煤与瓦斯突出预测模糊专家系统

利用模糊数学与专家系统理论 ,建立了煤与瓦斯突出预测模糊专家系统并用于对实际矿井进行检验 ,证明结果是可信的     

采掘工作面煤与瓦斯突出预测专家系统的研制

在全面分析了采掘工作面煤与瓦斯突出影响因素的基础上 ,构建了突出预测推理知识模型 ,借助XF6 .1开发工具 ,结合焦作东部矿区实际地质构造 ,设计实现了基于Windows平台的工作面煤与瓦斯突出预测专家系统 ,结果表明 ,此专家系统能以专家级水平对王作面煤与瓦斯突出灾害做出比较准确的预测 ,从而保障煤矿的安全生产。     

煤与瓦斯突出区域预测信息系统开发

煤与瓦斯突出复杂的矿井动力现象,在GIS技术支持下,研究矿井地质构造、煤体结构特征以及应力场等对煤与瓦斯突出的影响及相互间的关系,瓦斯空间分布状况及与灾害危险程度的关系.应用多种预测方法、指标和技术,开发煤与瓦斯突出区域预测信息系统,实现数据的可视化管理,提高预测的准确性和时效性,系统在淮南矿区得到了成功的应用.     

基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测

从潘一矿13 1煤层煤与瓦斯突出特征出发,探讨了突出机理,认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型的突出·针对该类型的煤与瓦斯突出,从突出的诸控制因素和预测方法的工程可行性等层面讨论了区域预测思想和具体的方法·指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和必然共性,并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息,对勘探资料和测井资料进行充分的数据挖掘,并结合支持向量机先进的分类算法的多因素模式识别区域预测方法,它既有理论基础,又具有工程实用性和可操作性·用这一方法对潘一矿13 1煤层煤与瓦斯突出的区域进行预测,得到的突出危险区与实际发生的突出点分布范围相...     

煤与瓦斯突出区域预测技术的研究

煤与瓦斯突出是煤矿井下一种复杂的动力现象,它严重地威胁着煤矿的安全生产.区域预测是以突出机理为基础的一种预测.通过对煤与瓦斯突出理论的分析结合层次分析法、模糊综合评判等理论,分析确定了井田范围内影响煤与瓦斯突出的地质构造、地应力、煤质煤体结构、煤层瓦斯赋存条件和瓦斯参数等重要因素及相互关系,确定出煤与瓦斯突出预测综合指...     

基于神经网络与遗传算法耦合的 煤与瓦斯突出区域预测研究

煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象,剧烈的动力效应可导致矿井重大的财产损失和人员伤亡,因此,实现煤与瓦斯突出的有效预测对煤炭工业安全生产具有重要意义。文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础,针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型,并进行了实例验证。研究结果证明了该模型的合理性,对煤矿实现煤与瓦斯突出区域的预测具有较大的指导价值。     

木孔煤矿煤与瓦斯突出危险性区域预测研究

按《防治煤与瓦斯突出规定》要求,突出煤层的区域突出危险性预测采用单项指标(二指标法),但由于煤与瓦斯突出机理的复杂性,木孔煤矿在实际应用过程中采用多种指标共同预测,结果互相参考印证,可以提高突出危险性预测的准确性.     

基于GIS的煤与瓦斯突出区域预测的可视化

为了查明矿井地质构造、应力场等突出影响因素与突出危险性之间的内在联系,在GIS技术支持下建立多因素模式识别模型,综合应用VB、MATLAB完成煤与瓦斯突出危险性预测可视化程序的开发.用多因素模式识别概率预测方法进行煤与瓦斯突出危险性的区域预测,划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出评估.实现煤与瓦斯突出预测的可视化管理,提高瓦斯灾害预测的准确性.     

模糊数学在煤与瓦斯突出预测中的应用

本文应用模糊数学方法,结合南桐矿务局砚石台煤矿的具体情况,对该矿煤与瓦斯突出的预测进行了多级模糊综合评判。其评判结果与该矿的实际情况吻合,表明了模糊论方法学在煤与瓦斯突出预测中的应用是可行的。本文所得结果对该矿煤与瓦斯突出的预测及防治措施的研究都具有参考价值。图1,表5,参5。     

煤与瓦斯突出的神经网络预测分析

煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。     

突出煤的电磁响应特征研究

应用ΔＰ仪和电磁场发生仪构成的实验系统，研究了结构破坏严重的突出煤在电磁场作用下的影响特征。结果表明，电磁场作用下煤的初始瓦斯放散速度有明显的变化，突出煤的变化幅度远大于非突出煤。根据煤屑瓦斯放散理论，分析了实验现象的机理，应用突出煤体电磁响应特征，提出了关于突出机理和突出防治的新见解。     

关键层—应力墙瓦斯突出机理

认为瓦斯突出的发生和发展受控于赋存在岩石－含瓦斯煤－岩石体系中诸多因素的综合作用,并在此基础上提出了关键层－应力墙的瓦斯突出机理。     

采煤机液压故障诊断专家系统的研究

针对采煤机液压系统故障的复杂性问题,通过有效的知识获取手段,借助专家系统开发工具,建立了采煤机液压故障诊断专家系统：MGH-DBES。介绍了系统开发流程、知识获取、知识推理等。测试表明：系统运行是可靠的,诊断结果是有效的,维修决策是可行的。     

概率神经网络在煤与瓦斯突出中的应用

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对小样本情况下BP神经网络泛化能力低的缺点,采用概率神经网络对煤与瓦斯突出的危险性进行预测.该模型的预测准确性高,能有效地预测煤与瓦斯突出的危险性.     

浅谈煤矿地质构造与瓦斯灾害的预测

煤矿开采是一项极其危险的工作,在矿山的生产过程中,水、火、瓦斯、顶板、煤尘是煤矿的五大灾害。这些自然灾害的发生与矿井的地质构造有着紧密的联系,而且这些灾害对作业人员的人身安全存在着巨大的威胁。因此针对煤矿地质构造与瓦斯灾害的预测进行分析。     

MESIDSS 的设计与实现方法研究

阐述了将专家系统的基本概念和实现方法同决策支持系统的开发技术相融合的一种新型的多专家系统集成式决策支持系统（ＭＥＳＩＤＳＳ）提出的必要性，给出了ＭＥＳＩＤＳＳ的基本概念和特征，描述了ＭＥＳＩＤＳＳ的基本结构框架，着重讨论了ＭＥＳＩＤＳＳ中各组成部分所应具备的功能以及系统的实现方法．     

基于系统聚类分析和判别分析的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出是一种非常复杂的动力现象,影响因素众多,发生原因复杂。文中采用SPSS软件对典型突出矿井的煤层瓦斯压力(P)、瓦斯放散初速度(ΔP)、煤的破坏类型(D)、煤的坚固性系数(f)4个参数的实测数据进行了系统聚类分析。分析结果与17个已知样本实际发生的动力现象一致,说明了综合4个指标来预测煤与瓦斯突出的合理性。然后通过判别分析建立了煤与瓦斯突出预测函数。实践证明,该函数较准确地预测了17个已知样本和4个未知样本的煤层突出危险性,为煤与瓦斯突出预测提供了一种新方法。     

KJ99瓦斯监测监控系统在寺河矿选煤厂的应用

针对寺河矿井下煤体瓦斯含量高、煤炭释放瓦斯及瓦斯积聚的特点,介绍了KJ99瓦斯监测监控系统,分析了KJ99瓦斯监测监控系统的应用效果。     

煤与瓦斯突出预报数据关联性的聚类分析

合理地选择突出控制因素是进行突出预测的关键技术之一．首先给出了基于系统聚类的突出预报数据关联性分析方法，通过DB Index准则判断聚类模型的有效性．然后研究了煤与瓦斯突出控制因素的选择规则．最后以平顶山煤矿为例，分析了该矿突出预报数据间的关联性，得到了相应的变量聚类树，并选择了主要的突出控制因素．仿真结果验证了所提出的突出控制因素选择方法的合理性和有效性．图2，表3，参11．