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科学确定掘进速度是保障高瓦斯、突出矿井安全高效生产的重要前提。为确定煤巷最佳掘进速度,减小动力灾害发生,理论分析掘进工作面前方瓦斯分布规律,并建立瓦斯涌出量数学模型,分析不同掘进速度下瓦斯涌出特征。以山西汾西矿区金晖万峰煤矿为例,分析其巷道瓦斯涌出规律,确定其最佳掘进速度。结果表明:煤巷掘进速度v等于应力迁移速度vσ,即以v=vσ持续掘进时,落煤瓦斯涌出量Q1不变,瓦斯涌出总量Q不变;当v < vσ持续掘进时,Q1线性减小,Q也持续减小;当v>vσ持续掘进时,Q1呈指数增加,Q持续增加;金晖万峰煤矿1115工作面区域应力迁移速度约为2.1 m每班次,以2.1 m每班次持续掘进或分别以每班次2.4、1.6、2.4 m速度循环掘进时,能够实现煤巷快速安全掘进。在该矿1115工作面进风巷对研究结果进行现场验证并证实了该方法的可行性。 相似文献
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我国煤矿煤与瓦斯突出灾害严重影响煤矿安全生产。尽管近10年来这一灾害事故大幅度减少,但恶性事故依然发生,给矿工生命和煤矿安全生产造成严重损失。国内外现阶段的防治瓦斯突出技术,如水力压裂、水力割缝、水力冲孔、深孔爆破、密集钻孔等,不同程度地解决了防突安全掘进,但对于一些高瓦斯低渗透突出煤层,上述技术还难以从根本上解决消突安全快速掘进。所以,防突技术仍然是我国煤炭领域亟待攻关的重大科技难题。选取山西寿阳县新元煤矿31002工作面为试验案例,介绍CO2气相压裂技术方法,并探讨其防突掘进效果。新元煤矿开采的山西组3号煤层为低渗透突出煤层,前期主要采用密集钻孔预抽瓦斯防突措施,抽采达标时间长,掘进速度慢。高效抽采瓦斯,防止煤与瓦斯突出,保障煤巷安全快速掘进,是新元煤矿安全高效生产的重大技术难题。在新元矿采取的气相压裂措施概况如下:在掘进工作面前方实施双钻孔气相压裂;完成9个瓦斯抽采钻孔以覆盖巷道两侧各15 m安全范围;全部11个钻孔联网抽采3~5 d,防突参数K1值达标后恢复掘进。试验数据表明,气相压裂抽采防突技术措施的强化抽采效果显著,抽采效率大幅度提高,煤炮等动力现象减少,K1值降低,掘进割煤时巷道瓦斯浓度得以降低和均化,保障了连续安全掘进。实践证明,CO2气相压裂技术能够实现连续安全快速掘进理技术,在全国类似瓦斯地质条件煤矿中具有推广应用意义。 相似文献
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掘进工作面瓦斯流动规律数值模拟分析 总被引：1，自引：0，他引：1
研究煤层巷道掘进过程瓦斯流动规律对认识掘进巷道瓦斯涌出规律和瓦斯治理具有重要的理论意义和现实意义。本文通过建立流固耦合模型,考虑煤与瓦斯流固耦合作用,进行了不同掘进长度,掘进工作面瓦斯压力分布规律,瓦斯压力梯度改变以及瓦斯流动规律的数值模拟研究。研究表明,掘进巷道周边煤层瓦斯压力随煤壁暴露时间的增长逐渐降低,采掘活动对工作面前方煤体的影响范围达30m。并且越靠近煤壁瓦斯压力梯度越大,在距离巷帮5m范围内,瓦斯压力变化幅度最大。煤壁瓦斯流速随巷道掘进长度的增加先增加后减小,最后瓦斯流速趋于稳定。掘进工作面瓦斯流动规律的研究为矿井瓦斯治理提供安全可靠的依据,保证矿井安全生产。 相似文献
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煤油气共生矿井的采面瓦斯涌出预测 总被引：1，自引：1，他引：0
以煤系含油气的陈家山煤矿综采工作面瓦斯地质资料为依据,应用灰色系统理论中的关联分析方法,在研究影响采面瓦斯涌出量主控地质与生产因素的基础上,借助人工神经网络理论中的BP网络方法,建立了综采工作面瓦斯涌出量预测的BP网络模型。通过误差分析及实际应用,证明将关联分析与BP网络结合起来开展采面瓦斯涌出量预测是一种可行的方法。 相似文献
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基于遗传神经网络的瓦斯含量预测研究 总被引：7，自引：0，他引：7
瓦斯含量预测取决于多因素、非线性的函数关系的建立 ,预测模型建立的准确与否决定于各个影响因素之间的相互作用、相互耦合的特性。文中将神经网络与遗传算法有机地结合起来 ,以神经网络理论为基础 ,利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值 ,建立瓦斯含量预测模型。在实验室测试数据的基础上 ,建立遗传神经网络训练和检验样本集 ,其中包含有 38个典型样本 ,并且将检验结果分别与回归模型、标准BP神经网络、自适应BP神经网络的预测结果进行比较。结果表明 :遗传神经网络模型可靠 ,预测精度高 ,为促进软计算技术与瓦斯地质的结合奠定了基础。 相似文献
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简述了岩土爆破工程按《职业健康安全管理体系一规范》（GB／T28001）进行危险源辨识、风险评价和控制的方法,辨识重大危险源,对重大危险源进行控制,减少安全风险,提高安全运行绩效。 相似文献
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FORECAST OF PREFERRED FAULT BASED ON NEURAL NETWORK 总被引：10，自引：2，他引：8
基于优势面区域稳定性评价理论和人工神经网络 (ANN)的原理和方法 ,探讨了基于 ANN的优势断裂预报神经网络算法及模型 ,并结合实例检验表明应用反传 (BP)神经网络模型判定优势断裂的新方法是有效的 ,且取得了理想的结果。 相似文献
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选取内蒙古锡林郭勒盟与积雪有关的雪灾致灾指标, 以气温、 风速为气象条件孕灾环境指标, 坡度、 植被盖度为下垫面孕灾环境指标, 人口密度、 牧民纯收入、 人均GDP、 牲畜超载率等数据为承灾体脆弱性指标, 基于BP方法、 层次分析法、 建立了内蒙古锡林郭勒盟白灾综合风险评价体系, 并对其进行了风险评价与区划。为提高灾害评估的准确率, 白灾的灾害等级是以月为尺度进行评定, 选取的气象指标多数都是以月为尺度的指标。研究表明： 白灾与积雪因子高度相关, 是气候灾害, 积雪、 低温、 大风等气象因子长期作用的结果。对白灾尝试用BP神经网络法进行风险评估, 评估的灾害等级和实际灾害等级十分吻合, 用训练好的神经网络对各个旗县（1980 - 2015年）的白灾进行了风险评估, 评估效果理想。因此, 可以通过数值预报产品、 气候预测产品获取相关评价因子, 采用BP方法形成白灾风险预评估产品, 进而应用于雪灾风险评估业务中, 为相关部门提供决策依据。 相似文献
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泥石流活跃程度的评判结果对保护当地人民生命财产安全和经济建设的发展及地质灾害的防治工程布置有着很大的影响。然而以往的评判方法多以定性评判为主。由于每个人的知识水平、工作经验及评判问题的思维方式的差异，从而使评判结果或多或少存在一定的误差。论文旨在寻求一种新的方法来实现对泥石流活跃程度的定量分析，以便尽可能的减少人为误差。人工神经网络是一种具有学习、记忆、计算、仿真等功能的网络结构。BP网络是目前工程上运用最为广泛的一种误差反传的人工神经网络。它可以模拟任意复杂的非线形映射关系。应用神经网络对泥石流活跃程度进行定量分析评判，可以在一定程度上减少定性评判中的人为因素影响，提高评判的准确性。论文简要介绍了BP神经网络的基本原理、训练过程，以及如何利用MATLAB软件中的神经网络工具箱来创建、训练和应用评判泥石流活跃程度BP网络。在BP网络模型建立时采用了对研究区泥石流活跃程度影响最主要的8个参数作为输入层，并选取了研究区的20个样本对网络进行训练。最后用训练好的网络对研究区的10条支沟分别进行计算。计算结果与实际情况相符，说明利用BP神经网络来评判泥石流活跃程度具有很好的实用价值。 相似文献
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区域滑坡易发性研究对地质灾害风险管理具有重要意义.以往研究中,将多元统计模型与机器学习方法相结合用于滑坡易发性评价的研究较少.以三峡库区万州区为例,首先选取9种指标因子（坡度、坡向、剖面曲率、地表纹理、地层岩性、斜坡结构、地质构造、水系分布及土地利用类型）作为滑坡易发性评价指标.基于证据权模型（weights of evidence,WOE）计算得到的对比度和滑坡面积比与分级面积比的相对大小,对各指标因子进行状态分级;再利用粒子群法优化的BP神经网络模型（PSO-BP）得到各指标因子权重.综合两种模型确定的状态分级权重和指标因子权重（WOE-BP）计算滑坡易发性指数（landslide susceptibility index,LSI）,基于GIS平台得到全区滑坡易发性分区图.结果表明:水系、地层岩性和地质构造是影响万州区滑坡发育的主要指标因子;WOE-BP模型的预测精度为80.8%,优于WOE模型的73.1%和BP神经网络模型的71.6%,可为定量计算指标因子权重和优化滑坡易发性评价提供有效途径. 相似文献
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在水力因素多变的长江下游感潮河段建立ADCP在线测流系统实时采集指标流速,可选用合适的方法推求断面平均流速,从而实现流量的实时报汛和整编。多元线性回归分析和BP神经网络具有原理明晰、实现便捷等特点,为比较以上两种方法在断面平均流速计算中的优劣,以南京水文实验站2014年以来实测数据为例,分析不同情况下两种模型的拟合精度和预测精度。结果表明,两种模型均具有较好的有效性、精确性和稳定性,且拟合精度与模型选用的监测指标有关;对于只采用单一指标流速而言,BP神经网络模型的结果明显优于多元线性回归模型。同时,两种模型都能较好的预测断面平均流速,其中BP神经网络适应更好。 相似文献
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基于交替迭代算法神经网络评价岩石边坡稳定性 总被引：2，自引：0，他引：2
目前边坡工程中常用的稳定性分析方法主要分为极限平衡法和数值分析法2大类，文章对它们各自的主要愿理、特点及其优缺点等进行了阐述。首先，根据经典边坡稳定分析方法存在的局限性，提出有必要建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。其次，针对经典算法BP网络存在的某些缺陷，提出了一种交替迭代算法神经网络，以提高其非线性映射能力和泛化能力。交替迭代神经网络算法通过解2个阶数比较低的线性代数方程组，逐步求得连接权值的。以此提高收敛速度，且有利于寻求最优解。作者用FORTRAN语言编制了程序。分析了建立边坡岩体稳定性预测网络模型的建立中应该注意的几个方面。最后，基于已有的40个岩石边坡工程实例进行所建立的神经网络的训练和边坡稳定的预报，结果表明文中所建立的边坡稳定性预报方法具有较高的预报准确度。 相似文献
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通过多次在突出煤层掘进巷道迎头进行震波探测试验,并使用频谱分析和时频分析技术得到各巷道的单道震波信号的频率参数,对比分析各条巷道对应的瓦斯检验参数,建立起煤体瓦斯绝对涌出量与震波频率参数的关系：震波能量主要集中在两个独立的频率域内,高频区和低频区分别对应了震波的主频和次主频;随着煤体瓦斯含量的增大,震波的主频和次主频相应降低,且次主频对瓦斯含量的变化更为灵敏。利用震波频率参数预测掘进巷道迎头附近瓦斯含量,可为瓦斯突出危险性预测提供一种新的参数。 相似文献
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用改进后的BP神经网络评价黄土质边坡稳定性 总被引：11，自引：0，他引：11
首先介绍了改进BP神经网络性能的几种方法；在此基础上，考虑影响黄土质边坡稳定性分析的各种自然因素，包括坡高，坡比，强度指数，土何内摩擦角，土体容重，空隙水压力系数以及地震烈度统方法的计算结果进行逐一对比，对比结果证明了该方法能够满足一般黄土质边坡稳定性评价的精度要求；另一方面，由于方法的改进大大减少了网络的计算时间，使得黄土质边坡稳定性的评价更为便捷迅速，从而证明该方法具有一定的推广应用价值。 相似文献
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隧道地质条件复杂,岩爆灾害频发,造成严重经济损失及人员伤亡,为工程施工带来极大困难。为分析隧道施工期岩爆风险和为施工安全提供依据,以属性数学理论为基础,建立了8参数岩爆危险性属性评价模型。通过对隧道岩爆案例的系统整理与分析,总结岩爆主要影响因素,考虑隧道施工现场指标获取的难易程度,改进了岩爆传统评价指标,选取了围岩岩性、岩体强度、围岩完整性、地应力大小、地下水状况、隧道埋深、隧道断面大小及现场施工情况8个易于获取的指标,然后构建了岩爆危险性评价的属性识别模型;同时考虑主观因素和客观因素,采用层次分析法（AHP）和概率统计法结合的综合赋权法对各指标因素进行权重分析;将建立的岩爆危险性属性识别模型应用于雅康高速公路二郎山隧道,结果表明:评价结果与实际开挖结果总体吻合较好,验证了该方法在岩爆危险性评价中的可行性与合理性。该研究成果为隧道施工岩爆灾害危险性评价提供了一种有效的途径,对预防隧道岩爆灾害发生、减少施工损失具有重大的意义。 相似文献