延时煤与瓦斯突出的实时预警理论与应用研究

• 作者: 康与涛 张爱然 杨飞 罗新荣
• 来源期刊: 中国矿业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯 延时突出 预警 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 163-166
• 页数: 4页
• 分类号: TD713
• 字数: 2566字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1964.2008.02.004

摘要

结合煤矿井下瓦斯涌出实时监测图,利用神经网络技术判断瓦斯异常情况.选取4个参数作为瓦斯延时突出预测的特征指标:井下瓦斯涌出峰值、瓦斯上升梯度、瓦斯超限时间和瓦斯下降梯度.瓦斯异常涌出超限3%,并持续时间超过10 s为瓦斯延时突出敏感指标的临界值.结合VB+ADO的编程及数据库访问技术,建立了人工智能神经网络的瓦斯预警理论模型、瓦斯预警模型的自学习训练方法和瓦斯预警技术.模型预测结果与实际情况完全相同.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗新荣		1	42	1.0	1.0
2	杨飞		1	42	1.0	1.0
3	康与涛		1	42	1.0	1.0
4	张爱然		1	42	1.0	1.0