瓦斯涌出量预测

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基于PCA-BP神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型
为了准确预测回采工作面瓦斯涌出量,该研究结合主成分回归分析和BP神经网络原理,利用现场实测数据,通过多元统计分析软件SPSS分析影响瓦斯涌出量的因素之间的相关性,并提取主成分作为BP神经网络的输入参数,构建预测模型。研究结果显示,PCA-BP神经网络模型预测值与实际值的相对误差最大为2.820%,最小为2.036%,平均为2.357%,精度高于其他预测模型。该模型可为降低事故发生率和矿井延深水平提供有效的指导。
平岗煤矿1202工作面割煤速度与瓦斯涌出量关系研究
平岗煤矿1202工作面瓦斯含量高,虽已采取瓦斯抽放措施,但在破煤生产过程中瓦斯涌出量依然较大。由于巷道面积和风速的限制,单纯依靠增加风量冲淡瓦斯的方法无法完全满足安全生产的需求。 通过对1202工作面割煤速度与瓦斯涌出量进行统计分析,研究发现两者之间呈现多项式关系,并推导出相应的计算公式。该研究结果可为新工作面割煤的安全高效生产提供理论依据。
基于随机森林的回采工作面瓦斯涌出预测
引入随机森林算法构建回采工作面瓦斯涌出预测模型,研究表明该模型预测效果较好。
采煤机牵引速度影响瓦斯涌出
现场测试分析表明,采煤机牵引速度与瓦斯涌出浓度呈正相关。
瓦斯安全预测中数据挖掘算法的应用
利用数据挖掘和数据库技术,运用关联规则算法分析瓦斯系统数据,构建了瓦斯浓度数据挖掘模型,并深入分析其结果,以预测瓦斯安全情况。研究表明,瓦斯浓度是影响煤矿安全的关键因素之一。在最小支持度阈值设为0.50时,挖掘效果最佳。
基于结构应力的煤与瓦斯突出区域预测
从潘一矿13-1煤层煤与瓦斯突出特征出发,探讨了突出机理,认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型。针对这种类型的煤与瓦斯突出,从突出的各种控制因素和预测方法的工程可行性角度进行了讨论。指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和共性,并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息,对勘探和测井资料进行充分的数据挖掘。结合支持向量机等先进的分类算法,提出了基于多因素模式识别的区域预测方法,既有理论基础,又具有工程实用性和操作性。
基于粗糙集理论的煤矿瓦斯预测技术优化
针对煤矿瓦斯灾害的特点,提出了利用粗糙集理论进行瓦斯灾害预测的方法。分析了瓦斯灾害的特征,并建立了相应的知识库。应用粗糙集理论构建了煤矿瓦斯灾害预测的数据挖掘模型,讨论了模型中的属性关系,并采用信息熵准则对预测方法进行了优化。通过实际案例验证了粗糙集理论在瓦斯灾害预测中的有效性和实用性。
安顺煤矿煤与瓦斯突出预测指标及临界值研究
为提升生产安全和突出预测准确性,对安顺煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行现场跟踪和统计分析。确定了突出敏感指标及其临界值的选定标准和测试方案。研究表明,钻孔瓦斯涌出初速度q是该矿突出预测的关键指标,其临界值定为q=5 L/min。这些理论数据和参数为实际突出预测提供了重要支持,并已初步验证。
煤与瓦斯突出预测敏感指标的新方法探索及应用
煤与瓦斯突出预测敏感指标的确定对安全开采至关重要。分析了传统确定方法的局限性,并提出了基于统计分析的新方法,以确定不同地质条件下的预测指标适用性。在开滦矿区的实际应用中发现,钻孔瓦斯涌出初速度指标适用于典型突出煤层,瓦斯解吸指标适用于主要瓦斯型突出煤层,钻屑量指标适用于主要应力型突出煤层。研究表明,高应力是开滦矿区控制突出的主要因素,其次是高压瓦斯,关键预测指标为钻屑量和瓦斯解吸指标。
基于模式识别技术的煤与瓦斯突出危险性概率预测
通过对活动构造、最大主应力、瓦斯压力和瓦斯含量等关键因素进行统计分析,建立了煤与瓦斯突出预测的模式识别准则和模型。利用模式识别方法,实现了煤层突出危险性的分单元概率预测,并据此划分出突出危险区、威胁区和安全区。这种方法有效克服了单一指标预测结果的不确定性,实现了多指标定量化预测,从而提高了预测结果的可靠性。