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顶板瓦斯抽采巷因具有大流量和连续抽采的优点,被广泛用于高瓦斯或突出矿井回采工作面瓦斯治理。如何确定合理的顶板巷布置位置,以高效抽采采空区卸压瓦斯,是保障工作面瓦斯治理效果的关键。为此,在深入分析顶板瓦斯抽采巷布置原则及其布置位置影响因素的基础上,提出了一种基于GA–BP神经网络模型的顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测方法;采用灰色关联分析法确定了GA–BP神经网络模型的预测指标,并设计开发了顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测系统。研究结果表明:(1)工作面的采厚、埋深、覆岩结构、煤层倾角、倾向长度等5个物理指标是顶板瓦斯抽采巷布置位置的主控因素,且其权重值排序由大到小依次为采厚、埋深、覆岩结构、煤层倾角、倾向长度。(2)随着遗传代数的增加,GA–BP神经网络适应度不断减小,且当遗传代数为60时其适应度变化基本稳定,表明GA–BP神经网络初始权重和偏置效果较好。(3)在当前训练样本数据集的前提下,基于GA–BP神经网络模型的顶板瓦斯抽采巷布置位置的预测结果与实际工况值的相对误差仅为0.43%~11.27%,在可接受的范围内。该研究可为顶板瓦斯抽采巷精准设计提供一定的参考。 相似文献
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新疆焦煤公司煤层瓦斯难解吸, 导致抽采难度增大。而煤中可溶有机质对瓦斯的吸附解吸有重要影响。为了研究其影响, 使用四氢呋喃对煤中的可溶有机质进行抽提, 采用低温氮吸附测试抽提前后煤的孔隙结构, 利用煤岩高压瓦斯吸附装置进行抽提前后煤样的吸附解吸实验。研究结果表明: 经过四氢呋喃抽提后, 发现所有煤样的平均孔径、孔体积和比表面积均有不同程度的增大, 认为煤中的可溶有机质被溶解, 形成了新的微孔, 同时原孔隙被扩大;4#煤、5#煤和6#煤的吸附常数a分别减小了2.73%、16.09%、14.57%, 4#煤和5#煤吸附常数b分别增大了12.18%、2.58%, 6#煤的吸附常数b减小了8.59%, 煤的吸附能力降低, 解吸速度增大, 可溶有机质促进了煤对瓦斯的吸附。
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