韓城下峪口煤礦瓦斯涌出量預(yù)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、瓦斯是危害礦井安全生產(chǎn)的重要因素之一，也是煤礦中最為嚴(yán)重的災(zāi)害之一。對(duì)礦井未采區(qū)域進(jìn)行瓦斯涌出量預(yù)測(cè)是煤礦地質(zhì)工作者的一項(xiàng)非常重要的工作，它對(duì)有效防止瓦斯超限、瓦斯爆炸，保障礦井生產(chǎn)安全有著重大意義。對(duì)于地質(zhì)條件復(fù)雜的礦井，因瓦斯涌出規(guī)律比較復(fù)雜，傳統(tǒng)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法顯得有些不足。在原有的技術(shù)基礎(chǔ)上探索新的預(yù)測(cè)方法成為當(dāng)前瓦斯涌出預(yù)測(cè)研究的重中之重。 本文以陜西韓城下峪口高瓦斯突出礦井為實(shí)例，通過(guò)瓦斯地質(zhì)資料的系統(tǒng)收集與整理

2、，用灰色關(guān)聯(lián)分析方法研究了主采煤層瓦斯含量的主控因素，將其作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)，對(duì)研究區(qū)未知區(qū)域煤層瓦斯含量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。 考慮到灰色動(dòng)態(tài)模型在預(yù)測(cè)波動(dòng)性較大的數(shù)據(jù)序列時(shí)，會(huì)出現(xiàn)誤差較大的缺點(diǎn)，在礦井瓦斯涌出量研究中，將自記憶原理引入GM(1，1)模型，組成灰色自記憶模型。用于未來(lái)年份礦井瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)，取得了很好的效果。@2 由于瓦斯涌出量預(yù)測(cè)樣本大及基本BP算法存在的收斂速度慢，易陷入局部極小點(diǎn)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)難以確定