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为提高矿山边坡地表变形预测模型的精度，从矿山边坡地表变形影响因素角度考虑，建立了基于粒子群优化（PSO）极限学习机（ELM）的矿山边坡地表变形预测模型。结合经典的粒子群优化算法和极限学习机方法，提出矿山边坡地表变形影响因素同地表变形数值之间的耦合关系；采用中煤平朔安家岭露天矿区矿山边坡地表变形及影响变形因素的采集数据，应用ELM建立预测模型，并应用PSO对ELM预测模型的输入层与隐含层的连接权值、隐含层阈值进行优化，以提高其预测精度。研究表明，经过PSO的优化，将预测模型的最大相对误差（4.705×10-8）、均方误差（6.243×10-5）及均方根误差（0.008）等预测误差参数分别降低到1.516×10-8，1.158×10-5和0.003，说明PSO-ELM预测模型具有更高的预测精度，该预测模型可在后续研究中进一步应用于矿山边坡地表变形预测中，以期提升矿山生产安全。 相似文献
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工作面瓦斯涌出量是采面通风设计及制定采面瓦斯防治措施的主要依据。在收集陈家山煤矿大量瓦斯地质资料基础上,分析了矿井主采4-2号煤层采面瓦斯涌出规律及其影响因素,研究认为,采面瓦斯涌出量为矿井主要瓦斯来源,其涌出量与煤层埋藏深度、煤层瓦斯含量、顶板含油气小街砂岩厚度及工作面日产量等主要控制因素呈正相关关系;采用数学建模方法建立了采面瓦斯涌出量预测模型,编制了采面瓦斯涌出量预测图,结果显示4-2号煤层采面绝对瓦斯涌出量总体呈现出由井田浅部向中部迅速增大,再由中部到深部逐渐减少的变化趋势。 相似文献
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适当加大综放工作面长度已成为煤矿高产高效主要发展方向之一,但工作面采长加大后,瓦斯的涌出量加大,对安全生产带来隐患。通过分析阳泉煤矿三矿综放工作面采长增加后瓦斯涌出量的变化特征,对采长200m以下和200m以上的综放工作面瓦斯涌出影响因素进行了对比研究,认为综放工作面采长增大后,邻近层垮落卸压范围增大,吨煤瓦斯涌出量增加27%;瓦斯涌出总量的增加主要取决于卸压影响范围体积的增加和煤层开采产量的增大。 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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在总结桑树坪煤矿瓦斯涌出量分布特征的基础上，通过定性与定量分析方法，研究了影响综采工作面瓦斯涌出量的主控因素，为该矿瓦斯涌出量定量预测研究奠定了基础。 相似文献
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岩溶地面塌陷是多种因素共同作用的结果,具有隐蔽性和突发性的特点。为了快速、准确地对岩溶地面塌陷进行预测,提出了一种在因子分析的基础上利用遗传算法(GA)优化的极限学习机(ELM)岩溶地面塌陷预测模型。选取8个岩溶地面塌陷影响因素,利用因子分析提取5个公因子,然后输入GA-ELM模型进行预测。利用20组实例作为样本进行学习预测,以其中12组作为训练集,另外8组作为测试集。结果表明:进行因子分析后,不仅使ELM模型网络结构进一步简化,还提高了在相同隐含层神经元节点数情况下的预测正确率;在样本数较少的情况下,可以通过提高隐含层神经元节点数的方法来提高ELM模型预测正确率;GA-ELM模型相对于ELM模型的预测正确率明显提高,其具有更强的学习、预测能力;基于因子分析的GA-ELM岩溶地面塌陷预测是一种简单、准确、高效的方法。 相似文献
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近松散层开采覆岩导水裂隙带沟通上覆含水层导致了顶板水害事故的发生。在其他开采因素相似时,工作面顶板覆岩结构的不同会致使导水裂隙带发育高度出现较大差异。为此,通过收集淮北煤田17例近松散层开采覆岩导水裂隙带发育高度实测数据作为训练样本,利用一行两列向量对近松散层工作面顶板覆岩结构进行量化,并联合煤层采厚、煤层倾角、工作面斜长、开采深度、松散层厚度共计6个影响因素作为输入数据,实测导水裂隙带发育高度作为输出数据,依据径向基函数神经网络建立了考虑覆岩结构影响的近松散层开采导水裂隙带发育高度预测模型。并将该预测模型应用于淮北煤田中的青东煤矿,经钻孔冲洗液漏失量与钻孔彩色电视观测验证,获得预测结果相对误差为3.3%,低于《“三下”开采规范》中经验公式计算误差19.2%。该方法为近松散层开采导水裂隙带发育高度的合理确定提供了理论支持。 相似文献
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为准确预测非充分采动导水裂缝带高度,选取开采厚度M、煤层埋深H、工作面倾斜长度L、煤层倾角α、覆岩力学性质R、覆岩结构特征S为非充分采动导水裂缝带高度主要影响因素。采用量纲分析建立了导水裂缝带高度与M,H,L,α,S间的无量纲关系式。结合30组实测数据,采用多元回归得到无量纲关系式的最优函数关系式。选取2个非充分采动工作面导水裂缝带现场实例对预测模型进行了工程验证,预测模型预测结果与实测结果吻合良好,其相对误差分别为3.64%和2.93%,预测模型的预测精度可以满足煤矿安全生产现场需要。 相似文献
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灰色关联理论在矿井瓦斯涌出灾害预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于灰色理论分析方法,建立了煤层瓦斯涌出量及其影响因素的数学模型,根据某煤矿14^#煤层各影响因素的灰色关联度来对煤层瓦斯涌出情况进行预测;最后对推导结果进行了实际检验。检验成果表明用该方法对煤层瓦斯涌出量进行预测是可行的,可为矿井瓦斯灾害预测提供参考依据。 相似文献
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基于PCA-SVR的煤层底板突水量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于主成分分析支持向量机回归(PCA-SVR)的煤层底板突水预测方法,用主成分分析来解决输入变量的选择问题。主成分以较少的维数包含了高维变量所携带的大部分信息,这不仅避免了过多的输入导致训练速度慢,同时也保证了预测准确度。实例表明,所提方法可有效消除众多影响因素间的相关性,减少输入变量个数,提高预测效率和精度。 相似文献
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为准确描述地表沉陷盆地分布形态，基于幂指数函数模型，结合缓倾斜煤层走向长壁式工作面地表沉陷盆地的特征，采用理论分析与数值模拟相结合的方法，建立适用于缓倾斜煤层走向长壁式工作面的沉陷盆地模型，分析模型参数的影响因素及参数的变化规律，并验证模型的适用性和预计精度。研究表明:模型参数n反映下沉盆地底部范围大小，主要与采动程度有关，取值范围为1~3，其取值精度取决于观测点个数；参数k反映下沉盆地边缘的收敛速度和下沉影响范围，主要与采煤方法、顶板管理方法及松散层厚度有关，其值可通过地表最大下沉值或煤厚进行确定；在对常村煤矿地表沉陷进行预计时，预计值与实测值的差值平方和为3.08×106，中误差为267.59 mm，为最大下沉值的6.47%。研究缓倾斜煤层走向长壁式工作面地表沉陷盆地模型旨在对常村煤矿地表沉陷的预测和预防工作提供理论基础。 相似文献
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Numerical simulations for coupled rock deformation and gas leak flow in parallel coal seams 总被引：3，自引：0，他引：3
Peide Sun> 《Geotechnical and Geological Engineering》2004,22(1):1-17
Based on the new viewpoint of interaction mechanics for solid and gas, gas leakage in parallel deformable coal seams can be
understood. That is, under the action of varied geophysical fields, the methane gas flow in a double deformable coal seam
can be essentially considered to be compressible with time-dependent and mixed permeation and diffusion through a pore-cleat
deformable, heterogeneous and anisotropic medium. From this new viewpoint, coupled mathematical models for coal seam deformation
and gas leak flow in parallel coal seams were formulated and the numerical simulations for slow gas emission from the parallel
coal seams are presented. It is found that coupled models might be close to reality. Meanwhile, a coupled model for solid
deformation and gas leak flow can be applied to the problems of gas leak flow including mining engineering, gas drainage engineering
and mining safety engineering in particular the prediction of the safe range using protective layer mining where coal and
gas outbursts can efficiently be prevented.
This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date. 相似文献