BP神经网络预测矿井风网风量：巷道摩擦系数的精确解算

本文主要探讨了在矿井风网解算过程中遇到的一个关键问题，即如何准确测定待掘巷道的摩擦阻力系数。传统的实测方法可能存在精度不足或成本高的问题，因此，研究者刘彦青提出了一种创新的解决方案，即构建基于巷道摩擦阻力系数的BP神经网络预测模型。BP神经网络是一种人工智能技术，通过模拟人脑神经元的工作原理，能够处理复杂的非线性关系。 文章以双柳煤矿的实际巷道摩擦阻力系数测量数据作为训练样本，经过精细的训练，优化了神经网络模型，使其预测误差能达到极低的0.0001以下。这种高精度的预测模型为解决待掘巷道的摩擦阻力系数提供了可靠的数值依据。 研究者应用该模型对23(4)13回采工作面未贯通时的巷道摩擦阻力系数进行了预测，并将预测结果引入到基于斯考德-恒斯雷法的风网解算模型中。通过对回采工作面贯通后的备用阶段和回采阶段的全风网风量分布进行计算，结果显示预测结果与现场实际测量的相对误差控制在了8%以内，证明了这种方法的有效性和实用性。 这项研究成果的重要性在于，它不仅提高了矿井风网风量预测的准确性，还能降低风网设计和调整的复杂度，从而节省成本并确保矿井通风系统的稳定运行。此外，BP神经网络的运用展示了信息技术在解决传统工程问题上的潜力，也为其他领域的摩擦阻力系数预测提供了新的思考角度。 总结来说，刘彦青的研究通过结合巷道摩擦阻力系数的精确预测和风网解算技术，为矿井通风管理提供了一个强大的工具，对于提升矿井通风效率、保障作业安全具有重要意义。在未来，这种基于BP神经网络的方法有望被广泛应用在其他相似的工程领域中，推动科技进步和实践效果的提升。