分源法预测回采工作面瓦斯涌出量

在分析了分源法预测瓦斯涌出量原理的基础上,本文结合某矿区回采工作面实况和保护层工作面瓦斯涌出量预测经验总结,对目前分源法预测回采工作面瓦斯涌出量模型进行了修正,并将预测结果与实测的瓦斯涌出量值进行了比较。结果表明,修正后的分源法预测模型能可靠的预测回采工作面瓦斯涌出量,对该矿回采工作面瓦斯治理提供了依据。     

正阳煤矿2#煤层回采工作面瓦斯涌出量预测

 为了取得较高的预测准确度,通过实际掌握正阳煤矿2#煤层的瓦斯基础参数、煤层赋存状况及开采技术条件,本文采用分源预测法进行对正阳煤矿2#煤层的回采工作面进行瓦斯涌出量预测,按工作面瓦斯主要涌出源—包括开采层、围岩和邻近层瓦斯涌出规律对回采工作面的瓦斯涌出量进行计算。     

分源预测法在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用

预测瓦斯涌出量对于煤矿安全生产具有重要的作用。本文介绍了分源预测法预测回采工作面瓦斯涌出量的应用。通过分别计算开采层相对瓦斯涌出量及邻近层相对瓦斯涌出量,相加得到回采工作面瓦斯涌出量,为煤矿瓦斯安全治理工作提供了一定的依据。     

回采工作面瓦斯涌出规律及涌出量预测方法的研究

从对目前国内各种回采工作面瓦斯涌出量预测方法的分析,提出更为精确的预测计算公式,并以阳泉一矿１２＃ 煤层为例进行了预测验证。     

回采工作面瓦斯涌出量预测的实践与探讨

本文通过对焦作矿区回采工作面瓦斯涌出量预测的实例分析，论述了矿山统计法和分源计算法预测瓦斯涌出量的适用性和应用过程中瓦斯基础参数的可靠性评价。     

综放工作面瓦斯涌出量预测研究及应用

分源预测法在对综放工作面进行瓦斯涌出预测时误差较大的原因在于未区分不同作业环节的瓦斯涌出。依据分源预测法原理将综放工作面瓦斯来源具体分为5部分,并根据瓦斯涌出规律及相关文献得到每一部分涌出量计算公式。将分源预测法与改进后公式应用于耿村煤矿13180工作面,计算所得到结果与实测值进行比较,证明改进后公式误差明显减小,可以用来预测综放工作面瓦斯涌出量。     

下霍煤矿矿井瓦斯涌出量预测研究

通过实测下霍煤矿3号煤层的原始瓦斯含量、气体组分等瓦斯基本参数,结合地勘期间的瓦斯含量数据、煤层赋存条件、开采技术条件和设计开采方案,在研究下霍煤矿3号煤层瓦斯含量分布规律的基础上,推测出下霍煤矿井田范围内的3号煤层既有甲烷带,又有瓦斯风化带,采用分源预测法对下霍煤矿一、二采区3号煤层开采时的矿井瓦斯涌出量进行了预测。     

高瓦斯采煤工作面瓦斯涌出量的分源预测

针对山西潞安五阳煤矿76采区开采技术条件和煤层瓦斯地质条件,在分析了目前国内外矿井瓦斯涌出量预测方法现状的基础上,运用分源预测法,得出了回采工作面和掘进工作面的瓦斯涌出量预测值.     

分源预测法预测煤矿瓦斯涌出量

本文通过现场数据测量并计算介绍了该方法在斜沟煤矿12采区8#煤层瓦斯涌出量预测中的应用。在运用分源预测法对斜沟煤矿进行瓦斯涌出量预测时,发现预测值会因瓦斯涌出量参数选择的不同而受到影响,因此本文针对此误差提出可行性的解决方案。     

基于PCA-FOA-GRNN的回采工作面瓦斯涌出量预测

回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,运用改进的果蝇优化算法(FOA)对传统GRNN模型进行优化,应用主成分分析法(PCA)对样本数据进行降维简化处理,以减少次要因素对预测结果的干扰。选取晓明矿数据对模型进行验证,预测效果良好,其平均绝对误差为3.98%,低于传统GRNN模型的7.06%。     

高瓦斯矿井回采工作面瓦斯涌出规律与预测

根据实际测定结果,分析了工作面相对瓦斯涌出量与瓦斯含量的关系及绝对瓦斯涌出量的变化规律.运用瓦斯地质理论,研究了瓦斯涌出量影响因素,包括产量、瓦斯含量、煤厚、埋深等.以相似原理为基础,用统计分析的方法对未采区工作面瓦斯涌出量进行了预测.     

工作面瓦斯涌出量预测及瓦斯来源分析

某矿5煤层局部瓦斯异常涌出对煤矿的安全生产造成了严重影响,通过采用分源计算法对采掘工作面瓦斯涌出量进行预测,分析了采掘工作面瓦斯涌出影响因素和涌出来源,提出了针对性的防治措施。     

基于IGSA-ELM模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对现有煤矿回采工作面瓦斯涌出量预测方法存在的预测时间较长,预测精度不高的问题,提出了用IGSA优化ELM神经网络的瓦斯涌出量预测模型。将优选策略和粒子的记忆、信息交换功能引入万有引力搜索方法,利用IGSA对ELM神经网络的网络隐含层节点数进行寻优,利用自相关系数法筛选出回采工作面瓦斯涌出量的8个主要影响因素,建立基于IGSA-ELM算法的瓦斯涌出量预测模型,并结合矿井监测到的历史数据进行实例分析。试验结果表明:经IGSA优化后的ELM神经网络瓦斯涌出量预测模型与PSO-ELM神经网络、ACC-ENN和GSA-ELM神经网络预测模型相比,预测精度分别提高310%、60%、31%,为回采工作面瓦斯涌出量的预测提供了一种新的快速预测方法。     

坚硬顶板条件下大采高小煤柱回采工作面上隅角瓦斯治理

通过对坚硬顶板条件下大采高小煤柱综采工作面上隅的瓦斯涌出特点进行分析,提出了分源治理的综合措施,收到了很好的效果.     

综采工作面瓦斯涌出源相分析及瓦斯流场研究

通过建立瓦斯涌出计算模型,对寺家庄矿15108工作面的瓦斯源进行分析计算并研究其瓦斯流动分布规律。在对瓦斯扩散流动规律及生产规律的详细研究的基础上,建立了适应性较强的瓦斯涌出量分源计算模型,并依据此模型进行相关测量,计算所研究工作面各瓦斯源相的涌出量,同时分析工作面各瓦斯源相的相互作用对工作面瓦斯流动规律的影响。     

金地井田煤层瓦斯分布特征及工作面瓦斯涌出量预测

根据实测金地井田8#、13#煤层瓦斯含量和气体组分实验室测定结果,结合金地井田的地质构造特征及煤层瓦斯垂直分带理论,分析认为:金地井田范围内8#、13#煤层均处于瓦斯风化带。同时应用分源预测法对金地井田不同生产时期的回采工作面瓦斯涌出量含量进行了预测。     

回采工作面瓦斯涌出分布规律

回采工作面瓦斯超限现象经常发生,给煤矿安全生产带来重大隐患。为了掌握回采工作面瓦斯涌出的状况及随时空的变化规律,寻找瓦斯富集地点,确保工作面安全生产。采用单元法原理对新峰四矿12160工作面的瓦斯来源及构成进行了研究分析,得出了回采工作面瓦斯涌出的分布规律,为工作面防止瓦斯积聚及改变瓦斯运移通道等瓦斯治理提供必要的技术指导。     

瓦斯涌出量预测及工作面通风系统的研究分析

针对煤炭开采过程中瓦斯涌出作为引发瓦斯灾害的最关键原因,以山西高平科兴云泉煤业有限公司9103综采工作面为研究背景,分析研究了瓦斯涌出量的影响因素以及预测指标。采用分源预测法对9103工作面瓦斯涌出量进行预测,同时根据预测结果确定9103工作面通风需风量和风流路线。为后续其他工作面瓦斯涌出的防治研究奠定了基础。     

工作面顶板灾害预测预警技术

基于经典矿山压力理论和大量现场数据,为实现工作面顶板灾害预测预警,提出了区域支架联合分析技术和预测波形自修正技术。该技术在液压支架工作状态分析基础上,利用计算机海量数据快速处理功能,通过工作面局部区域内半数以上支架在相近时间内达到来压判据判定周期来压和生产过程中顶板运动规律的统计、分析、推理、修正,从而预测周期来压波形,最终完成顶板运动规律的准确分析、预测,并在可能发生危险时报警,减少顶板灾害发生。