基于改进BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测模型

发布时间：2017-04-28 03:07

  本文关键词：基于改进BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：分析总结了煤体渗透率的3个主要影响因素——有效应力、温度和瓦斯压力,并结合煤体的力学特性建立了一个预测煤层瓦斯渗透率的BP神经网络模型。根据不同有效应力、不同温度和不同瓦斯压力条件下大量具有代表性的煤样渗透率数据来建立学习样本,并对该模型的精度进行了检验。该BP神经网络经过11 986次学习后精度满足要求,训练后BP神经网络模型所得预测结果的最大绝对误差为0.049×10-15m2,最大相对误差为4.298%。根据所建立的BP神经网络模型得到的预测值与实测值吻合较好。
【作者单位】： 重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室;重庆大学资源及环境科学学院;重庆大学复杂煤气层瓦斯抽采国家地方联合工程实验室;
【关键词】： 煤体 瓦斯 BP神经网络 渗透率
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2011CB201203) 国家科技重大专项课题资助项目(2011ZX05034-004) 国家自然科学基金资助项目(51204217) 中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS12240005)的资助
【分类号】：TD712
【正文快照】： 在煤矿资源的开发过程中,其煤层瓦斯渗透率的变化非常复杂,是瓦斯运移与煤层变形之间相互耦合的过程。煤层渗透率不仅与煤体本身的结构特性等因素有关,还受到其所处的地球物理场(地应力场、地温场及瓦斯场等)环境因素的影响[1]。煤体瓦斯渗透率是反映煤层内瓦斯流动难易程度

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本文编号：331986