基于优化BP神经网络的煤层瓦斯渗透率预测分析

"基于改进BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测模型" 在煤炭开采过程中，瓦斯渗透率是评估煤层瓦斯赋存状态和抽采效率的关键参数。该文主要探讨了如何利用改进的BP（Back Propagation）神经网络模型来预测煤体的瓦斯渗透率，重点关注了三个主要影响因素：有效应力、温度和瓦斯压力。有效应力是指在煤体中由于地质构造和开采活动导致的应力状态，它直接影响煤的结构和孔隙分布，从而影响瓦斯的流动；温度变化会改变煤体的物理性质和瓦斯分子的运动状态；而瓦斯压力则直接决定了瓦斯在煤层中的扩散和流动能力。 传统的BP神经网络在处理复杂非线性问题时可能存在收敛速度慢和容易陷入局部极小的问题。为了提高预测精度和稳定性，研究人员对BP神经网络进行了改进，可能包括优化网络结构、调整学习算法或者引入正则化等方法。通过对大量具有代表性的煤样渗透率数据进行学习，建立了学习样本集，并以此训练和检验模型的准确性。 经过11986次的学习迭代，该改进的BP神经网络模型达到了预期的精度要求。训练后的模型预测结果的最大绝对误差为0.049×10^-15平方米，最大相对误差为4.298%，这表明模型的预测性能良好，能够准确地模拟煤层瓦斯渗透率的变化。实际测量值与模型预测值之间的吻合度较高，证明了该模型在预测煤体瓦斯渗透率方面的有效性。 这一研究成果对于煤矿安全管理和瓦斯防治具有重要意义。通过预测煤层的瓦斯渗透率，可以更准确地评估瓦斯抽采效果，优化开采策略，降低瓦斯事故的风险。此外，该模型也可以为其他类似地质条件下的矿产资源开发提供理论支持和技术参考。 关键词：煤体；瓦斯；BP神经网络；渗透率 该研究得到了国家重点基础研究发展计划（973计划）、国家科技重大专项课题和国家自然科学基金等多个项目的资助，体现了其在科研领域的高度关注和重要性。作者团队由来自重庆大学的教授和博士生导师组成，他们在煤矿灾害动力学与控制、资源及环境科学以及复杂煤气层瓦斯抽采等领域有深入的研究背景。