基于BP神经网络的煤与瓦斯突出危险性预测的研究

发布时间：2017-06-18 17:08

  本文关键词：基于BP神经网络的煤与瓦斯突出危险性预测的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：煤矿安全是当前煤矿安全生产工作的首要任务,然而煤与瓦斯突出是威胁煤矿安全生产最为严重的自然灾害之一。它是一种极其复杂的动力现象,是地应力、瓦斯和煤的物理力学性质等因素综合作用的结果。鉴于目前突出灾害日益严重的现实状况,煤与瓦斯突出的预测研究对保障煤矿的安全生产显得更加重要。本文结合目前大家普遍接受的综合假说为理论基础,通过对贵州地区煤与瓦斯突出事故的统计分析,研究了煤与瓦斯突出的一般规律,并应用BP神经网络的知识对煤与瓦斯突出的危险性预测进行了研究。 1)论文首先阐述了煤与瓦斯突出危险性预测的必要性和深远意义,分析了当前的研究现状和存在问题,并以综合假说的突出机理为基础,确定了基于BP神经网络的煤与瓦斯突出危险性预测的研究方案和技术路线。 2)通过对该地区突出事故的统计分析,研究了煤与瓦斯突出的一般规律,并以综合假说为理论基础,分析了煤与瓦斯突出危险性的影响因素,建立了煤与瓦斯突出危险性的评价指标体系。 3)分析以地应力、瓦斯参数和煤体物理力学性质等控制和影响突出的各种因素,应用三角模糊数的理论和知识,确定了煤与瓦斯突出危险性预测的主控因素。 4)建立了基于BP神经网络的煤与瓦斯突出危险性预测的数学模型,并通过数学软件MATLAB将其实现,以响水矿井为例进行了区域突出危险程度的评价。该方法简单易行,具有很强的实用性和操作性。 5)最后,提出了煤与瓦斯突出的区域性防治技术,即开采保护层、预抽煤层瓦斯和煤层注水等方法。并针对我国数字化矿山的建设需要,提出了基于GIS的煤与瓦斯突出危险性预测管理系统的设计方案,为煤与瓦斯突出的防治提供了种新的防治技术,开辟煤与瓦斯突出防治的新途径,对保障煤矿企业的安全生产具有重要的意义。 本文通过对该地区突出的一般规律以及突出危险控制因素的研究,建立了基于BP神经网络煤与瓦斯突出危险性预测的数学模型,提出了煤与瓦斯突出区域性的防治技术,为煤与瓦斯突出的预测和防治探索新的途径。
【关键词】：煤与瓦斯突出 BP神经网络 危险性预测 三角模糊数 MATLAB 煤矿
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TD713
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-22
• 1.1 引言8-10
• 1.2 国内外煤与瓦斯突出概况10-11
• 1.3 贵州煤与瓦斯突出概况11
• 1.4 煤与瓦斯突出机理研究现状11-13
• 1.5 煤与瓦斯突出预测研究现状13-18
• 1.6 煤与瓦斯突出预测方法中存在的问题18-20
• 1.7 论文的主要研究内容20-22
• 第二章 煤与瓦斯突出危险性预测的影响因素22-38
• 2.1 煤与瓦斯突出发生的一般规律22-25
• 2.2 煤与瓦斯突出发生的条件25-27
• 2.3 煤与瓦斯突出发生的发展过程27-28
• 2.4 煤与瓦斯突出危险性预测的影响因素28-38
• 第三章 煤与瓦斯突出危险性评价指标的建立38-46
• 3.1 煤与瓦斯突出危险性评价指标的设置原则38
• 3.2 煤与瓦斯突出危险性评价指标的选取与建立38-40
• 3.3 基于三角模糊数的煤与瓦斯突出评价40-46
• 第四章 神经网络在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用46-80
• 4.1 人工神经网络的概念及功能46-47
• 4.2 BP人工神经网络的原理和算法47-49
• 4.3 BP神经网络的数学模型49-50
• 4.4 基于BP神经网络的煤与瓦斯突出危险性的预测50-55
• 4.5 煤与瓦斯突出危险性预测的MATLAB实现55-60
• 4.6 实例应用60-70
• 4.7 煤与瓦斯突出的防治技术70-80
• 第五章 结论与展望80-83
• 5.1 主要结论80-81
• 5.2 不足与今后工作的展望81-83
• 致谢83-84
• 参考文献84-87
• 附录A (攻读硕士学位期间发表的论文与申请专利)87

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 李春辉;刘国强;梁涛;;基于AHP的建筑安装施工现场安全评价的研究[J];粉煤灰综合利用;2011年04期

2 江成玉;李春辉;;BP神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用[J];矿业安全与环保;2012年05期

3 邹义怀;江成玉;李春辉;;人工神经网络在边坡稳定性预测中的应用[J];矿冶;2011年04期

4 江泽标;;人工神经网络在煤矿通风机故障诊断中的应用[J];煤矿机械;2011年07期

5 江泽标;;煤与瓦斯突出危险性影响因素分析[J];煤矿现代化;2011年03期

6 邹义怀;江成玉;李春辉;;基于突变理论的煤与瓦斯突出危险性预测的研究[J];中国煤炭;2011年10期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 张瑞林;现代信息技术在煤与瓦斯突出区域预测中的应用[D];重庆大学;2004年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 亓新瑞;层次分析法和模糊概率相结合判定煤与瓦斯突出危险性[D];太原理工大学;2012年

2 阎东慧;高瓦斯矿井掘进通风瓦斯浓度预测神经网络模型研究[D];西安科技大学;2012年

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本文编号：460136