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矿井产能提升后,矿井瓦斯涌出量必然增加,为了避免瓦斯灾害的发生,为防治瓦斯,必须了解产能提升后矿井的最大瓦斯涌出量。根据实测的霍尔辛赫煤矿3~#煤层瓦斯含量,对矿井地勘瓦斯含量进行修正,拟合出该矿3~
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
测试测量技术基于ARM的煤矿瓦斯涌出量预测系统的设计随着微电子技术和计算机技术的发展,嵌入式技术得到了广阔的发展空间。特别是进入20世纪90年代以来,嵌入式技术的发展和普及更为引人注目,已经成为现代工
为更好地治理瓦斯灾害,对发耳煤矿5-3煤层的瓦斯赋存条件进行了分析,认为煤层埋深、断层和围岩性质是该煤层瓦斯赋存的主控因素。采用矿山统计法对5-3煤层的瓦斯涌出量进行了预测,得出了埋深与瓦斯涌出量的线
综采工作面瓦斯超限现象经常发生,严重制约煤矿的高产高效,同时给安全生产带来重大隐患。为掌握某矿1201综采工作面瓦斯涌出规律,对该工作面瓦斯涌出来源及构成进行了分析、对瓦斯涌出量进行了实测,并利用回归
高瓦斯掘进工作面掘进过程中经常出现瓦斯异常涌出、频繁预警现象,为加强掘进工作面的瓦斯治理提高掘进速度,对余吾煤业高瓦斯掘进工作面生产与停产期间的巷道瓦斯涌出量进行了实测,得出了高瓦斯掘进工作面的瓦斯涌
炮掘工作面瓦斯涌出是一个极为复杂的非线性时间序列,其中隐含了大量的突出危险信息。将这些隐含信息显现化,并建立其与炮掘工作面突出危险性之间的联系是研究炮掘工作面瓦斯涌出时间序列特性的主要目的。通过对松藻
煤岩体瓦斯含量的确定是预测工作面、矿井瓦斯涌出量的基础工作。一般而言,瓦斯以吸附态和游离态存在于煤岩体中。实验证明,石灰岩体的瓦斯吸附量很小。主要分析了瓦斯在石灰岩体中的赋存状态,研究并确定了石灰岩体
平沟煤矿为高瓦斯矿井,目前主采9~#、10~#、16~#煤层。平沟煤矿011018工作面回采前对该工作面煤层瓦斯含量进行测定,完成011018工作面回采期间瓦斯涌出量预测,并制定工作面回采期间瓦斯治理
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