数据挖掘在煤与瓦斯突出预测中的应用

为实现煤与瓦斯突出的准确预测,减少突出预测的工作量,依据灰色关联理论,对试验矿煤与瓦斯突出预测的3个指标S、Δh2和K1进行灰色关联分析,确定各指标对煤与瓦斯突出的灰色关联度和敏感性。结果表明突出预测

在总结国内外研究人员关于煤与瓦斯突出灾害发生机理基础上,论述了煤与瓦斯突出危险性预测方法的优缺点,重点对地质因素预测煤与瓦斯突出灾害危险性的合理性进行了分析。结果表明:为了使煤与瓦斯突出灾害预防措施更

为研究煤与瓦斯突出的动态过程,利用真三轴煤与瓦斯突出模拟试验系统,开展不同条件下的煤与瓦斯突出模拟试验,动态监测突出过程中应力、瓦斯压力变化特征,统计分析抛出煤体的分布特征。结果表明,突出是否发生存在

改进煤与瓦斯突出模拟试验装置,通过分别改变瓦斯压力、瓦斯含量、地应力、煤的含水率等条件,进行14次煤与瓦斯突出模拟试验。运用灰色系统理论的灰色关联度分析法,对模拟试验结果进行分析研究,得出煤与瓦斯突出

对属性测度理论进行优化,并将其用于煤与瓦斯突出危险性的评判。选取开采深度、瓦斯压力、解吸速度、煤层强度和节理裂隙发育程度作为煤层突出危险性的评判因子,建立了属性测度评判模型。将其用于评判12个样本煤层

在单一煤体吸附瓦斯的基础上,选用某煤矿硬煤和软煤,按照不同的厚度比进行分层混合,模拟煤层中软分层。运用Langmuir单分子层吸附理论,对混合煤样中软分层的吸附性质及其存在对煤与瓦斯突出的影响进行了研

采用数理统计法建立煤与瓦斯突出危险性预测敏感指标敏感度的数学模型,利用此模型预测沿沟煤矿7#煤层煤与瓦斯突出危险性,确定钻屑瓦斯解吸指标Δh2、钻屑量S为主要敏感指标,现场验证了预测指标的敏感性,确保

针对在发生煤与瓦斯突出前夕很长一段时间瓦斯浓度监测数据会异常但不会超限,因此容易被忽视的问题,提出了通过对瓦斯浓度监测数据的移动平均线、变动率和方差3个指标的综合分析,利用瓦斯浓度监测数据预报煤与瓦斯

基于动态RBF神经网络理论,提出了煤与瓦斯突出指标的预测模型,设计了模型的在线学习算法,研发了预测模型的试验软件并在祁南煤矿714工作面进行试验。结果表明,该模型能做出可靠的指标预测,提前预警超临界值

在分析湖南土朱矿5煤层煤与瓦斯突出资料的基础上,确定煤层瓦斯含量,瓦斯压力,煤的坚固性系数及瓦斯放散初速度为影响煤与瓦斯突出的主要因素,利用MATLAB软件,基于BP神经网络,建立了适合土朱矿的煤与瓦