基于GWO Elman神经网络的底板突水预测
我国是世界最大的煤炭生产国和消费国,特别是在我国的华北地区,煤炭储量非常丰富,但 由于华北地区的水文地质条件复杂,煤炭实际生产过程中事故频发,特别是煤层底板突水事故,一 旦发生往往会造成较为严重的人员伤亡和财产损失。因此煤层底板突水预测已经成为煤矿安全生产 领域研究的重点。巨野煤田红旗煤矿是典型的华北型煤田,其主要可采煤层 3 煤层平均厚度 5.48m, 实际生产过程中受底板突水威胁严重,在矿井的建设及生产过程中多次出现底板突水。为了对 3 煤层进行底板突水预测,在分析收集红旗煤矿相关矿井水文地质资料的基础上,选取断裂分维值、取 心率、隔水层厚度、单位涌水量、渗透系数、底板含水层总厚度、承压含
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