其實(shí)現(xiàn)。本文選取了陶二礦1#煤層和2#煤層共計(jì)10個(gè)預(yù)測(cè)區(qū)域,預(yù)測(cè)結(jié)果分為三類:無突出危險(xiǎn)區(qū)、突出威脅區(qū)、突出危險(xiǎn)區(qū)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明:該方法可以準(zhǔn)確將各個(gè)預(yù)測(cè)區(qū)域的瓦斯突出危險(xiǎn)程度進(jìn)行分類輸出,從輸出結(jié)果來看,1#和2#煤層均有突出危險(xiǎn)性,且2#煤層瓦斯突出危險(xiǎn)性要高于1#煤層,而在煤礦實(shí)際生產(chǎn)過程中對(duì)煤層瓦斯動(dòng)力現(xiàn)象的記錄和統(tǒng)計(jì)來看,2#煤層發(fā)生瓦斯動(dòng)力現(xiàn)象的次數(shù)和強(qiáng)度也均強(qiáng)于1#煤層。與礦區(qū)采用的單項(xiàng)指標(biāo)預(yù)測(cè)法對(duì)比,該方法不受單一因素影響,簡(jiǎn)單易行,預(yù)測(cè)結(jié)果更加直觀,同時(shí)具有一定的可操作性和實(shí)用性,可以用于陶二礦煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中。
【關(guān)鍵詞】:陶二礦 煤與瓦斯突出 灰色關(guān)聯(lián) BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) MATLAB
【學(xué)位授予單位】:河北工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TD713
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • 英文摘要6-9
  • 第1章 緒論9-19
  • 1.1 研究背景及研究目的9
  • 1.2 煤與瓦斯突出概況9-13
  • 1.2.1 國(guó)外主要產(chǎn)煤國(guó)的煤與瓦斯突出概況10-11
  • 1.2.2 我國(guó)煤與瓦斯突出概況11-13
  • 1.3 煤與瓦斯突出的總體規(guī)律13-14
  • 1.4 煤與瓦斯突出突出機(jī)理的研究14-15
  • 1.4.1 國(guó)外關(guān)于煤與瓦斯突出機(jī)理的假說14
  • 1.4.2 我國(guó)專家對(duì)煤與瓦斯突出機(jī)理的解釋14-15
  • 1.5 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法的研究15-17
  • 1.5.1 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀15-17
  • 1.5.2 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)研究趨勢(shì)17
  • 1.6 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線17-19
  • 1.6.1 研究?jī)?nèi)容17
  • 1.6.2 技術(shù)路線17-19
  • 第2章 礦區(qū)概況19-27
  • 2.1 位置范圍19
  • 2.2 井田地質(zhì)構(gòu)造19-22
  • 2.2.1 地層19
  • 2.2.2 構(gòu)造19-22
  • 2.3 煤層和煤質(zhì)特征22-26
  • 2.3.1 煤層22
  • 2.3.2 煤質(zhì)22-26
  • 2.4 礦井瓦斯概況26-27
  • 第3章 礦井瓦斯地質(zhì)規(guī)律研究27-39
  • 3.1 瓦斯含量的測(cè)定27
  • 3.1.1 瓦斯含量的測(cè)定方法27
  • 3.1.2 煤的堅(jiān)固性系數(shù)(f)值與瓦斯放散初速度(Δp)測(cè)定27
  • 3.2 瓦斯含量分布規(guī)律27-39
  • 3.2.1 1#煤層瓦斯分布規(guī)律33-37
  • 3.2.2 2#煤層瓦斯分布規(guī)律37-39
  • 第4章 礦井煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立39-49
  • 4.1 煤與瓦斯突出影響因素分析39-40
  • 4.1.1 瓦斯參數(shù)39
  • 4.1.2 地應(yīng)力因素39
  • 4.1.3 地質(zhì)構(gòu)造39-40
  • 4.1.4 煤體結(jié)構(gòu)及物理學(xué)性質(zhì)40
  • 4.2 煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)指標(biāo)的建立原則40-41
  • 4.3 基于灰色關(guān)聯(lián)度分析法的突出危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)41-46
  • 4.3.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析法概述41-42
  • 4.3.2 灰色關(guān)聯(lián)度一般計(jì)算步驟42-43
  • 4.3.3 灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算43-45
  • 4.3.4 計(jì)算關(guān)聯(lián)度45
  • 4.3.5 關(guān)聯(lián)度分析和排序45-46
  • 4.4 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)指標(biāo)的選取46-49
  • 第5章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在突出預(yù)測(cè)中的應(yīng)用49-58
  • 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述49-50
  • 5.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人腦的智能模擬性49-50
  • 5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類50
  • 5.2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50-53
  • 5.2.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念50
  • 5.2.2 系統(tǒng)激活函數(shù)的選擇50-51
  • 5.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)算法51-53
  • 5.3 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出53-58
  • 5.3.1 MATLAB簡(jiǎn)介53
  • 5.3.2 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)53-55
  • 5.3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果55-58
  • 結(jié)論58-59
  • 致謝59-60
  • 參考文獻(xiàn)60-63
  • 作者簡(jiǎn)介63
  • 發(fā)表的論文和參加科研成果63-64

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 蘇高利,鄧芳萍;論基于MATLAB語言的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法[J];科技通報(bào);2003年02期

2 李希建;林柏泉;;煤與瓦斯突出機(jī)理研究現(xiàn)狀及分析[J];煤田地質(zhì)與勘探;2010年01期

3 王佑安 ,楊其鑾;煤和瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)[J];煤礦安全;1988年04期

4 章夢(mèng)濤;徐曾和;潘一山;趙陽升;;沖擊地壓和突出的統(tǒng)一失穩(wěn)理論[J];煤炭學(xué)報(bào);1991年04期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙濤;基于多因素概率預(yù)測(cè)的瓦斯突出預(yù)警方法研究[D];成都理工大學(xué);2007年

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本文編號(hào):623463

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