玉华矿矿井瓦斯涌出量预测计算

根据玉华矿矿井瓦斯涌出量预测计算情况,指出本矿井必须建立瓦斯抽放系统,以降低矿井生产中的瓦斯涌出量,加强通风管理,确保矿井安全正常地生产。     

矿井回采工作面瓦斯涌出量预测新途径

在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验.结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义.     

矿井瓦斯涌出量建模预测

针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。     

矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测

根据组合预测的基本原理，建立了矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测数学模型。实例分析表明：组合预测提高了预测精度，是一种切实可行的预测方法。     

矿井瓦斯涌出量预测方法

为解决煤矿瓦斯涌出量预测不准确的问题,提出基于多种方法优化融合的瓦斯涌出量预测方法,建立瓦斯涌出量预测模型.采用适用于瓦斯涌出量系统特点的加权策略函数对最小二乘支持向量机进行改进,利用免疫遗传算法对加权最小二乘支持向量机进行核参数和正则化参数寻优.应用状态转移概率修正预测误差残值,使瓦斯涌出量预测模型的预测精度得到提高.研究结果表明:矿井瓦斯涌出量预测模型具有较好的快速性和准确性,具有广泛的应用前景.     

阜康石庄沟煤矿矿井瓦斯涌出量预测

本文根据《矿井瓦斯涌出量预测方法》对阜康石庄沟煤矿矿井瓦斯涌出量进行了预测和计算,根据预测结果,矿井属高瓦斯矿井,建议煤矿采用综合抽放瓦斯方法提高抽放瓦斯效果,确保煤矿生产安全。     

煤矿瓦斯涌出量预测的不确定性研究

根据瓦斯涌出量实际监测值是在某一区间内变化的实际情况,引入连续区间有序加权算子对区间数进行集结,并基于灰色预测建模思想给出一种不确定性煤矿瓦斯涌出量的预测模型。最后实例验证了该方法在煤矿瓦斯涌出量中的可行性和实用性。     

灰色理论在矿井绝对瓦斯涌出量预测中的应用

应用灰色控制系统理论建立了矿井绝对瓦斯涌出量动态预测GM(1.1)模型,预测结果表明GM(1,1)模型能够反映矿井绝对瓦斯涌出量动态变化。     

瓦斯涌出量在矿井风量计算中的应用

针对小煤矿风量计算中瓦斯涌出量的取值,必须要考虑到设计产量大于瓦斯等级鉴定期间产量的实际情况,同时应根据已有的历年瓦斯等级鉴定报告中的相对瓦斯涌出量数据,需确定合适的瓦斯涌出量梯度,对矿井设计开采深部煤炭或设计通风困难时期风量的相对瓦斯涌出量作出预测。     

基于灰色新陈代谢模型的煤矿瓦斯涌出量预测

针对煤矿井下瓦斯涌出量的特殊影响因素和灰色系统建模的特点,以煤矿瓦斯动态监测数据为基础,通过灰色系统建模、关联度分析及残差辨识,建立了灰色系统新陈代谢动态模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中,由事中及事后检验结果可知:原始数据一次累加后进行的GM(1,1)预测中,新陈代谢动态模型预测矿井瓦斯涌出量的拟合精度高,结果准确可靠,克服了一般模型对井下瓦斯涌出量数据采集、模型建立的困难,实现了瓦斯涌出量的动态预测,可为煤矿安全管理的正确决策提供科学依据.     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.     

煤矿井下瓦斯涌出量的动态预测

本文用灰色系统理论的GM(1,1)模型,对于铜川矿务局陈家山矿的瓦斯涌出量进行了动态预测。     

瓦斯地质分布规律预测矿井接续工作面的瓦斯涌出量研究

煤矿瓦斯是煤矿安全生产的主要灾害之一,而瓦斯防治工作是涉及面广和难度大的系统工程。因此,研究和分析矿井瓦斯地质规律的分布变化及规律,对矿井科学合理地进行工作面接续和接续工作面的瓦斯防治具有十分重要的意义。     

利用速度法预测矿井新盘（采）区瓦斯涌出量的研究

以潞安矿务局五阳矿南峰扩区为例，探讨了利用速度法预测矿井新盘（采）区瓦斯涌出量的方法，对制定瓦斯防治方案，进而根治矿井瓦斯具有重要的实际意义。     

改进的神经网络算法在瓦斯涌出量预测中的应用

针对传统神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部最小等缺陷,采用改良的BP算法———双权值迭代优化法,提高神经网络传统BP算法的训练速度。以三层神经网络为例,对权值进行优化。实验对比表明：双权值迭代优化法应用于瓦斯涌出量的预测,比一般BP网络有更高的预测精度和程序运行速度。     

回采工作面瓦斯涌出量的灰色动态预测

本文应用灰色系统理论建立了回采工作面瓦斯涌出量的灰色动态预测模型,并对化处矿1273回采工作面瓦斯涌出量进行了实例预测。     

基于Elman组合预测模型的瓦斯涌出量预测

为提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,基于Elman回归神经网络原理,以指数型线性回归、双曲线型线性回归及灰色预测三种方法得到的瓦斯涌出量预测值为样本数据,建立Elman组合预测模型,并利用MATLAB软件进行预测。结果表明,Elman组合预测结果的拟合曲线更接近实际情况。该模型有效提高了瓦期涌出量的预测精度,为煤矿安全生产提供了理论支持。     

三维灰趋势面分析法在瓦斯涌出量预测中应用

生产现场表明：在一定的地质范围内，矿井瓦斯涌出量的变化是呈一种逐渐的趋势性变化，而不是忽高忽低毫无规律变化的，因而可以用一个三维灰趋势面来描述其变化规律。本文介绍了灰趋势面分析法这种新的矿井瓦斯涌出量预测方法的建模机理和预测思路，并以湖南涟邵矿务局洪山殿矿蛇行山井四煤为例，进行了实际应用，在此基础上，绘制了井四煤层瓦斯涌出量分布的三维灰色趋势曲面，取得了优越于其他预测方法的结果。     

开滦矿区唐山煤矿瓦斯涌出规律及其预测

根据开滦集团唐山煤矿的地质背景、瓦斯分析报表等统计资料,分析瓦斯涌出特征及构造、埋深、地应力与瓦斯涌出量的关系,并采用分源预测法及地质统计法预测唐山煤矿地区8、9煤瓦斯涌出情况。结果表明：唐山煤矿瓦斯涌出形式为普通涌出,瓦斯来源为煤层瓦斯与采空区瓦斯;瓦斯涌出量明显受构造控制,大构造附近瓦斯富集较多;其涌出量随埋深增大而增大,分布状态与最大主应力的分布状态大体一致。地质统计法显示,绝对瓦斯涌出量随着埋深的增大而增大,变化梯度为1.35 m3/（min.hm）;分源预测法显示,瓦斯涌出量随煤层瓦斯含量增大而增大,并且明显呈正相关关系。该研究为矿井安全生产提供了有益参考。     

矿井未开采区瓦斯涌出量的预测

本文结合实测工程数据，利用数值分析的方法对矿井未开采区的瓦斯做出预测，为有效管理矿井瓦斯涌出提供了依据。