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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
介绍数学模型法的基本原理和瓦斯涌出量的预测步骤,通过确定统计单元、选择合适的变量、建立预测方程等步骤对瓦斯涌出量进行预测,将此种方法应用于实际工程中,结果显示:数学模型法准确性高,预测精度能够满足通风
分析了分源法预测保护层工作面瓦斯涌出量理论和保护层开采时上覆煤岩层采动裂隙的分布,然后应用分源法预测了谢桥矿1242(1)保护层开采工作面瓦斯涌出量,预测结果为15.93-17.22 m3/min,误
为研究综放工作面CO涌出规律,以指导工作面通风及解决采空区自燃防治问题,以瑞安煤矿1煤层首采层014N1-1综放工作面为原型,采用COMSOL Multiphysics 5.0建立采空区CO涌出量模型
以唐山矿西南区勘探与瓦斯地质资料为基础,对唐山矿西南区煤层瓦斯地质特征进行研究,并基于多元线性回归对未采区5、8、9煤层瓦斯涌出量进行预测。结果表明:9煤层瓦斯涌出量整体较大,绝大部分区域涌出量大于8
为对回采工作面瓦斯涌出量进行准确的预测,运用主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法,结合现场实测数据,采用多元统计分析软件SPSS(Statistical Product and Service S
针对瓦斯涌出量的局部性、随机性、模糊性等特点，提出一种新的小波支持向量核构造小波支持向量回归模型，并且运用一种新型的智能遗传算法优选模型参数。实验结果表明，所提出的小波支持向量回归模型预测瓦斯涌出量比
为了掌握煤与瓦斯突出危险性变化情况,分析了煤层瓦斯涌出量影响因素,采用R/S分析方法对煤矿掘进巷道瓦斯涌出情况进行研究,得出结论:掘进巷道瓦斯涌出时间序列具有分形特性,当检测到瓦斯涌出时间序列的Hur
通过多因素综合分析法对影响煤与瓦斯突出的各因素进行细致的分析,可以有效避免单一因素易造成误判的缺点,提高突出区域预测的准确性。以丁集煤矿东一采区13-1煤层为例,运用多因素综合分析法对该煤层进行了突出
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