易自燃煤层综采工作面CO涌出源及影响因素研究
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
1 绪论 | 第8-16页 |
1.1 研究背景 | 第8页 |
1.2 研究意义 | 第8-9页 |
1.3 国内外研究现状 | 第9-14页 |
1.3.1 煤自然发火指标气体的研究现状 | 第9-10页 |
1.3.2 开采过程中CO的形成机理研究现状 | 第10-11页 |
1.3.3 采空区CO运移情况的研究现状 | 第11-12页 |
1.3.4 灰色关联和神经网络方法的研究现状 | 第12-14页 |
1.4 研究内容及技术路线 | 第14-16页 |
1.4.1 研究内容 | 第14页 |
1.4.2 技术路线 | 第14-16页 |
2 灰色关联和神经网络方法分析 | 第16-28页 |
2.1 灰色关联分析方法 | 第16-17页 |
2.2 BP神经网络分析方法 | 第17-23页 |
2.2.1 神经元模型 | 第17-19页 |
2.2.2 BP神经网络的训练过程 | 第19-22页 |
2.2.3 L-M算法改进BP神经网络 | 第22-23页 |
2.2.4 BP神经网络预测CO涌出量的优势 | 第23页 |
2.3 MATLAB的BP神经网络模型 | 第23-26页 |
2.3.1 BP神经网络设计 | 第25页 |
2.3.2 神经网络算法的改进 | 第25-26页 |
2.4 本章小结 | 第26-28页 |
3 50104 综采工作面CO涌出量测试分析 | 第28-38页 |
3.1 工作面CO的主要来源及机理分析 | 第28-29页 |
3.2 隔离煤柱钻孔测试及规律分析 | 第29-31页 |
3.2.1 工作面两侧的支承压力分布 | 第29-30页 |
3.2.2 隔离煤柱现场测试方案 | 第30页 |
3.2.3 隔离煤柱测试规律分析 | 第30-31页 |
3.3 工作面采空区现场测试分析 | 第31-36页 |
3.3.1 采空区测试方案 | 第31-33页 |
3.3.2 采空区温度测试分析 | 第33-34页 |
3.3.3 采空区CO、O2浓度测试分析 | 第34-36页 |
3.4 工作面CO来源规律分析 | 第36页 |
3.5 工作面CO分布规律的原因分析 | 第36-37页 |
3.6 本章小结 | 第37-38页 |
4 基于神经网络的上隅角CO涌出影响因素分析 | 第38-54页 |
4.1 影响因素的选取 | 第38-39页 |
4.2 灰色关联度计算 | 第39-40页 |
4.3 BP神经网络模型的建立 | 第40-47页 |
4.3.1 模型数据的选择和分类 | 第40-41页 |
4.3.2 隐含层神经元的确定 | 第41-44页 |
4.3.3 训练函数的确定 | 第44-47页 |
4.4 BP神经网络上隅角CO涌出量预测 | 第47-49页 |
4.4.1 原始数据的归一化处理 | 第47-48页 |
4.4.2 网络训练结果的输出 | 第48-49页 |
4.4.3 网络模型的泛化能力检验 | 第49页 |
4.5 BP神经网络权重值计算 | 第49-52页 |
4.5.1 BP神经网络法赋权的特点 | 第49-50页 |
4.5.2 权重值计算应用 | 第50-51页 |
4.5.3 权重值计算对比 | 第51-52页 |
4.6 本章小结 | 第52-54页 |
5 何家塔矿50104工作面CO涌出分析应用 | 第54-64页 |
5.1 矿井概况 | 第54页 |
5.2 工作面CO涌出主控因素分析 | 第54-55页 |
5.3 MATLAB GUI设计权重计算界面 | 第55-59页 |
5.3.1 系统的界面设计 | 第56-58页 |
5.3.2 系统的模块组成 | 第58-59页 |
5.4 权重计算系统的应用 | 第59-62页 |
5.5 现场应用分析 | 第62-63页 |
5.6 本章小结 | 第63-64页 |
6 结论 | 第64-66页 |
6.1 结论 | 第64页 |
6.2 展望 | 第64-66页 |
致谢 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-72页 |
附录 | 第72页 |