灰色理论-BP神经网络在煤层瓦斯含量预测中的应用

"本文主要探讨了基于灰色理论和BP神经网络的煤层瓦斯含量预测研究，以及在矿井瓦斯灾害防治中的应用。通过灰色关联分析法，研究了8个地质因素对煤层瓦斯含量的影响，最终确定断距、埋深、基岩厚度和挥发分为关键影响因素。这些因素被用作BP神经网络模型的输入，建立了一个预测煤层瓦斯含量的模型。该模型经过训练和仿真验证，与传统的多元线性回归预测方法进行了比较。此外，文章还涉及了煤岩层动态破坏特性、煤柱叠加应力对岩层结构的影响以及粗砂岩垮落对冲击地压的诱发作用。" 在矿井瓦斯灾害防治中，准确预测煤层瓦斯含量至关重要。灰色理论是一种处理不完全信息系统的分析方法，此处用于识别地质因素对煤层瓦斯含量的关联度。通过灰色关联分析，研究人员发现断距、埋深、基岩厚度和挥发分这四个因素对煤层瓦斯含量的影响最为显著。这些因素随后被纳入BP神经网络模型，这是一种广泛应用的人工神经网络模型，擅长处理复杂非线性关系的问题。BP神经网络模型通过训练学习这些地质参数与瓦斯含量之间的关系，从而能够预测未来煤层的瓦斯含量。 文章中提到的实验结果显示，预测模型具有较好的预测效果，并与传统的多元线性回归方法进行了对比，揭示了灰色-BP模型在处理这类问题时可能的优势。然而，矿井安全不仅关乎瓦斯含量预测，还涉及到其他地质力学问题，如冲击地压的预防。 冲击地压是指在矿山开采过程中，由于应力集中和能量释放导致的突发性剧烈压力现象。文中通过相似材料实验和实测数据分析，揭示了粗砂岩在煤柱压力作用下的离层现象，以及由此产生的大面积悬顶可能导致的高支承压力，这会增加冲击地压的发生概率。随着开采进程，粗砂岩垮落释放的弹性能量可能会引发对采空区后方的冲击载荷，对附近采场和巷道造成应力扰动，进一步加剧冲击地压的风险。 文章结论强调了峻德17层煤层的冲击倾向性，指出煤柱应力、岩层结构和开采活动如何相互作用，影响煤层的稳定性。同时，研究还提出了对矿井安全管理和防灾措施的启示，包括合理设计煤柱尺寸、监测岩层动态变化以及采取有效的冲击地压防治技术。 参考文献涵盖了冲击矿压领域的多个方面，从基础理论到具体应用，为深入理解和研究提供了丰富的资料。这些文献涉及了冲击矿压的机理、预测方法、煤柱稳定性、岩体动力学行为等多个主题，对于矿井安全和瓦斯防控具有重要的参考价值。