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平宝公司煤层由于受到煤层埋深、顶底板岩性、水文地质构造等因素的影响,煤层具有瓦斯压力大、瓦斯含量高等特点,目前开采的己15-17-12081采面由于采空区面积大,易造成回采工作面尤其是上隅角瓦斯超限。
回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,
针对现有工作面周期来压预测方法在算法结构复杂、计算量较大等问题,探索一种高效、准确、易于使用的工作面周期来压预测方法。以淮南潘集矿区20个已采工作面作为工程研究背景,采用BP神经网络预测原理,在分析工
针对现有煤矿回采工作面瓦斯涌出量预测方法存在的预测时间较长,预测精度不高的问题,提出了用IGSA优化ELM神经网络的瓦斯涌出量预测模型。将优选策略和粒子的记忆、信息交换功能引入万有引力搜索方法,利用I
正确预测回采工作面瓦斯涌出量,对于煤炭企业安全生产具有重要意义。通过引入数据挖掘中的随机森林算法,构建了回采工作面瓦斯涌出量预测模型,研究表明该模型具有较好的预测效果。
基于判断点是否在多边形内部的算法,将任意形状工作面离散化为若干开采单元。根据影响函数法计算开采沉陷的原理,叠加所有单元开采的影响,得到整个工作面开采的地表沉陷。在Mathematica中,将沉陷数据组
针对回采工作面瓦斯涌出量问题的小样本、非线性、影响因素关系复杂等特点,采用遗传-最小二乘支持向量回归算法对瓦斯涌出量进行预测,利用定量方法进行分析,避免了定性分析的局限性,有效提高了预测的精度。该模型
根据相关分析法的原理与方法,利用SPSS软件分析工作面瓦斯涌出量与各个影响因素的相关性,建立工作面瓦斯涌出量关于各因素之间的线性回归方程。通过计算各实测点与回归方程的剩余标准差来验证预测精度,从而实现
采煤工作面的涌水量预测是煤矿生产过程中防治水工作开展的基础。通过对煤矿采空区水文地质条件概化研究,结合地下水数值模拟软件VisualMODFLOW中各类源汇项的水文地质模型的分析,提出采空区涌水在数值
某矿2120综放工作面具有中等冲击危险性,所采煤层具有弱冲击危险特征,所在的21采区采掘过程中大能量震动事件频繁发生,通过对该矿SOS微震和ARES-5/E地音监测系统数据分析,提出了采用多参量耦合分
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