延时煤与瓦斯突出的实时预警理论与应用研究
罗新荣
杨飞
康与涛
张爱然
1.中国矿业大学,煤炭资源与安全开采国家重点实验室,安全工程学院,江苏,徐州,2210082.中国矿业大学,煤炭资源与安全开采国家重点实验室,安全工程学院,江苏,徐州,2210083.中国矿业大学,煤炭资源与安全开采国家重点实验室,安全工程学院,江苏,徐州,2210084.中国矿业大学,煤炭资源与安全开采国家重点实验室,安全工程学院,江苏,徐州,221008
摘要：结合煤矿井下瓦斯涌出实时监测图,利用神经网络技术判断瓦斯异常情况.选取4个参数作为瓦斯延时突出预测的特征指标:井下瓦斯涌出峰值、瓦斯上升梯度、瓦斯超限时间和瓦斯下降梯度.瓦斯异常涌出超限3%,并持续时间超过10 s为瓦斯延时突出敏感指标的临界值.结合VB+ADO的编程及数据库访问技术,建立了人工智能神经网络的瓦斯预警理论模型、瓦斯预警模型的自学习训练方法和瓦斯预警技术.模型预测结果与实际情况完全相同.
关键词：瓦斯延时突出预警神经网络
分类号：TD713(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(50534050)教育部科学技术研究项目(105025)
论文发表日期：2008-03-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 163-166 )
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