動力災害煤炭資源開采危險程度預測方法.pdf

1、煤礦動力現(xiàn)象是指在高應力狀態(tài)下積聚有大量彈性能的煤或巖體，在一定的條件下突然發(fā)生破壞、冒落或拋出，使能量突然釋放，呈現(xiàn)聲響、震動以及氣浪等明顯的動力效應的現(xiàn)象。
　　我國是一個以煤炭為主要能源的國家，煤炭在我國能源結構中占70％以上。然而煤礦災害時有發(fā)生，比如在我國的撫順、北京、大同、棗莊、新汶、開灤、南桐等礦區(qū)的許多礦井，都先后發(fā)生過沖擊地壓現(xiàn)象，并造成了較大危害；而我國煤礦的煤與瓦斯突出更是頻繁發(fā)生，據(jù)統(tǒng)計，我國有煤與瓦斯突出

2、礦井107個，突出次數(shù)占世界突出總次數(shù)的35%，造成了許多人員傷亡和經(jīng)濟損失。上述的沖擊地壓和煤與瓦斯突出是非常典型的兩種動力災害，可見，煤礦動力災害嚴重影響著我們煤炭資源的開采。
　　科學有效地對各類動力災害進行預測，實現(xiàn)動力災害的預測與預控，可以減少動力災害發(fā)生的概率，是保證礦井安全生產(chǎn)的必要前提。
　　本文分別采用粗糙集-人工神經(jīng)網(wǎng)絡和粗糙集-支持向量機技術，分別建立了沖擊地壓和煤與瓦斯突出這兩種典型的動力災害預測模型

3、，并對模型進行了檢驗。主要研究內(nèi)容如下：分析了沖擊地壓和煤與瓦斯突出發(fā)生的機理；建立了基于粗糙集—神經(jīng)網(wǎng)絡和粗糙集—支持向量機的沖擊地壓危險性預測模型；建立了基于粗糙集—神經(jīng)網(wǎng)絡和粗糙集—支持向量機的煤與瓦斯突出預測模型；通過實例，對以上的粗糙集—神經(jīng)網(wǎng)絡和粗糙集—支持向量機模型進行了模型檢驗，并對這兩種方法的預測結果進行了比較分析，結果顯示：在沖擊地壓危險性預測和煤與瓦斯突出強度預測中，粗糙集—支持向量機模型的預測準確率均要高于粗糙集