济宁二号煤矿小构造预测：基于BP神经网络的方法

"基于ANN技术的济宁二号煤矿煤巷掘进前方小构造预测" 本文主要探讨了在济宁二号煤矿中如何运用人工神经网络(ANN)技术进行煤巷掘进前方小构造的预测，以提高煤矿安全生产水平。小构造，指的是断距小于5米的断层和褶皱，其存在对煤层的稳定性、瓦斯聚集和涌水量有显著影响，尤其在机械化开采的现代煤矿中，小构造带来的安全问题更加突出。 首先，文章指出小构造的分布和特性对其影响煤矿生产安全的重要性。例如，小构造可能导致煤层顶底板的不稳定性，增加瓦斯突出的风险，以及形成潜在的涌水通道，对矿井安全构成威胁。在煤田勘探阶段，由于技术限制，小构造往往难以被准确探测。 接着，文章列举了现有的小构造预测方法，如构造行迹分析法、作图分析法、地应力测量综合分析法，但这些方法都有局限性，未能充分考虑多种因素的综合影响。因此，作者提出了结合地质理论和已知地质构造规律，运用BP神经网络建立非线性预测模型的新方法。 BP神经网络是一种反向传播算法，能处理复杂的非线性关系。在研究中，作者将煤层的倾角、厚度、裂隙类型、瓦斯聚集量、涌水量、温度和破碎程度等关键因素作为输入变量，通过实测数据来训练网络模型，并使用Matlab软件进行优化。通过对煤矿不同区域的工作面进行预测，验证了该模型的预测效果，结果显示预测结论与实际测量结果一致。 此外，文章强调了在研究过程中，不仅关注构造面和煤岩层的几何特征，还考虑了力学性质等因素，这使得预测模型更加全面和准确。人工神经网络的优势在于能够处理大量的复杂信息，适应地质条件的多变性，从而提高预测的精度和可靠性。 这篇行业研究展示了如何利用先进的数据分析工具（如BP神经网络和Matlab）来解决实际地质问题，对于提升煤矿小构造预测能力，预防安全事故，保障矿工生命安全和矿井稳定运行具有重要意义。这一方法的实施也为其他类似地质条件的煤矿提供了参考和借鉴。