基于灰色关联度BP神经网络预测煤层瓦斯含量

以淮南矿区潘三矿13-1煤层为例,在分析潘三矿瓦斯地质资料的基础上,结合灰色关联度分析,确定煤层埋深、地质构造、煤层倾角、煤层厚度以及顶板岩性为影响煤层瓦斯含量的主要因素,建立瓦斯含量预测BP神经网络模型。对已建立的模型进行训练和检验,并预测煤层未开采区域瓦斯含量。结果表明:建立的预测模型能满足煤矿实际安全生产的要求,为矿井瓦斯灾害防治提供一定的参考依据。     

潘三矿13-1煤层瓦斯赋存规律及影响因素分析

通过对潘三矿地质构造、地质勘探钻孔与采掘工作面实测瓦斯含量以及影响煤层瓦斯赋存因素的分析,研究了矿井13-1煤层瓦斯赋存规律.结果表明:井田瓦斯分布具有分区分带的特点,瓦斯风化带与瓦斯带分界明显,瓦斯带瓦斯分布呈现出北低南高、东高西低规律.根据井田地质构造特征及煤层瓦斯运移与保存条件,可划分为3个瓦斯地质单元,各瓦斯地质单元瓦斯含量随埋藏深度增加而增加,具有明显的正相关关系,控制瓦斯分布的因素主要有埋藏深度、地质构造、圈岩性质、构造煤等.     

任楼井田82煤层构造煤分布规律及其控制因素

为了查明任楼井田82煤层构造煤的分布特征及影响构造煤层分布的因素,利用钻孔测井曲线,结合井巷工程揭露情况,对82煤层各钻孔构造煤厚度进行识别、统计,并绘制构造煤层厚度等值线,在此基础上对82煤构造煤层的分布特征进行分析。分析结果表明：井田内构造煤普遍发育,井田南部构造区,构造煤较为发育,构造煤在煤体中所占的比例在80%左右;在中部构造区,构造煤厚度分布稳定;在北部构造区内受煤层厚度较薄的影响,构造煤厚度相对较薄。井田构造煤分布受褶曲构造、断裂构造与地应力综合因素的影响。     

基于灰色神经网络预测潘一东矿瓦斯含量

运用灰色关联分析影响潘一东矿井瓦斯含量的各因素,得出煤层标高、顶板岩性、煤厚、地质构造是影响瓦斯赋存的主要因素。选取这四种因素作为神经网络的神经元进行建模预测,结果表明,基于灰色关联度的神经网络模型预测瓦斯含量,预测精度高,证明了基于灰色理论与神经网络预测模型的可靠性。     

基于逐回归分析的瓦斯含量预测研究

为了解各影响因素对煤层瓦斯赋存特征的影响,准确预测煤层瓦斯含量,在潘三矿勘探钻孔资料的基础上,运用线性统计规律和瓦斯地质因素分析方法,确定影响11-2煤层瓦斯含量分布的主要控制因素有煤层埋藏深度、地质构造、砂泥比、煤层厚度和倾角;利用逐回归分析建立煤层瓦斯含量预测模型,并结合实际数据,对预测模型进行检验与误差分析。结果显示,模型预测精确度高,验证了基于逐步回归分析方法的预测模型的可靠性,具有很好的实用价值。     

基于灰色关联与神经网络的瓦斯含量预测研究

为了解各影响因素对煤层瓦斯赋存规律的影响,准确预测煤层瓦斯含量,在分析潘一东勘探钻孔资料的基础上,基于灰色关联分析了影响13-1煤层瓦斯含量的各因素,确定了煤层埋深、顶板岩性、煤层厚度和地质构造是影响煤层瓦斯含量的主要因素;利用神经网络方法建立了煤层瓦斯含量预测模型,结合实际数据,对预测模型进行训练与检验。结果表明：预测精度较高,验证了基于灰色理论与神经网络预测模型的可靠性。     

淮南煤矿区岩溶塌陷现状及形成条件分析

以淮南矿区为例,结合区域地质条件,介绍了矿区岩溶塌陷现状,并对岩溶塌陷形成条件进行分析,结果表明,覆盖层特征、岩溶发育程度、地下水等对岩溶塌陷的产生有着重要的影响.     

朱庄煤矿高位钻孔瓦斯抽采效果主要影响因素

对朱庄煤矿四煤层的瓦斯治理技术和瓦斯抽放效果进行了介绍,并结合生产数据,对影响其抽放效果的主要因素进行了分析,得出了在不同影响因素下瓦斯抽放量的变化规律。为瓦斯的科学治理提供了依据,保证了煤矿安全生产。