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时间:2019-08-11
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1、第22卷9期中国煤炭地质Vol.22No.92010年9月COALGEOLOGYOFCHINASep.2010doi:10.3969/j.issn.1674-1803.2010.09.06文章编号:1674-1803(2010)09-0023-03安阳矿区煤与瓦斯突出预测模型的建立与应用牛雅莉,蒋瑞波,宋志敏(河南工程学院电信工程系,河南郑州451191)摘要:利用灰色关联分析法确定控制矿井煤与瓦斯突出的主导因素,根据人工神经网络建立煤与瓦斯突出危险性预测的系统结构,在此基础上,选用突出矿井的15个煤与瓦斯突出实例作为学习样本对网络进行训练,最后运用3个煤与瓦斯突出
2、实例作为预测样本对所建模型进行验证。结果表明利用灰色理论—神经网络方法建立的预测模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。通过分析和计算安阳矿区煤层的开采深度、地质构造(尤其是断层)与突出危险程度关系密切,在煤与瓦斯突出的预测、防治工作中可以作为首选指标来考虑。关键词:煤与瓦斯突出;灰色关联分析;BP网络;预测模型;安阳矿区中图分类号:TD713文献标识码:AModelingandApplicationofCoalandGasOutburstPredictionModelinAnyangMiningAreaNiuYali,JiangRuiboandSongZhimin(D
3、epartmentofElectronicInformationEngineering,HenanInstituteofEngineering,Zhengzhou,Henan451191)Abstract:Throughtheuseofgrayrelationshipanalysistodeterminethedominantfactorscontrollingcoalminecoalandgasoutburst,basedonartificialneuralnetworkestablishessystematicstructuretopredictcoalandg
4、asoutburst.Onthisbasis,15examplesofcoalandgasoutburstincoalmineshaveselectedaslearningsamplestotrainthenetwork.Finallyapply3coalandgasoutburstsaspredictionsamplesonthemodelbuilttocarryoutverification.Theresulthasdemonstratedthatthepredictionmodelestablishedthroughtheuseofgraytheory-neu
5、ralnetworkmethodcansatisfyrequirementsofcoalandgasoutburstprediction.Throughanalysisandcomputationhavefoundthatthecoalseamminingdepth,geologicalstructure(especiallyfault)intheAnyangminingareaarecloselyrelatedtooutbursthazardlevel,thustheseindicescanbethepreferredincoalandgasoutburstpre
6、dictionandcontrol.Keywords:coalandgasoutburst;grayrelationshipanalysis;BPnetwork;predictionmodel矿井煤与瓦斯突出预测的目的是确定煤层中突为未知的“小样本”、“贫信息”的不确定性系统为研出危险区域和工作面作业地点的突出危险性,使防究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成开发,提突工作有的放矢,提高突出矿井的安全可靠性和经取有价值的信息,实现对系统的正确认识和有效控济效益。我国新颁布的《煤矿安全规程》规定,在地制。勘、新井建设、新水平(新采区)开拓以及采掘过程对一个抽象系统进
7、行系统分析,首先要选准系中,都要进行突出危险性预测。目前,国内外进行煤统行为特征的映射量(反映系统行为特征的数据系[1~5]与瓦斯突出区域危险性预测的方法较多,本文将列),进一步明确影响系统行为的有效因素。在量化灰色理论—神经网络方法应用于研究区的煤与瓦斯分析研究中,要对系统行为特征映射量和各有效因突出预测中,建立了煤与瓦斯突出危险性预测数学素进行适当处理,通过算子作用,使之转化为无量纲[6,7]模型,并利用该模型对矿井进行煤与瓦斯突出的预数据,并将负相关因素转化为正相关因素。测工作。1.1灰色关联系数设煤的突出强度为母因素(Y0,参考序列),各影1确定煤与瓦斯
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