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煤矿顶板安全问题日趋严重,加强顶板灾害的预防和治理是未来煤矿安全工作的重点。项目通过对东滩煤矿1306轨顺围岩压力在线监测,研究初掘巷道迎头压力变化规律、岩石断裂时的声发射活动特征等重大技术难题,为掘
为解决高地压、围岩破碎条件下的硐室群内岩巷炮掘难题,对屯留煤矿南翼轨道巷爆破方案进行了优化改进。现场工业试验结果表明,改进后的爆破方案对硐室群内邻近巷道的扰动小,巷道掘进速度由原来的45 m/月提高到
针对林华煤矿20916工作面隐伏逆断层揭露实例,基于隐伏断层带断裂力学性质、断层两盘岩性和断层规模,分析了该工作面推进期间瓦斯涌出量随掘进和回采长度的变化规律,对隐伏断层带构造应力场进行数值模拟研究,
根据某矿工作面煤壁瓦斯涌出强度与时间的函数关系,结合该矿工作面地质与生产技术条件,得出了煤壁瓦斯涌出规律。设计了煤壁瓦斯涌出强度测定方法,同时分析了煤壁瓦斯涌出强度规律及煤壁极限瓦斯涌出量与极限排放时
在瓦斯重点管理区瓦斯涌出量较大,采用通常的"U"通风方式,工作面的上隅角容易积聚瓦斯,使用"Y"通风方式,采空区漏风大,沿空留巷较困难。鄂庄煤矿探索出了即避免采
利用FLUENT软件建立了平直巷道物理模型,设立了与突出瓦斯环境相符的边界条件和初始条件,对突出后的高浓度瓦斯在巷道中的运移扩散进行了数值模拟。模拟得到了瓦斯浓度的衰减规律,确定了浓度1%的瓦斯运移扩
针对煤矿瓦斯涌出量影响因素多、非线性、复杂性等特点,提出了学习向量量化神经网络(LVQ)与GA-BP神经网络相结合的方法。通过LVQ对诸多影响因素进行分类并选出主要影响因素,再用遗传算法(GA)优化B
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
文章介绍了郭家沟矿煤层赋存情况,分析了瓦斯涌出规律,根据瓦斯涌出规律制定了有针对性的瓦斯治理方案,包括采前预抽、边采边抽、邻近层瓦斯抽采、采空区瓦斯抽采等方法,并对抽采效果进行了预测,预测抽采率约为5
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