回采工作面推进过程中的瓦斯涌出预测分析

发布时间：2018-10-08 20:17

【摘要】：针对现有回采工作面瓦斯涌出预测方法的数据大都是基于回采工作面单一传感器的瓦斯浓度序列,存在无法将工作面持续推进过程中空间位置变化的监测点位置进行记录的问题,提出了以回采工作面传感器各监测点瓦斯浓度序列数据为基础,结合工作面实际推进距离,运用BP神经网络模型综合预测工作面瓦斯涌出量的方法。该方法利用回采工作面瓦斯分源辨识方法,分别分析采空区瓦斯涌出和煤壁瓦斯涌出的变化规律;利用BP神经网络预测法,结合表征采空区瓦斯涌出和巷道煤壁瓦斯涌出规律的特征值对工作面日均瓦斯涌出进行预测。实例应用验证了该方法的正确性。
[Abstract]:The data of the existing gas emission prediction methods in the mining face are mostly based on the gas concentration sequence of a single sensor in the mining face. There is the problem of recording the location of the monitoring points which can not be recorded in the process of continuous working face propulsion. Based on the gas concentration sequence data of the monitoring points of the sensor in the mining face, combined with the actual advance distance of the working face, the paper puts forward the following problems: 1. The method of synthetically predicting gas emission by BP neural network model. In this method, the variation law of gas emission in goaf and coal wall is analyzed by using the method of gas source identification in mining face, and the prediction method of BP neural network is used to predict the gas emission from goaf and coal wall. Combining the characteristic values of gas emission in goaf and coal wall of roadway, the daily gas emission of working face is predicted. The correctness of the method is verified by an example.
【作者单位】： 山西寿阳段王煤业集团有限公司;
【分类号】：TD712.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2258130