煤与瓦斯突出预测的距离判别分析法及应用

将距离判别分析法应用在煤与瓦斯突出预测中,建立煤与瓦斯突出预测的距离判别分析模型.选取瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度等5项影响突出的主要指标作为距离判别分析模型的判别因子,以我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本进行训练,建立相应判别函数,经过训练后的模型回判估计的误差率为零.利用该模型对云南恩洪煤矿突出实例进行预测,结果与实际情况完全符合.研究结果表明,距离判别分析模型识别性能良好,预测精度高,在研究煤与瓦斯突出预测中具有良好的实用性和有效性.     

贝叶斯判别法在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型,为提高突出预测的准确性和增强预测预报方法的实用性,文章选用瓦斯压力、瓦斯放散速度等多项影响判别因子,建立了基于贝叶斯判别分析煤与瓦斯突出的判别模型,通过对22组样本的学习和6组样本的预测,验证了该方法在煤与瓦斯判别中具有较高的准确性.     

基于Fisher-逐步判别法的煤与瓦斯突出预测

为准确、可靠地对煤与瓦斯突出进行预测,基于Fisher判别分析理论,建立了煤与瓦斯突出预测的Fisher判别模型。通过逐步判别分析法筛选出瓦斯放散初速度、瓦斯压力和埋深3个煤与瓦斯突出敏感指标作为突出判别因子,利用所构建的判别模型对20组煤与瓦斯突出实例数据进行训练学习得出相应的判别函数,用回代估计的方法进行逐一验证,误判率仅为5%。将建立的判别模型应用于10组突出实例进行判别预测,判别正确率达100%。结果表明:Fisher-逐步判别分析模型稳定性好,判别准确度高,是一种十分有效的煤与瓦斯突出预测方法。     

煤与瓦斯突出的机理及距离判别分析法

通过分析煤和瓦斯突出机理,运用距离判别分析法来建立煤与瓦斯突出预测的距离判别分析模型,以淮南淮北典型突出矿井的煤和瓦斯突出为例,建立判别函数,经过模型回判估计后的误差率为零。     

煤与瓦斯突出危险性的图示判别法

提出一种对煤与瓦斯突出危险性进行综合判别的图示方法，该方法简单可行，应用方便，适用性和可靠性较强。     

基于Bayes判别分析法的煤与瓦斯突出预测研究

建立了煤与瓦斯突出预测的Bayes判别模型,选用5项指标作为判别因子,将突出类型分为4个等级作为Bayes模型的正态总体,利用训练好的模型进行了实例预测。研究表明,Bayes判别模型是预测突出的有效方法。     

瓦斯含量法预测煤与瓦斯突出的研究与应用

针对目前我国煤与瓦斯突出预测方法存在的预测深度浅、效率低等局限性,结合我国突出煤层特定的赋存条件及其物理力学性质,研发了基于瓦斯含量预测煤与瓦斯突出的一整套新技术与装备,主要包括煤层瓦斯含量直接快速测定技术、装备及工艺;煤与瓦斯突出三维数值模拟软件程序;适用于中软突出煤层的深部随钻定点取样技术和装备;瓦斯含量指标临界值的确定方法等。通过该研究,工作面突出预测的深度从目前的小于10 m提高到65 m,且预测时间缩短为原来的1/2。以淮南顾桥矿13号煤层为例说明了瓦斯含量指标临界值的确定程序与方法,初步确定顾桥矿13号煤层的瓦斯含量指标临界值为8.00 m3/t。     

煤与瓦斯突出分形预测研究

以几个典型矿井为研究对象，应用分形几何理论和方法对地质构造进行定量描述，并分析其和煤与瓦斯突出危险程度的关系。确定了矿井断层网络分布的分形特征，初步建立了其分维持特征与突出之间的关系。研究结果表明，突出与非突出井田的断层分布均服从分形规律；井田吕断层分布的分维值与瓦斯突出之间存在着正相关关系等重要结论。为突出带预测提供了新的研究思路。     

瓦斯地质法在煤与瓦斯突出预测中的应用

介绍了中马村煤矿的基本情况。运用瓦斯学的一般原理,对该矿的瓦斯地质进行分析和整理,建立了适合该矿的煤与瓦斯突出预测瓦斯地质法,通过比较证实了瓦斯地质法比其它预测方法安全经济。     

浅谈煤与瓦斯突出的预测预报法

浅述了国内外有成效的煤与瓦斯突出预测预报方法的重要性；着重说明了“钻孔瓦斯涌出初速度Vo──煤强度系数f──煤层厚度m的综合测定法”；指出了煤与瓦斯突出的规律显现指标；指明只有通过完好的仪器仪表显示和测定及熟练掌握预测方法，才能得到准确地预测预报。     

煤与瓦斯突出危险性预测

介绍用钻屑指标法预测煤巷掘进工作面突出危险性方法以及在前岭煤矿预测试验结果，确定了突出危险临界值和突出危险性等级。对煤巷掘进工作面预测突出危险性具有一定的参考价值。     

煤与瓦斯突出危险性预测

介绍用钻屑指标法预测煤巷掘进工作面突出危险性方法以及在前岭煤矿预测试验结果，确定了突出危险临界值和突出危险性等级。对煤巷掘进工作面预测突出危险性具有一定的参考价值。     

基于两总体Fisher判别分析法的煤与瓦斯突出预测

应用两总体Fisher判别分析法,选取电磁辐射强度、钻屑瓦斯解吸指标、钻屑量、钻孔瓦斯涌出初速度、软煤厚度为预测指标,提出了基于两总体Fisher判别分析法的煤与瓦斯突出预测模型。以河南能源化工集团有限公司九里山煤矿为例,基于两总体Fisher判别分析法的煤与瓦斯突出预测模型对无突出危险预测准确率100%,对有突出危险预测准确率80%,无漏报。     

煤与瓦斯突出预测的Bayes-逐步判别分析模型及应用

为提高煤与瓦斯突出预测的准确性,基于判别分析理论,通过逐步判别法筛选出瓦斯放散初速度、瓦斯压力、软分层厚度3个煤与瓦斯突出敏感指标作为突出判别因子,将煤与瓦斯突出危险性分为4个等级作为Bayes判别分析的4个正态总体,建立了煤与瓦斯突出预测的Bayes-逐步判别分析模型。利用该判别模型对20个煤与瓦斯突出实例进行训练学习得出相应的判别函数,用回代估计的方法进行逐一验证,其误判率为0。将建立的判别模型应用于8个突出实例进行判别预测,其结果与实际情况完全吻合。     

煤与瓦斯突出预测预报的研究

<正> 煤与瓦斯突出是煤矿生产中严重的自然灾害之一。我国煤矿有很大一部分属于突出矿井,也是世界上煤与瓦斯突出现象最严重的国家之一。 建国30余年来,随着突出矿井的增多,突出次数的不断增加,全国的防突出工作也     

煤与瓦斯突出强度预测的研究

根据关于突出机理的"球壳失稳"理论提出了预测煤层突出强度的指标,通过多次突出模拟试验,用多元回归方法建立了预测突出强度的线性函数,实验证明:煤样的初始释放瓦斯膨胀能和软煤厚度可以准确地预测煤层的突出强度。     

煤与瓦斯突出监测预测技术研究

煤与瓦斯突出作为典型的煤岩动力灾害,其发生的突然性和剧烈的破坏性对煤矿生产安全构成极大的威胁,对其监测预测技术进行研究具有重要的意义。对煤矿煤与瓦斯突出监测预测方法的研究现状进行了论述及分析,声发射技术日益成为煤与瓦斯突出监测预测最有效和最有潜力的监测方法。利用声发射监测技术对变形破裂剧烈区域进行定位,做到对煤与瓦斯突出灾害准确预测。     

基于PCA-Fisher判别分析模型的煤与瓦斯突出危险等级预测方法研究

为了提高煤与瓦斯突出预测精度,选取瓦斯含量、瓦斯压力、瓦斯放散初速度等11个因素作为判别指标,将煤与瓦斯突出强度分为无突出、小型突出、中型突出、大型突出4个等级。利用贵州黔西北煤矿资料中的28组数据作为训练学习样本,建立了煤与瓦斯突出危险等级预测的PCA-Fisher判别分析模型,再利用资料中其余6组数据作为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与BP神经网络模型和Fisher判别模型的判别结果进行比较。结果表明：PCA-Fisher判别模型具有更高的准确性和可靠性,可以对煤与瓦斯突出危险等级进行有效预测。     

用电磁辐射法非接触预测煤与瓦斯突出

简述了煤岩体受载破坏变形时产生电磁辐射的规律和产生的机理 ,分析了电磁辐射法预测煤与瓦斯突出的原理 ,并用KDB5本安型煤与瓦斯突出电磁辐射监测仪在现场进行了实测。结果表明 ,采用电磁辐射法非接触预测突出是一种很有发展前途的地球物理方法。