瓦斯涌出量影响瓦斯分布的数值模拟研究

针对瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,提出将扩展卡尔曼滤波算法与Elman神经网络有机结合并应用于瓦斯涌出非线性系统的动态辨识.带有整定因子的EKF滤波器通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于

为了提高瓦斯涌出量预测的精度和预测模型的泛化能力,提出了一种基于蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯涌出量预测方法。在SVM所建立预测模型中各个参数的取值区间内,采用蚁群优化算法计算预

将基于小波神经网络的多传感器数据融合算法应用到煤矿瓦斯涌出量的预测系统中。实验结果表明:该预测系统可以及时、有效地预测瓦斯涌出量。

煤矿瓦斯涌出量预测是矿井安全中的一个关键和热点问题。煤矿瓦斯涌出量涉及很多因素,例如日产量、日进度、煤层厚度、煤层间距、煤层深度等,瓦斯涌出量预测是一个非线性问题。径向基神经网络是目前应用非常广泛的一

在充分收集矿井瓦斯地质资料基础上,结合矿井实际开采情况进行研究。对矿区埋藏-生气史进行分析,利用构造逐级控制理论,明确了瓦斯赋存规律,并结合浅部已采区涌出量规律,采用分源预测法对深部水平瓦斯涌出量特征

采用数值模拟方法对将工作面瓦斯涌出位置设置为煤壁涌出及工作面涌出条件下的流场分布进行了研究，结果表明：在靠近采空区侧工作面沿程，将瓦斯涌出位置设置为煤壁涌出时的瓦斯浓度较工作面涌出时的小；在靠近煤壁侧

煤巷掘进工作预测煤与瓦斯突出时常常将钻孔瓦斯涌出初速度作为其中一项主要的参数,它与煤层的瓦斯压力、瓦斯含量的大小有关,钻孔长度和直径以及钻孔的位置,导气管的阻力也会对钻孔瓦斯涌出初速度有相当大的影响。

利用有限差分法对掘进工作面巷道周围瓦斯压力梯度的分布进行了数值模拟,通过考察和对比在渗透率恒定不变和考虑巷道周围一定范围内围岩应力发生变化而引起渗透率变化时煤层巷道瓦斯涌出量的变化和分布,得出结论:在

从地质构造、煤层埋深、上覆基岩厚度及煤层顶底板岩性分析了控制下沟煤矿4煤瓦斯赋存及其涌出量的主要地质因素。分析结果表明,在单斜区域瓦斯含量较高,在河岸单斜下盘瓦斯含量较小;瓦斯含量与煤层埋藏深度和上覆

为解决含夹矸煤层瓦斯抽采钻孔的合理布置问题,通过建立瓦斯抽采的煤岩体变形控制方程、瓦斯运移控制方程和孔隙率与渗透率演化方程,结合瓦斯抽采的初始及边界条件,推导出了瓦斯抽采固气耦合模型。利用多物理场分析