回采巷道螺纹钢锚杆支护新技术的应用

介绍了回采巷道螺纹钢锚杆支护新技术在古书院矿9#煤回采巷道的应用情况，并就其应用效果进行了分折和评价。     

回采巷道锚杆支护的FLAC分析

结合现场实际条件,用Fast Lagrangian分析方法（FLAC）对回采巷道在复合破碎顶板条件下的稳定性以及锚杆的作用进行了分析,得出了与现场实际完全吻合的结论,论证了初锚力的重要性。在此基础上,提出了锚杆支护时应注意的几个问题和相应的管理办法。     

回采巷道煤帮锚杆支护技术初探

分析了回采巷道煤帮稳定性对锚杆支护系统的影响，介绍了煤帮变形的破坏形式以及煤帮锚杆支护的机理与支护特点，提出了煤帮锚杆支护应注意的几个问题。     

浅谈轻放回采巷道锚杆支护技术

该文介绍了锚杆支护原理,对23123工作面轻放回采巷道锚杆支护参数的选择进行了研究,并对支护效果进行了观测,通过分析,锚杆支护不仅是安全可靠的,而且是经济合理的。     

斜梯形回采巷道锚杆支护组合梁计算模型

对斜梯形回采巷道锚杆支护组合梁厚度的研究,采用结构力学中的力法建立计算模型,得出了组合梁厚度的计算式,从而完善了不稳定围岩斜梯形回采巷道的锚杆支护参数设计。该模型得到了实际应用和验证。     

叠层厚直接顶回采巷道锚杆支护

对叠层厚直接顶条件下回采巷道的锚杆支护作用机理、支护原则以及参数设计进行了分析和探讨,提出的锚杆支护参数的设计方法、设计方案应用在集贤煤矿16号煤层取得了良好的经济技术效益。     

综采大跨度回采巷道锚杆—锚索减跨支护技术研究

针对综采大跨度回采巷道顶板难以控制的现场实际,在分析了单层岩层稳定性的主要影响因素基础上,运用UDEC3.0数值模拟软件深入研究了由单层岩层组合而成的回采巷道顶板稳定性的影响因素及其变形破坏规律。提出了通过合理布置锚索的位置,达到锚杆—锚索协同支护的减跨作用,在此基础上发挥锚杆的组合梁（拱）及悬吊作用以控制大跨度回采巷道冒顶事故的新的支护思想,并将其应用于神东矿区补连塔煤矿大跨度回采巷道,取得了良好的现场应用效果。     

阳坡泉煤矿10号煤层回采巷道支护设计

分析了阳坡泉煤矿10号煤层的赋存条件和现有回采巷道的使用现状,确定该矿回采巷道顶板为复合顶板,巷道支护形式采用金属网+预应力锚杆+W钢带+锚索补强的锚固支护方式。通过理论计算得出了巷道两帮和顶板的松动破坏范围,在此基础上确定了锚杆和锚索支护参数。工程实践表明,阳坡泉煤矿10号煤层回采巷道使用过程中巷道顶帮变形小,支护形式和支护参数合理,满足综采工作面安全生产的要求。     

复合顶板下回采巷道锚杆(网)+锚索联合支护技术实践

本文针对复合顶板煤层地质条件复杂,回采巷道支护难度大的特点,对回采巷道锚杆(网) 锚索联合支护的参数设计和布置及应用进行了研究和探讨,获得了成功的回采巷道支护经验和成果.     

复合顶板下回采巷道锚杆(网)+锚索联合支护技术实践

本文针对复合顶板煤层地质条件复杂,回采巷道支护难度大的特点,对回采巷道锚杆(网)+锚索联合支护的参数设计和布置及应用进行了研究和探讨,获得了成功的回采巷道支护经验和成果。     

锚杆支护在综采面中的应用

为降低原煤成本、减轻工人劳动强度、建设高产高效矿井，晓南矿在西三403综采工作面进行支护工艺改革，采用树脂药卷、螺纹钢锚杆、加钢筋梯、金属网联合支护取代12^#矿用工字钢梯形棚支护，取得了良好的效果，为回采巷道锚杆支护及综采低采高产高效生产创造了一条新的途径。     

露天矿边坡稳定性预测的人工神经网络模型

利用人工智能中的神经网络原理和方法,建立了露天矿顺层边坡稳定状态预测的神经网络模型,描述了矿山边坡稳定指标与其影响的非线性映射关系,提出了露天矿边稳定性预测的神经网络原理和方法。     

利用神经网络预测开采引起地表沉陷

本文将人工智能中的神经元网络理论引入开采沉陷学领域．用以预测矿山开采引起的岩层与地表移动．利用神经网络对已知样本进行学习．初步探索出一条新的用来预测矿山开采沉陷的理论方法。     

用人工神经网络预测黑火药燃烧性能

利用人工神经网络算法建立了黑火药燃烧热力学参数的定量BP网络模型,通过10组配方的元素组成及其输出参数测试值对模型进行了训练,用另外9组配方的测试结果与相应的预测结果进行了对比研究. 结果表明,该方法能较好地对黑火药的燃烧参数进行预测,预测值和试验值误差小于7%,精度较高,可作为功能黑火药配方设计、输出特性参数预测的工具.     

人工神经网络在地表径流预报中的应用

为了更加准确地对地表径流进行预测,选择广东省汕尾市南告水库以上流域作为研究对象,构建BP神经网络模型对南告水库的日资料进行径流模拟研究,研究结果表明:人工神经网络可以提高预测精度,且应用前景比较广泛.     

东坡井田矿井构造的人工神经网络定量评价

以东坡井田为例介绍了人工 神经网络方法在矿井构造定量评价中的应用。首先在分析了东坡井田矿井构造主要影响因素基础上,确定了12个指标作为指标;然后详细叙述了神经网络输入层、隐层及输出层神经元个数的确定以及利用有序的质量最优分割方法和插值法得到训练样本;最后经过学习对网络进行训练,利用此网络对划分出的东坡井田的评价单元进行评价取得了良好的效果。     

人工神经网络在苏州空气污染预报中的应用

人工神经网络在预测预报领域的应用越来越广泛。简单介绍了BP神经网络的基本原理,较详细地回顾了国内BP神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,并建立了苏州市区SO2浓度预报的BP神经网络,预报结果表明:该模型具有简便、快速、准确的优点,可推广用于其它空气污染物的预报。     

深部开采岩爆预测的神经网络方法

岩爆是深部高地应力岩石地下工程中的一种常见灾害,其影响因素之间存在着极其复杂的非线性关系。在综合分析基础上,选取开采深度、围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度和抗拉强度比值、岩石冲击性倾向指数作为岩爆预测的评判指标。应用人工神经网络方法,建立了岩爆预测的计算模型,利用国内外一些深部开采、岩石地下工程资料作为学习样本和测试样本对模型进行训练。该模型成功应用于某矿巷道的岩爆预测,预测结果与实际情况一致,此研究为深部开采岩爆预测提供了新的途径。     

基于神经网络的交通参数预测方法

为能够迅速准确地采取相应措施处理交通拥堵问题,改善行车安全,进而提高路网效率,研究了基于神经网络的交通参数预测方法,预测了交通流量、速度和占有率.在分析常用BP(Back Propagation)神经网络算法的基础上,研究误差平方和最小化的L-M(Levenberg-Marquart)算法.相对于常规预测方法,基于神经网络的交通参数的预测方法对于随机的参数变化具有更好的适应性,能及时跟随交通参数的变化,所以精确度更高,适应性更好.仿真结果显示,L-M算法的训练速度相比于常规BP算法要快几十倍,预测交通流量、速度和占有率等参数的效果优于常用的指数平滑算法,因此基于神经网络的交通参数预测方法可以应用于交通领域.     

煤巷树脂锚杆的施工工艺及应用

介绍了树脂锚杆结构特点,并对树脂锚杆及其构件的用途、安装工艺、应用进行了论述。