基于人工神经网络的陶二矿煤与瓦斯突出预测研究

发布时间：2017-08-05 06:14

  本文关键词：基于人工神经网络的陶二矿煤与瓦斯突出预测研究

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【摘要】：国内外大量突出煤层的开采实践表明,煤与瓦斯突出呈现区域性分布,在属于突出危险煤层中有潜在突出危险的区域仅占10%~30%。进行煤层区域突出危险性预测将大大节约防治突出费用。论文以陶二煤矿为例对煤与瓦斯突出危险性进行预测评价。在煤与瓦斯突出综合作用假说基础上,依据煤与瓦斯突出危险性预测指标的建立原则,利用灰色关联度分析法的有关理论和知识,筛选出了影响陶二矿煤与瓦斯突出危险性评价的5个关联度最高的指标:瓦斯含量、埋深、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、坚固性系数。运用BP人工神经网络方法,建立煤与瓦斯突出预测的数学模型,并通过数学软件MATLAB将其实现。本文选取了陶二矿1#煤层和2#煤层共计10个预测区域,预测结果分为三类:无突出危险区、突出威胁区、突出危险区。预测结果表明:该方法可以准确将各个预测区域的瓦斯突出危险程度进行分类输出,从输出结果来看,1#和2#煤层均有突出危险性,且2#煤层瓦斯突出危险性要高于1#煤层,而在煤矿实际生产过程中对煤层瓦斯动力现象的记录和统计来看,2#煤层发生瓦斯动力现象的次数和强度也均强于1#煤层。与矿区采用的单项指标预测法对比,该方法不受单一因素影响,简单易行,预测结果更加直观,同时具有一定的可操作性和实用性,可以用于陶二矿煤与瓦斯突出危险性评价中。
【关键词】：陶二矿 煤与瓦斯突出 灰色关联 BP人工神经网络 MATLAB
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD713
【目录】：

• 摘要5-6
• 英文摘要6-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及研究目的9
• 1.2 煤与瓦斯突出概况9-13
• 1.2.1 国外主要产煤国的煤与瓦斯突出概况10-11
• 1.2.2 我国煤与瓦斯突出概况11-13
• 1.3 煤与瓦斯突出的总体规律13-14
• 1.4 煤与瓦斯突出突出机理的研究14-15
• 1.4.1 国外关于煤与瓦斯突出机理的假说14
• 1.4.2 我国专家对煤与瓦斯突出机理的解释14-15
• 1.5 煤与瓦斯突出预测方法的研究15-17
• 1.5.1 煤与瓦斯突出预测方法研究现状15-17
• 1.5.2 煤与瓦斯突出预测研究趋势17
• 1.6 研究内容及技术路线17-19
• 1.6.1 研究内容17
• 1.6.2 技术路线17-19
• 第2章 矿区概况19-27
• 2.1 位置范围19
• 2.2 井田地质构造19-22
• 2.2.1 地层19
• 2.2.2 构造19-22
• 2.3 煤层和煤质特征22-26
• 2.3.1 煤层22
• 2.3.2 煤质22-26
• 2.4 矿井瓦斯概况26-27
• 第3章 矿井瓦斯地质规律研究27-39
• 3.1 瓦斯含量的测定27
• 3.1.1 瓦斯含量的测定方法27
• 3.1.2 煤的坚固性系数（f）值与瓦斯放散初速度（Δp）测定27
• 3.2 瓦斯含量分布规律27-39
• 3.2.1 1#煤层瓦斯分布规律33-37
• 3.2.2 2#煤层瓦斯分布规律37-39
• 第4章 矿井煤与瓦斯突出危险性评价指标的建立39-49
• 4.1 煤与瓦斯突出影响因素分析39-40
• 4.1.1 瓦斯参数39
• 4.1.2 地应力因素39
• 4.1.3 地质构造39-40
• 4.1.4 煤体结构及物理学性质40
• 4.2 煤与瓦斯突出危险性预测指标的建立原则40-41
• 4.3 基于灰色关联度分析法的突出危险性评价41-46
• 4.3.1 灰色关联度分析法概述41-42
• 4.3.2 灰色关联度一般计算步骤42-43
• 4.3.3 灰色关联度的计算43-45
• 4.3.4 计算关联度45
• 4.3.5 关联度分析和排序45-46
• 4.4 煤与瓦斯突出预测指标的选取46-49
• 第5章 人工神经网络在突出预测中的应用49-58
• 5.1 人工神经网络概述49-50
• 5.1.1 人工神经网络对人脑的智能模拟性49-50
• 5.1.2 神经网络模型的分类50
• 5.2 BP人工神经网络50-53
• 5.2.1 BP人工神经网络概念50
• 5.2.2 系统激活函数的选择50-51
• 5.2.3 BP网络算法51-53
• 5.3 BP人工神经网络预测煤与瓦斯突出53-58
• 5.3.1 MATLAB简介53
• 5.3.2 煤与瓦斯突出预测的BP神经网络结构设计53-55
• 5.3.3 预测结果55-58
• 结论58-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-63
• 作者简介63
• 发表的论文和参加科研成果63-64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 苏高利,邓芳萍;论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法[J];科技通报;2003年02期

2 李希建;林柏泉;;煤与瓦斯突出机理研究现状及分析[J];煤田地质与勘探;2010年01期

3 王佑安 ,杨其銮;煤和瓦斯突出危险性预测[J];煤矿安全;1988年04期

4 章梦涛;徐曾和;潘一山;赵阳升;;冲击地压和突出的统一失稳理论[J];煤炭学报;1991年04期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 赵涛;基于多因素概率预测的瓦斯突出预警方法研究[D];成都理工大学;2007年

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本文编号：623463