基于灰色-神经网络的新安煤田煤与瓦斯突出强度预测
[Abstract]:Based on the grey correlation analysis of coal and gas outburst strength in No1 coal seam of Xinan coalfield, the dominant factors affecting outburst strength are determined. The improved BP algorithm is used to predict the outburst strength of Xinan coalfield. The results show that the thickness of coal seam roof sandstone is the most important factor affecting the outburst strength of coal field, followed by coal thickness and gas pressure. The large outburst is mainly concentrated in the small fault dense area in the southwest of Xinan Mine with large roof sandstone thickness and high gas pressure, the fault dense area in the middle of Xinyi Mine, the F29 fault in the middle of Yian Mine and the area near the associated fault.
【作者单位】: 河南理工大学安全科学与工程学院;河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地;煤科集团沈阳研究院有限公司;
【基金】:“十二五”国家科技支撑计划重大专项资助项目(2011ZX05040-005) 长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT1235)
【分类号】:TD713
【参考文献】
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【共引文献】
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,本文编号:2512087
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