Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。     

含瓦斯构造煤卸围压作用渗透性变化特征试验研究

针对含瓦斯煤轴压恒定卸围压渗透性演化规律,以新登煤业二1煤原煤样为研究 对象,利用自主研发的含瓦斯煤岩三轴应力蠕变渗流试验装置,开展不同围压下轴向应 力恒定卸围压渗流测试试验。基于实验结果表明:构造煤在应力加载阶段渗透率降低, 且轴压围压同时加载,渗透率变化与轴向应变符合线性变化,轴压加载阶段,渗透率与 轴向应变符合负指数函数变化规律;围压卸载阶段,渗透率在卸围压过程中一直减小, 随着轴向应变的增加,渗透率出现反弹,但未出现突变现象,渗透率增加阶段与时间变 化符合退化的负指数函数关系;构造煤渗透率卸围压失稳后,渗透率没有出现突变原因 认为煤样中没有形成较大的有效渗流通道,且在一定的有效应力作用下瓦斯渗流的有效 通道出现自愈合现象。     

基于层次分析法的矿井突水风险模糊综合评价

突水风险评价是矿井水害预控管理的重要内容,应用层次分析法与模糊数学理论,对矿井的突水风险进行科学与合理评价。在评价过程中,建立了矿井突水风险评价指标体系,通过比较矩阵的计算确定出突水风险各相关因素的影响权重,并进行权重总排序,找出矿井突水主要影响因素。基于该评价体系,建立二级模糊综合评价模型。应用表明:该评价方法能够对多个定性与定量指标影响的评价进行综合权衡,比较准确有效地反映出矿井突水风险等级。