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顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测方法
被引量：
4
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作者
郭世斌
胡国忠
+3 位作者
朱家锌
许家林
秦伟
杨南
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期203-213,共11页
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...
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。
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关键词
瓦斯
抽
采
顶板瓦斯抽采巷
巷
道布置
遗传算法
智能预测
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职称材料
题名
顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测方法
被引量：
4
1
作者
郭世斌
胡国忠
朱家锌
许家林
秦伟
杨南
机构
中国矿业大学矿业工程学院
中国矿业大学煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室
出处
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期203-213,共11页
基金
国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点资助项目(U22A20169)
江苏高校“青蓝”工程资助项目
江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目(JNHB-094)。
文摘
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。
关键词
瓦斯
抽
采
顶板瓦斯抽采巷
巷
道布置
遗传算法
智能预测
Keywords
gas drainage
roof gas drainage roadway
precision arrangement
genetic algorithm
intelligent prediction
分类号
TD712 [矿业工程—矿井通风与安全]
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作者
出处
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被引量
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1
顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测方法
郭世斌
胡国忠
朱家锌
许家林
秦伟
杨南
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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