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针对赵楼煤矿开采过程中掘进工作面及巷道内热淋水导致的高温问题,结合矿井实际生产情况,采用理论分析、试验研究与现场观测相结合的方法,深入研究高温掘进工作面热源分布规律。在井下集中式制冷水降温系统的基础上
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
为预测回采工作面瓦斯涌出量,采用主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)相耦合的方法,在样本数据的筛选上汲取主成分分析数据降维的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用支
结合张集煤矿11418首采工作面煤层赋存条件等相关参数,分析了工作面瓦斯来源,测定并分析了煤层瓦斯含量、工作面推进速度、瓦斯抽采量、煤层厚度、煤层埋深与瓦斯涌出量之间的关系,结果表明:综采工作面瓦斯涌
为实现对煤矿采掘工作面瓦斯的动态涌出过程进行精确预测,以煤矿瓦斯涌出时间序列为基础,首先建立了灰色模型GM(1,1)和自回归积分移动平均模型(ARIMA)分别对瓦斯涌出浓度进行预测,然后再利用由方差倒
乌兰煤矿主采3#煤层是高瓦斯煤层,综放面的瓦斯涌出量大,严重影响着矿井的安全生产。基于分析矿井瓦斯涌出的主要影响因素,结合乌兰煤矿5343综放面的实际特点,分析了该工作面的瓦斯涌出规律,为工作面瓦斯涌
采掘工作面瓦斯涌出量涉及到大量与地理坐标相关的多种信息。基于GIS(GeographicInformation System)平台和C++Builder软件,结合采掘瓦斯涌出量性能化预报方法,开发了煤
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回采工作面瓦斯涌出量预测新方法.一方面,该方法基于结构风险最小化,能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对回采工作面瓦斯涌出量进行
由于回采工作面瓦斯涌出直接影响着工作面通风的合理性、瓦斯灾害防治措施的有效性和高效生产的安全性,因此在对回采工作面瓦斯涌出时间序列观测数据分析的基础上,对其时间序列进行了关联维数的计算与分析.结果表明
通过对任家庄煤矿首采工作面瓦斯涌出量影响因素的分析,认为该矿瓦斯涌出量控制系统是个充满灰现象的灰系统。应用灰色系统理论,建立了预测该矿首采工作面瓦斯涌出量的灰色系统GM(1,1)模型,并用残差序列进行
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