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矿井煤层底板突水预测新方法研究

本文针对煤矿矿井煤层底板突水系统为一非线性系统的特性,提出采用对非线性问题具有良好适用性的人工神经网络系统(以下简称神经网络),进行煤层底板突水预测。以  (本文共5页) 阅读全文>>

太原理工大学
太原理工大学

半监督学习和数值模拟的煤层底板突水预警系统研究

矿井水害事故时常发生,给企业和国家造成的人员伤亡和经济损失是不可预估的。现有的矿井水害预测预报技术不够准确是造成事故频发的主要原因。因此,研究有效的矿井水害预测预报方法是十分必要的。再者,矿井水害事故一旦发生,由于井下现场情况的未知性和复杂性,给救援工作带来了很大的盲目性和挑战性。对水害发生后的突水过程进行数值模拟,能够及时宏观地了解井下水害的演化趋势,分析水害可能影响的区域,对营救决策的制定具有重要的指导作用。此外,由于目前煤矿企业的信息化程度有限,在发生水害时很多数据资源由于缺乏系统化的管理,在辅助救援工作中不能发挥其应有的作用。本文主要针对矿井地下水突水这一课题进行研究,主要研究内容分为三个部分:煤层底板突水预测算法、水害蔓延的数值模拟及煤层底板突水预警系统的设计与实现。针对矿井突水预测的研究,一方面,目前应用的突水预测预报方法多是依据决策者结合现场情况对问题的主观分析,具有很大的不确定性。基于此本文将智能信息处理理论及方...  (本文共139页) 本文目录 | 阅读全文>>

煤炭科学研究总院
煤炭科学研究总院

基于数据挖掘分类技术的煤层底板突水预测

长期以来,煤层底板突水问题一直严重影响着我国主要煤矿生产基地—华北型煤田的煤矿安全生产,煤层底板突水事故的发生造成了重大的人员伤亡和财产损失。进行煤层底板突水预测是亟待解决的关键问题。煤层底板突水是多种因素综合作用的结果,为了进行多因素影响下的煤层底板突水预测,获取煤层底板突水规则,将煤层底板突水预测问题归纳为数据挖掘分类问题,引入数据挖掘分类技术,提出了基于数据挖掘分类技术进行煤层底板突水预测的新方法。本文基于数据挖掘分类技术开展了突水信息特征选择、突水预测模型构建、突水规则获取和突水预测分类系统研发四个方面的研究。首先,在煤层底板突水信息分析的基础上,以各类突水信息为自变量,以是否突水为因变量,利用二项Logistic回归方法建立了煤层底板突水的二项Logistic回归概率模型,完成了煤层底板突水信息第一次特征选择;其次,分别建立了煤层底板突水预测的BP神经网络和PNN神经网络模型,对比分析了不同特征组合条件下BP神经网络和...  (本文共115页) 本文目录 | 阅读全文>>

河南理工大学
河南理工大学

基于GIS的矿井煤层底板突水预测系统研发

随着开采水平的延伸和开采范围的扩大,矿井生产向纵深发展,矿井水害的威胁越来越严重,矿井水文地质工作也越来越多地得到了人们的广泛关注。本文在充分熟悉矿井防治水工作流程、了解现场矿井防治水急需的技术及遇到的难题的基础上,经过广泛调研,将水文地质、地理信息系统、数学地质、人工智能、计算机等技术相结合,研究了影响矿井煤层底板突水的关键因素,有目的地搜集现场水文地质资料,基于SQL Server2000数据库平台建立了矿井水文地质基础数据库,基于SuperMap Deskpro建立了矿井水文地质图形库;对矿井水害预测模型、矿井水文地质数据管理与可视化、专家系统在矿井水害预测与治理中的应用、水源判别方法等问题进行了深入研究,在Visual Studio .NET 2003平台下,建立了基于GIS的矿井煤层底板突水预测系统。利用突水系数与趋势、残差分析相结合实现了突水危险性分区、掘进及回采工作面突水预测;利用BP神经网络,综合考虑构造、水源、...  (本文共149页) 本文目录 | 阅读全文>>

石家庄经济学院
石家庄经济学院

煤矿底板突水预测的突变理论研究

我国华北型煤田的煤炭储量虽然巨大,但其下组煤受奥陶系岩溶承压水威胁很难开采。而随着煤层开采深度的增加,底板突水事故日趋频繁,给国家和人民的生命财产造成的损失越来越大。因此,开展煤层底板突水预测方法的研究是实现煤矿安全生产的重要保证,对指导矿山防治水、解放下部煤炭资源都具有十分重要的理论与现实意义。煤层底板突水预测是一个受多种因素综合影响的非线性问题。结合万年矿地质及水文地质特征,运用协同学理论、突变理论提出煤层底板突水预测方法,为解决矿井突水预测问题提供了一条新途径。主要工作如下:(1)分析了煤层底板突水的影响因素:如水压、隔水层等对底板突水的影响。(2)运用协同学理论分析了煤层底板系统间的相互协同关系;根据支配原理对万年矿10个突水实例进行了计算验证,验证结果和实际一致。(3)突变试验设计,首先,根据试验要求,在2~#煤13268工作面底板按不同深度设计埋设应力、应变、水压传感器,运用监测数据建立的底板突水预测的突变模型为单变...  (本文共109页) 本文目录 | 阅读全文>>

太原理工大学
太原理工大学

基于自适应鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测研究

煤炭是我国的基础能源,在国民经济中占有重要的地位,安全高效地进行煤炭开采是关系国计民生的大事。然而,我国同时也是煤矿水害最为严重的国家之一,煤矿水害严重威胁着我国煤炭行业的安全生产。近几年来随着开采深度的不断增加,含水层的水头压力越来越大,受底板灰岩承压水威胁的带压开采已成为当前一种主要的开采方法,使得煤层底板突水日益成为影响最广、危害最大的水害形式。由于我国煤矿水文地质条件较为特殊,引发底板突水的因素众多而且关系复杂,许多传统的煤层底板突水预测方法己经无法在实际应用中达到理想的预测效果。近年来信息融合技术得到了迅猛的发展,其应用的领域也在不断的拓展,并逐渐的扩展到突水预测技术中。在基于多源信息融合的煤层底板突水预测中,采用多源信息融合技术充分挖掘与突水相关各信息内涵及其关联性,并进行综合分析和利用,有望提高突水预测的准确性、有效性和可靠性。因此信息融合理论在矿井突水预测中具有较高的理论优势和应用前景。作为一种经典的信息融合技术...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>