工作面瓦斯涌出量逆向推算瓦斯含量梯度

为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了应用灰色模型预测瓦斯涌出量的可行性,简要介绍了灰色预测建模方法及模型精度检验方法,最后将上述理论应用于一个实例,并编制了用于灰色预测的MATLAB程序。研究

组合方法预测煤矿瓦斯涌出量，白庆升，，结合主成分分析与神经网络的优点，提出了主成分分析与神经网络相结合的瓦斯涌出量预测模型。采用主成分分析法对原始输入变量进行

瓦斯涌出量是制定瓦斯防治措施的基本依据,为了制定合理的瓦斯防治措施,必须预测煤矿瓦斯涌出量。文章通过实验得出阜康西沟煤矿各煤层瓦斯吸附常数,现场实测了各煤层瓦斯压力,计算出各煤层瓦斯含量并预测矿井瓦斯

地质构造与瓦斯分布关系密切,以平煤十矿为例,根据其回采工作面涌出量数据统计,对应所属构造单元,阐述两者相关性,提出横贯矿井内的"y"字形断层组合及其次级褶皱控制回采工作面瓦斯涌出量

采用井下钻屑解吸法对大东庄煤矿4#煤层的瓦斯含量进行了实测,根据瓦斯含量测值和组分确定了4#煤层处于瓦斯风化带中的氮气带。依据煤层瓦斯风化带下限瓦斯涌出量指标对4#煤层相对瓦斯涌出量和绝对瓦斯涌出量进

工作面前方煤体内的瓦斯涌出量是整个工作面瓦斯涌出的重要组成部分。煤体内的瓦斯压力变化直接影响着瓦斯渗流速度,而工作面前方煤体的瓦斯压力变化又受煤体应力的影响,因此工作面超前支承压力与前方煤体瓦斯涌出存

矿井回采面瓦斯涌出量预测是防止矿井瓦斯超限的前瞻性基础工作。针对煤矿现场实时瓦斯涌出量监测值,研究了基于Monet Carlo方法的瓦斯涌出量预测方法,并建立了计算机预测模型,通过模型找出数据中蕴含的

瓦斯放散初速度Δp表征了煤层初始释放瓦斯的强度,对掘进工作面煤体初期瓦斯涌出量的大小具有重要影响作用。通过实验参数测定并结合现场数据监测,研究分析了高河能源3~#煤层同一巷道不同区域瓦斯放散初速度与不

宽沟煤矿属于高瓦斯矿井,工作面布置长度大。为了确保工作面综掘期间瓦斯不超限,采用理论分析、现场实测及公式推导的方法对高瓦斯厚煤层综掘工作面瓦斯涌出规律进行研究,分别从煤壁瓦斯涌出系数、瓦斯涌出强度、瓦