| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 矿井动力灾害的主要特点 | 第12页 |
| 1.3 煤与瓦斯突出灾害源探测技术的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 煤与瓦斯突出预测方法的分类 | 第13-14页 |
| 1.3.2 煤与瓦斯突出危险性预测的常用技术方法 | 第14-16页 |
| 1.4 主要研究内容及采用的技术路线 | 第16-19页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4.2 采用的技术路线 | 第18-19页 |
| 2 煤与瓦斯突出机理及过程分析 | 第19-30页 |
| 2.1 煤与瓦斯突出机理 | 第19-21页 |
| 2.1.1 瓦斯物理作用假说 | 第19页 |
| 2.1.2 瓦斯化学作用假说 | 第19-20页 |
| 2.1.3 地应力作用假说 | 第20-21页 |
| 2.1.4 综合作用假说 | 第21页 |
| 2.2 煤与瓦斯突出的数值模拟 | 第21-23页 |
| 2.2.1 突出数值模型的建立 | 第21-22页 |
| 2.2.2 数值模型的计算过程 | 第22-23页 |
| 2.3 基于综合作用假说的突出过程分析 | 第23-27页 |
| 2.3.1 突出过程的动力学描述 | 第23-25页 |
| 2.3.2 突出过程的应力变化 | 第25页 |
| 2.3.3 突出过程的瓦斯浓度与瓦斯压力变化 | 第25-26页 |
| 2.3.4 突出过程的声发射变化 | 第26-27页 |
| 2.4 含瓦斯煤岩体的动态变化 | 第27-28页 |
| 2.4.1 瓦斯涌出的主要来源 | 第27页 |
| 2.4.2 含瓦斯煤岩体的自然显现 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 煤与瓦斯突出的声发射法 | 第30-39页 |
| 3.1 煤岩体的声发射原理 | 第30-31页 |
| 3.2 煤岩体的声发射理论模型 | 第31-33页 |
| 3.3 煤与瓦斯突出的声发射原理 | 第33-35页 |
| 3.4 声发射参数 | 第35-36页 |
| 3.4.1 声发射信号的主要参数 | 第35-36页 |
| 3.4.2 声发射常用监测参数 | 第36页 |
| 3.5 煤岩体的声发射监测仪 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 煤与瓦斯突出声发射的 BP 神经网络预测方法 | 第39-50页 |
| 4.1 人工神经网络概述 | 第39-45页 |
| 4.1.1 人工神经网络原理 | 第39页 |
| 4.1.2 BP 神经网络模型 | 第39-41页 |
| 4.1.3 BP 神经网络算法 | 第41-44页 |
| 4.1.4 BP 神经网络的训练误差 | 第44-45页 |
| 4.2 MATLAB 计算软件概述 | 第45-46页 |
| 4.3 声发射的 BP 神经网络的结构设计 | 第46-47页 |
| 4.4 对 BP 神经网络训练样本的选取 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 基于 BP 神经网络的煤与瓦斯突出声发射法的应用研究 | 第50-59页 |
| 5.1 防突工作面概述 | 第50-51页 |
| 5.1.1 煤层情况及特征 | 第50页 |
| 5.1.2 地质构造及顶底板岩石性质 | 第50页 |
| 5.1.3 水文地质 | 第50-51页 |
| 5.1.4 瓦斯地质 | 第51页 |
| 5.1.5 工作面参数 | 第51页 |
| 5.2 声发射传感器的安装 | 第51-53页 |
| 5.2.1 传感器的安装作业 | 第51页 |
| 5.2.2 传感器的安装个数和位置选择 | 第51-52页 |
| 5.2.3 传感器的测点布置 | 第52-53页 |
| 5.3 声发射 BP 神经网络预测应用 | 第53-57页 |
| 5.3.1 声发射常用监测参数的数据整理 | 第53-54页 |
| 5.3.2 应用实例 | 第54-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 主要结论 | 第59-60页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 在学研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |