煤与瓦斯突出预测的SOFM模型及应用

煤与瓦斯突出是煤矿生产活动中常见的一种动力灾害之一,其危险性等级评价是煤矿安全生产的必要前提和保证。文章综合考虑煤与瓦斯突出发生的地应力、瓦斯和煤的物理力学性质等条件,选取地质破坏程度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及开采深度作为煤与瓦斯突出危险性预测的评价指标。基于此,文章借签一种自组织特征映射(SOFM)神经网络,建立煤与瓦斯突出危险性预测的SOFM神经网络模型,将SOFM神经网络模型应用于国内26个典型矿井的煤与瓦斯突出危险性预测。研究表明,SOFM神经网络模型预测效果较好,其正判率为92.31%。说明该模型可为小样本、多指标的煤与瓦斯突出预测提供一种新的思路。     

用人工神经网络预测煤与瓦斯突出

设计了反向传播人工神经网络模型来预测煤与瓦斯突出.用“留一法”训练了神经网络模型,然后对几个实际样本进行了预测.预测结果表明：对其中两个样本的预测完全准确,另一个出现了偏差,均方误差、相对均方误差和拟和值的统计指标值分别为0.577 4,0.577 4%和1.866 0.     

神经网络计算方法在煤与瓦斯突出预测中的应用

准确确定煤与瓦斯突出是对矿井安全生产十分有益的事。由于影响煤与瓦斯突出的因素很多，用传统方法很难对其进行准确预测。神经网络技术是一门在20世纪80年代中期兴起且在近年迅速发展的前沿交叉学科。它是以模拟大脑的思维方式进行计算的，比较善于处理多因素问题，因此用神经网络技术对煤与瓦斯突出进行预测是有一定的研究价值的。     

新型煤与瓦斯突出预测指标确定及应用

针对现有煤与瓦斯突出预测指标存在的不足,探讨了一种新的突出预测指标,即流量面积矩,该突出预测方法能对掘进巷道前方煤体的突出危险性实施动态连续测定,是一种线性预测方法.对该预测指标在理论上的可行性进行分析并在现场进行试验,得到流量面积矩指标的突出临界值为81.47 (L· m2)/min,在现场打钻过程中,当测得的流量面积矩数值大于突出临界值时都会发生煤与瓦斯突出动力现象,说明该预测指标的预测结果与现场实际情况具有较好的一致性,这对矿井预防煤与瓦斯突出工作起到了很好的指导作用.     

煤与瓦斯突出预测敏感指标及其临界值研究进展

煤与瓦斯突出预测是突出煤层2个"四位一体"综合防突措施的关键环节,对确定突出预测敏感指标及其临界值具有重要意义。以往突出预测敏感指标及临界值的确定,包括地应力指标和瓦斯指标,是通过现场反复测试、试验确定的;而现今的突出防治管理模式不支持这种方法,故只能采取实验室试验研究,主要是针对瓦斯相关指标的研究,结合部分现场验证来确定。选取大隆矿12煤、芦岭矿8煤、祁南矿3煤、朱仙庄矿10煤、童亭矿7煤和新景3煤等6个煤样,煤种涉及中等变质程度的气肥煤到高等变质程度的无烟煤,试验研究了各煤样瓦斯压力P与瓦斯含量W,瓦斯压力P与钻屑瓦斯解吸指标K_1和Δh_2,以及钻屑瓦斯解吸指标K_1与Δh_2之间的关系规律。结果表明:突出预测的瓦斯指标之间具有单值对应关系,但各煤样的这种对应关系是变化的,国家相关标准给出的突出预测指标建议临界值之间并不对应,也不能完全反映煤层的实际突出危险性与突出严重程度,不同变质程度煤层很难存在统一的临界值;应用煤层瓦斯相关指标之间的对应关系,结合突出煤层的实际,如始突深度、突出动力现象、钻孔动力现象等,可间接确定突出预测敏感指标的临界值。同时,未来精细化的突出防治对突出预测敏感指标有更高的要求,进一步研究的方向应包含反映地应力状况、小构造影响下煤层赋存、预测煤层潜在突出强度的指标,以及适应突出灾害差异性的新突出预测方法及措施效果检验方法。     

基于突变理论的煤与瓦斯突出危险性预测的研究

将突变理论引入到煤与瓦斯突出危险性预测的研究中,进行了将突变理论和模糊数学结合的突变级数法进行突出预测的研究,从而构建了煤与瓦斯突出危险性预测的评价模型.基于突变理论的煤与瓦斯突出危险性的预测研究,综合考虑了不同指标对突出危险性的影响程度,通过实例分析计算表明,该方法预测结果能较好地与实际相吻合.     

Matter-elements model and application for prediction of coal and gas outburst

The theory and method of extenics were applied to establish classical field matter elements and segment field matter elements for coal and gas outburst. A matter-element model for prediction was established based on five matter-elements, which included gas pressure, types of coal damage, coal rigidity, initial speed of methane diffusion and in-situ stress. Each index weight was given fairly and quickly through the improved analytic hierarchy process, which need not carry on consistency checks, so accuracy of assessment can be improved. Supported by the National Natural Science Foundation of China (50534080); the Science and Technology Research Project of Chongqing (CSCT, 2006AA7002)     

声发射连续预测煤与瓦斯突出技术研究

评述了我国煤与瓦斯突出预测技术现状及发展趋势,指出动态连续预测技术是有前途的。介绍了新开发的AEF-1型声发射监测新装备的功能和技术特点,采用嵌入式PC结构,可进行全波形数据采集。探讨了AE声发射预测煤与瓦斯突出的滤噪工艺和预测工艺技术。     

煤与瓦斯突出预测的一个新指标

煤与瓦斯突出是煤矿主要瓦斯灾害事故类型之一。目前,国内煤与瓦斯突出预测主要是根据瓦斯动力现象特征和基于煤层瓦斯压力、煤的破坏类型、坚固性系数与瓦斯放散初速度的四参数法。四参数法规定,4个参数均超过各自的临界值才能定为突出煤层;瓦斯压力的临界值为0.74 MPa。但实践表明,瓦斯压力小于0.74 MPa 也曾多次发生突出。本文用可压缩流体力学的观点分析了突出机理;采用多相连续介质力学中的应力分析法建立了煤与瓦斯突出预测的一个新指标 F,并给出了有关参数的计算方法;案例分析表明,所得结果符合实际。     

基于精细化预测的弱突出煤层动态防突技术

针对煤与瓦斯弱突出煤层的高效防突问题,提出了基于精细化突出预测的动态防突技术。该技术首先对即将开拓的工作面进行块段划分,在煤巷掘进过程中对每一块段开展煤与瓦斯突出危险性预测工作,基于突出危险性的预测结果采取相对应的措施,避免了防突措施的盲目性,提高了防突措施的效率。以大河边煤矿7号煤层作为研究对象,开展了煤与瓦斯弱突出煤层的动态防突技术的研究,建立了包含预测区域划分、测试钻孔设计、测试结果综合分析的成套动态防突技术,在保证矿井安全生产的条件下,实现了煤巷安全掘进1 400 m,工作面比原计划提前6个月回采完毕,缓解了矿井采掘接替紧张的局面。     

工作面煤与瓦斯突出电磁辐射的神经网络预测方法研究

以自适应神经网络的基本原理为基础，系统研究了煤与瓦斯突出电磁辐射自适应神经网络预测的原理，将电磁辐射自适应神经网络模型应用于煤与瓦斯突出危险性预测，实现了煤与瓦斯突出危险性的电磁辐射动态趋势预测．应用结果表明，煤与瓦斯突出电磁辐射神经网络预测法具有预测方法简单、准确性高等特点，可应用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测．     

利用MATLAB神经网络进行煤与瓦斯突出预测的研究

从煤与瓦斯突出的机理出发，考虑煤与瓦斯突出的综合影响因素，利用MATLAB神经网络工具箱，在VC 中嵌入MATLAB神经网络模块，建立了能够准确预测煤与瓦斯突出的神经网络预测模型，并制成了相应的预测软件。应用该软件进行实际检验，预测结果完全与实际相吻合，可以用来准确预测工作面煤与瓦斯突出。     

煤与瓦斯突出电磁辐射预测指标临界值的确定及应用

阐述了非接触电磁辐射法预测煤与瓦斯突出等动力灾害现象的原理,系统地分析了煤与瓦斯突出电磁辐射预测指标临界值的影响因素．认为电磁辐射预测临界值的确定与煤岩地质情况、煤岩内应力分布、煤岩电性参数、煤中瓦斯状态和煤岩含水率等因素有关;临界值确定的具体方法是通过常规预测方法与电磁辐射方法同步测定的．     

Application of dynamic set-pair analysis in coal and gas outburst prediction

Analyzed the factors which affected the coal and gas outburst, then established the corresponding indicator system. Built a dynamic set-pair analysis prediction model which combined of Markov model and set-pair analysis model, and then it applied to coal and gas outburst prediction. Finally, compared the prediction results with the actual results. As provided a reference to the coalmine in safety decision-making. The research results indicate that there are four districts in high dangerous level, two districts in middle level and one district in low level, which consistent with the actual situation; the dynamic set-pair analysis model has a good effect in predicting coal and gas outburst. Especially in the continuous time intervals, according to the data of mined exploration and the connection degree analysis, we can deduce the dangerous levels of unexplored districts from the historical data. In different districts, the relevant indicators can be adjusted accordingly, so as to enhance the accuracy of the prediction.     

煤与瓦斯突出区域性预测的综合判据研究

为了准确、快速地预测煤与瓦斯突出,以焦作中马村矿为实施矿井,采用瓦斯地质理论全面分析了影响瓦斯突出的地质条件,利用数量化理论Ⅲ筛选了瓦斯突出的敏感指标,应用数量化理论Ⅱ建立了煤与瓦斯突出区域性预测的综合判据,选用二维判别方法对中马村矿二l煤层未采区进行了预测,预测结果为突出危险区23个,突出威胁区41个,非突出区106个,与实际突出结果吻合．表明采用瓦斯地质理论和数量化理论相结合的方法预测煤与瓦斯突出是可行的．煤与瓦斯突出区域性预测综合判据的建立使突出预测规范化,有望推广应用．     

遗传算法与神经网络的结合在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用研究

将反映煤与瓦斯突出的重要特征指标:最大钻屑量(S)、钻屑解析指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q0)和煤的坚固性系数(f)通过神经网络与遗传算法有效结合,建立煤与瓦斯突出危险性预测模型,并通过现场实测数据进行突出危险性预测。结果表明:两种算法的结合对煤与瓦斯突出危险性预测是有效的,它与传统的预测方法相比收效速度更快,容错能力更强,预测精度更高。     

基于气体驱动煤与瓦斯突出试验系统的研制与应用

为进一步研究气体驱动对构造带发生煤与瓦斯突出的影响规律及其孕灾机理,自主研发了“基于气体驱动的多场煤与瓦斯突出试验系统”,其主要由加载系统、三轴压力室、快速泄压系统、温控系统、数据采集系统、声发射监测系统、辅助系统等组成。该试验系统主要功能:① 可进行不同温度、不同瓦斯压力下标准型煤和原煤试样的煤与瓦斯突出试验;② 能进行不同尺寸煤样的突出试验,并能采用不同尺寸的突出口,控制突出强度;③ 将声发射探头安装在三轴室的压头内,使探头与试验系统一体化;④ 可通过次压力室的透明结构观察突出全过程;⑤ 试验系统含有多级压力室,改变突出口外部的气体压力,诱发延时突出。试验结果表明:气体压力对煤样有较明显的粉化作用,原煤煤样的突出现象更接近现场实际,突出后不仅存在粉化的煤粉,还有大量的大颗粒煤粉和小煤块,从而出现封堵突出口、抑制突出的现象。     

基于改进BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测模型

分析总结了煤体渗透率的3个主要影响因素--有效应力、温度和瓦斯压力,并结合煤体的力学特性建立了一个预测煤层瓦斯渗透率的BP神经网络模型。根据不同有效应力、不同温度和不同瓦斯压力条件下大量具有代表性的煤样渗透率数据来建立学习样本,并对该模型的精度进行了检验。该BP神经网络经过11 986次学习后精度满足要求,训练后BP神经网络模型所得预测结果的最大绝对误差为0.049×10-15 m2,最大相对误差为4.298%。根据所建立的BP神经网络模型得到的预测值与实测值吻合较好。     

Development of regional prediction information system of coal and gas outburst

Coal and gas outburst information system is based on Geographic Information System（GIS）, with which the relation among mine geological structure, coal features, stress field and coal and gas outburst were researched, and also the relation between gas distributed condition and dangerous degrees. Various prediction method, index and technique were applied to realize the data visualization; the accuracy of region prediction was increased. The system has successfully applied in Huainan minging area and Pingdingshan minging area.     

煤巷掘进工作面突出预测指标及其临界值研究

基于煤与瓦斯突出机理,构建了煤巷掘进工作面煤与瓦斯突出的简化力学模型,通过力学分析,提出了以瓦斯压力为主要指标的突出判式。根据突出预测指标K 1与瓦斯压力之间的关系,推导出突出敏感指标K 1的临界值。结合山西华晋焦煤有限公司沙曲煤矿的实际情况,确定了沙曲煤矿突出敏感指标K 1的临界值为0.5,煤层出现构造破坏时,临界值为0.3。