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为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型。通过该模型可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能够综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在危险性,为
对分源预测法中的煤层原始瓦斯含量进行了深入剖析,并提出了计算干燥无灰基煤样中的瓦斯含量的公式,同时也提出了关于分源预测法中的一些可能认识有偏差的地方,值得相关工作人员借鉴和思考。
随着煤矿瓦斯防治工作的逐步深入和瓦斯治理措施的逐步规范,煤矿瓦斯事故呈稳定下降趋势,但在煤矿生产事故统计中,瓦斯事故却还一直占据较大的比例,因此需深入掌握矿井工作面风流中的瓦斯分布,通过优化通风方案、
预测瓦斯涌出量是煤矿制定有效瓦斯防治措施中的重要环节。在综合考虑影响瓦斯涌出量因素的基础上,运用多变量灰色模型预测高瓦斯综放工作面的瓦斯涌出量,预测精度较高。
基于分形和支持向量机的瓦斯涌出量预测研究,李云玮,张涛,本文依据分形理论和支持向量机,建立矿井瓦斯涌出量的分形支持向量机预测模型。首先对瓦斯涌出量数据进行时间序列分形处理,��
为了提高综采工作面瓦斯涌出量的预测精度,根据综采工作面瓦斯来源的分析,在瓦斯分源预测方法的基础上,融合神经网络预测技术,建立BP神经网络分源预测模型。结合某矿1242(1)工作面地质条件和开采技术条件
瓦斯涌出是煤炭行业井下作业中一个极具挑战性的危险因素。为深入研究瓦斯涌出量的变化规律,并提高预测的准确性,研究人员结合了灰色理论与BP神经网络,构建了一种灰色—BP神经网络系统,用于矿井瓦斯涌出量的预
结合井田的瓦斯涌出量资料,综合考虑瓦斯涌出量的开采技术因素与自然因素等影响,运用分源预测法对开滦(集团)荆各庄矿分层开采的9#煤未采区瓦斯涌出量预测研究,得出了9#煤的瓦斯涌出量与煤层标高的密切关系,
为了提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,采用改进层次分析法对指数预测,双曲线预测和灰色预测3种传统预测方法,从稳定性,数据利用和适用时间上来进行加权组合,提出一种基于改进层次分析法的组合预测方法,并对西北某
针对煤炭开采过程中瓦斯涌出作为引发瓦斯灾害的最关键原因,以山西高平科兴云泉煤业有限公司9103综采工作面为研究背景,分析研究了瓦斯涌出量的影响因素以及预测指标。采用分源预测法对9103工作面瓦斯涌出量
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