BP神经网络在综采面瓦斯涌出量分源预测中的应用

该研究主要探讨了如何提高综采工作面瓦斯涌出量的预测精度，通过结合BP神经网络预测技术和瓦斯分源预测方法，建立了一个BP神经网络分源预测模型。针对某一矿井1242(1)工作面的地质和开采条件，该模型进行了实际应用，结果显示其预测精度满足现场要求，相比传统的分源法更为便捷且可信度高，具有广阔的应用前景。 在煤矿安全生产中，准确预测瓦斯涌出量至关重要，因为它直接影响到煤矿的安全和生产效率。传统的瓦斯涌出量预测方法可能无法充分考虑到各种复杂的因素，而基于BP神经网络的分源预测模型则能够处理非线性和复杂的关系。BP（Backpropagation）神经网络是一种常用于模式识别和预测的深度学习算法，因其自适应学习能力和误差反向传播特性，能够在大量数据中学习并建立有效的预测模型。 本研究首先分析了综采工作面瓦斯的来源，这是预测的基础，因为不同来源的瓦斯涌出量可能受到不同因素的影响，如地质构造、开采深度、通风条件等。然后，将这些来源信息整合到BP神经网络中，构建了一个分源预测模型。模型的构建过程包括输入层、隐藏层和输出层的设计，其中输入层对应于影响瓦斯涌出的各种参数，隐藏层负责数据的抽象和特征提取，输出层则给出预测的瓦斯涌出量。 在实际应用中，1242(1)工作面的地质和开采条件作为模型输入，通过训练和调整网络权重，模型能够对未来的瓦斯涌出量进行预测。研究表明，BP神经网络分源预测模型的预测结果与实际情况吻合较好，不仅提高了预测精度，还简化了预测过程，为煤矿的安全管理提供了科学依据。 此外，该模型的高可信度意味着它能在不同的综采工作面中推广应用，对于保护层开采等复杂情况下的瓦斯涌出量预测也具有较高的适用性。保护层开采是减少煤层瓦斯含量的一种方法，但其对邻近工作面瓦斯涌出的影响需要精确预测以确保安全。 这项研究创新性地将BP神经网络应用于综采工作面瓦斯涌出量的分源预测，为煤矿瓦斯防治提供了新的思路和技术手段，对于提升煤矿安全水平和优化生产决策具有重要意义。未来的研究可以进一步优化神经网络结构，引入更多影响因素，以及对比其他预测方法，以持续提升预测准确性和实用性。