董矿分公司二水平二采区瓦斯涌出量预测及防治技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展态势 | 第8-12页 |
| 1.2.1 瓦斯涌出规律研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 瓦斯涌出量预测研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 瓦斯抽采研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容和目标 | 第12页 |
| 1.4 研究方法及技术路线 | 第12-14页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第13-14页 |
| 2 瓦斯赋存规律研究 | 第14-29页 |
| 2.1 矿井及工作面概况 | 第14-17页 |
| 2.1.1 矿井概况 | 第14-15页 |
| 2.1.2 矿井地质构造 | 第15-16页 |
| 2.1.3 工作面概况 | 第16-17页 |
| 2.2 综采工作面瓦斯基础参数测试分析 | 第17-25页 |
| 2.2.1 煤样工业分析 | 第17-20页 |
| 2.2.2 吸附常数a、b值测定 | 第20-22页 |
| 2.2.3 煤质坚固性系数测定 | 第22-23页 |
| 2.2.4 煤层瓦斯含量测定 | 第23-24页 |
| 2.2.5 瓦斯放散初速度测定 | 第24-25页 |
| 2.3 二水平二采区瓦斯赋存规律研究 | 第25-28页 |
| 2.3.1 瓦斯含量的影响因素分析 | 第25-26页 |
| 2.3.2 瓦斯含量的主控因素分析 | 第26-28页 |
| 2.4 小结 | 第28-29页 |
| 3 瓦斯涌出量预测模型的构建 | 第29-36页 |
| 3.1 BP神经网络概述 | 第29-31页 |
| 3.1.1 BP算法的基本原理 | 第29页 |
| 3.1.2 BP神经网络的结构 | 第29-30页 |
| 3.1.3 BP神经网络的优点和存在的不足 | 第30-31页 |
| 3.2 蚁群算法的改进 | 第31-34页 |
| 3.2.1 蚁群算法的基本原理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 数学模型的选取 | 第32-33页 |
| 3.2.3 蚁群算法的改进方法 | 第33-34页 |
| 3.3 IACA-BP模型的算法耦合 | 第34-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 4 IACA-BP模型的瓦斯涌出量预测 | 第36-45页 |
| 4.1 数据处理 | 第36-39页 |
| 4.1.1 数据处理及评价指标 | 第36-37页 |
| 4.1.2 模型评价指标 | 第37页 |
| 4.1.3 权值和阈值 | 第37-39页 |
| 4.2 瓦斯涌出量预测算法描述 | 第39-42页 |
| 4.3 预测结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.4 小结 | 第44-45页 |
| 5 二水平二采区518工作面瓦斯防治技术研究 | 第45-53页 |
| 5.1 瓦斯抽采方法 | 第45-48页 |
| 5.1.1 本煤层顺层瓦斯预抽技术 | 第45-47页 |
| 5.1.2 高位钻孔瓦斯预抽技术 | 第47页 |
| 5.1.3 采空区埋管瓦斯预抽技术 | 第47-48页 |
| 5.2 瓦斯防治辅助技术措施 | 第48-51页 |
| 5.2.1 瓦斯重点区域 | 第48-50页 |
| 5.2.2 合理通风 | 第50页 |
| 5.2.3 监测监控 | 第50-51页 |
| 5.3 瓦斯防治安全管理措施 | 第51-52页 |
| 5.4 小结 | 第52-53页 |
| 6 结论及展望 | 第53-54页 |
| 6.1 主要结论 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 附录 | 第61页 |
