煤礦透水事故管控關(guān)鍵因素研究.pdf

1、近年來,煤礦安全生產(chǎn)問題一直是煤礦開采工作中的重點(diǎn)。透水事故作為僅次于頂板、瓦斯和運(yùn)輸事故的第四大煤礦事故,一旦發(fā)生,會(huì)給煤礦生產(chǎn)帶來嚴(yán)重的損失,制約著煤礦工業(yè)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)效益的提高。因此,探索透水事故的發(fā)生機(jī)理和管控的關(guān)鍵因素,尋求透水事故預(yù)測(cè)的方法,是煤礦透水事故預(yù)防和煤礦安全生產(chǎn)的重要內(nèi)容。本文圍繞這個(gè)主題,進(jìn)行了以下研究。
　　本文在進(jìn)行了文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,從煤礦透水事故致因的角度出發(fā),利用魚骨圖分析法歸納出透水事故發(fā)生的

2、原因,并利用事故樹分析法得到了涌水量為透水事故管控的關(guān)鍵因素。同時(shí),進(jìn)一步研究總結(jié)出涌水量的影響因素。
　　其次,本文對(duì)遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)出基于涌水量的遺傳算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型?；趍atlab平臺(tái),以A礦區(qū)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為樣本,進(jìn)行了模型的仿真實(shí)驗(yàn),通過對(duì)比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到了兩種算法相結(jié)合的模型的錯(cuò)能力更強(qiáng)、收斂速度更快、預(yù)測(cè)精度更高,從而證明模型是有效的。