基于神经网络BP模型的煤与瓦斯突出等级划分方法

基于神经网络BP模型的煤与瓦斯突出等级划分方法

应用行业：矿山
技术领域：安全工程
主要内容
煤与瓦斯突出矿井的突出危险评价及突出等级划分必要性分析；
突出等级划分可行性及突出危险评价的指标体系的灰色关联分析；
突出煤层采动过程中围岩应力应变分布的相似模拟实验；
突出等级BP神经网络模型的建立及标权值的确定；
突出等级划分软件编制及网络训练；
工程验证并形成一套操作性较强的突出等级划分软件系统。
技术要点
对《煤矿安全规程》中有关“突出矿井、突出煤层”的规定及实施“一刀切”的安全管理方法提出异议。
对矿井煤与瓦斯突出进行再划分，从而为矿井煤与瓦斯突出进行分级管理提供理论依据。
首次应用神经网络BP模型建立矿井煤与瓦斯突出等级划分的方法，并编制相关的程序。
应用情况及前景
我国煤矿煤与瓦斯突出情况都比较严重，为有效预防恶性突出事故的发生，国家在此方面投入了大量的人力物力和财力，现行的管理办法是，只要发生过一次煤与瓦斯突出，该矿井或该煤层在安全上就得按整齐划一的突出煤层或突出矿井来管理。然而，各矿的突出情况各不相同，对于那些突出危险不很严重的矿井防突工作势必带有一定的盲目性，造成不必要的人力、物力和财力的浪费。所以，有必要对煤与瓦斯突出矿井进行评价，对突出等级进行再划分。较长时间以来煤炭行业处于一个低潮期，总体效益不是太好，如今虽有所改观但问题依然存在。在此基础上，将突出情况不同的矿井划分为不同的等级从而实施不同的管理， 以减小矿井的安全投入。这一问题的研究在理论和实践上都具有重大意义。