基于bp神经网络的煤层瓦斯压力快速反演研究

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1、论文题目：基于BP神经网络的煤层瓦斯压力快速反演研究作者姓名：专业名称：指导教师：论文提交日期：论文答辩日期：授予学位日期：2Q曼兰生鱼旦2Q里兰生鱼月入学时间：研究方向：职称：IlIlllIlllllUIIIllllIIIY2433970STUDYONGASPRESSURE’SQUICKINVERSIONINTHECOALSEAMBASEDoNBPNEURALNETWORKADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFPHILOSOPHYfromSh

2、andongUniversityofScienceandTechnologyWangYiSupervisor：ProfessorChengGuoqiangCollegeofNaturalResourcesandEnvironmentalEngineeringJune2013声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日期：AFFIRMATION王玻劲／岁、占Ideclarethatthisdissertation，subm

3、ittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge·Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute．Signature：I／‰曰JiUDate：芴坎6摘要摘要瓦斯事故为我国煤矿生产中最严重的自然灾

4、害之一，准确测定煤层瓦斯压力对矿井瓦斯综合治理具有重要意义。目前，煤层瓦斯压力的测定有直接测定法和间接测定法。随着煤矿开采条件日趋复杂，开采强度不断增大，现有方法已不能完全满足煤矿安全生产的需要。因此寻求一种快速准确确定煤层瓦斯压力的方法，具有重要的理论意义和工程背景。本文通过理论分析、函数拟合和数值模拟研究煤层中钻孔瓦斯非稳态涌出规律，揭示钻孔瓦斯涌出量g和煤层瓦斯压力风之间的关系，利用BP神经网络，构建快速反演煤层瓦斯压力的网络模型，经过训练、测试、验证，提出一种问接测定煤层瓦斯压力的新方法和测试系统。本文得到的主要成果有：(1)通过研究均质煤层

5、和非均质煤层中钻孔瓦斯非稳态涌出规律，得到在封孔后初期钻孔瓦斯涌出量口与时间，的关系：q=At～，钻孔瓦斯涌出初速度爿和衰减系数B均随着瓦斯压力风的增大而增大，揭示了钻孔瓦斯涌出量q和煤层瓦斯压力风之问的关系，为反演煤层瓦斯压力提供了依据。(2)通过ANSYS软件模拟得到的钻孔瓦斯涌出规律与实测数据相符，验证了使用ANSYS软件模拟钻孔瓦斯涌出规律的可行性和准确性，并利用模拟结果丰富了反演煤层瓦斯压力网络模型的样本库。(3)构建了反演煤层瓦斯压力的BP神经网络模型，经过反复学习训练及测试，确定了网络结构为4X10×l，即输入神经元为4个：钻孔半径、煤

6、层埋深、g一，曲线的拟合参数钻孔瓦斯涌出初速度爿和衰减系数B，隐含层神经元为10个，输出神经元为1个：煤层瓦斯压力；同时确定了网络所用的训练函数为traingdx，隐含层的传递函数为S型正切函数tansig，输出层的传递函数为purelin。(4)根据钻孔瓦斯涌出量与煤层瓦斯压力的关系，利用BP神经网络，提出了一种间接测算煤层瓦斯压力的新方法和测试系统，通过与现场数据比较，表明该方法的测试效果较好。关键词-钻孔瓦斯，涌出规律，瓦斯压力，BP神经网络，反演，预测方法山东科技大学硕士学位论文AbstraetAbstractGasaccidentiSone

7、ofthemostseriousnaturaldisastersincoalmineproduction．Accuratedeterminationofgaspressureincoalseamisofgreatsignificanceforgascomprehensivemanagement．Atpresent，thedeterminationofgaspressureincoalseamhasdirectandindirectmeasurementmethod．Withtheincreasinglycomplicatedminingconditi

8、onsandtheincreasingminingintensity,existingmethodscan’