简介:落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系.人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法.基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究.结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快;该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路.
简介:基于物元理论和关联函数,将可拓理论引入采空区危险性辨识中。由于影响采空区稳定性因素的复杂性与多样性,从实际工程角度选取能够综合反映采空区特性的指标进行评价。以某矿采空区为例,根据物元和可拓集合中的关联函数建立采空区危险性辨识的可拓模型,并对采空区危险性进行预测。结果表明,10—10采空区危险性等级在Ⅲ级、Ⅳ级之间,由危险性极高偏向危险性较高;而10—12采空区危险性由Ⅱ级偏向Ⅰ级,稳定性较好,危险度较低。本文评价结果符合实际情况,表明采用可拓理论评价采空区危险性可行。此外,采用改进的AHP法求解指标权重可以避免实际工程中人为主观因素的影响,从而使权重的计算更加客观。
简介:为了给城市地下交通联系隧道(UTLT)防排烟系统设计和人员应急救援提供参考依据,以重庆某UTLT二期工程一段主隧道为例,开展全尺寸火灾试验,探讨了横向排烟方案的烟控效果,并验证了Alpert顶棚最高温升衰减模型。结果表明,UTLT主隧道段采用横向排烟方案,当防烟分区长度为120m时,采用的排烟量设计方法是合理的。当隧道为上坡时,最有利的烟气控制模式为同时开启着火分区及下游相邻分区的排烟系统和与排烟分区紧邻的上、下游两个分区的补风系统。隧道顶部烟气最高温升衰减规律为:下游距火源无量纲距离r/H〈0.57及上游部分,呈指数衰减;下游距火源无量纲距离r/H〉0.57部分,呈幂函数衰减,且衰减程度与排烟方案有关。