基于物化特性的煤层注水难易程度模型

增强煤层注水能力是目前需要亟待解决的问题,而煤层注水难易程度缺乏准确的判别标准。通过考虑煤体孔裂隙渗流分形结构特征和毛细作用下化学润湿特性,建立了煤层注水渗流量模型;基于概率论与数理统计方法基础,构建了集对联系度区间评价体系,划分了煤层注水的难易程度。结果显示：（1）注水效果受孔隙率、孔隙半径、接触角、液体的密度、表面张力、黏滞性系数、重力加速度等渗流结构参数和化学润湿特性等最简参数的影响,体系模型表征了煤体渗流结构和化学润湿特性与渗流量的关系。（2）在组合赋权下,孔隙率权重为0.32,对注水效果贡献较大,最大孔喉半径和接触角的贡献度次之;最小孔喉半径权重为0.17,对注水效果影响最小。（3）煤样X1、X2、X5评价指标值介于（0,0.25）,属于难注水煤层;煤样X3、X4评价指标值介于（0.25,0.50）,属于较难注水煤层。     

煤层稳定程度的定量评价

煤层稳定程度的划分直接影响勘探工程的确定、勘探程度的高低及矿井建设的规模。煤层稳定程度是根据煤层厚度、结构和煤质变化大小及在勘探区(井田)内的可采性确定的。目前,只是定性地确定煤层稳定程度——稳定型、较稳定型及不稳定型,因而导致     

基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价

以中原城市群为研究区,在应用GIS基础上运用SPSS软件进行主成分分析,根据因子贡献率提取主导性强的综合因子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地适宜性评价方法的探讨。通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50%,相对误差最大值为18.9%;为了进一步改进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100%,相对误差最大值为9.5%。其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确性。最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,其中高度适宜区占总面积的32.4%;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9%、22.1%、16.6%。     

模糊神经网络用于储层预测

利用模糊理论和ＢＰ网络相结合组成的模糊神经网络系统,能够克服ＢＰ网络单独使用的局限性,可在地质条件较复杂地区进行储层及油气预测。通过实际资料应用表明,应用单个ＢＰ网络进行储层及油气预测效果较差的地区,采用模糊神经网络能取得较好的效果。     

煤层注水的水气驱替理论研究

煤层注水是世界上煤矿矿井防治冲击地压的首选措施。而注水时间、流量、压力等注水工艺参数选择是决定注水防治冲击地压效果的关键。煤层注水过程中水在煤层中渗流的规律是选择注水工艺参数的理论依据。由于煤层孔隙、裂隙中充满气体,煤层注水实际上是水替代气的水驱气的渗流过程。但迄今为止的研究均视为水在煤体中渗流的研究。与实际相距甚远。论文首先分析了煤层注水防治冲击地压的机理,注水使得煤层软化,达到峰值强度后煤体抵抗变形能力随应变降低的幅度减小,即强度后应力-应变曲线变缓。然后根据煤层注水是水驱气过程,将煤层注水视为水气驱替的有动界面的渗流问题研究。将煤层视为各向同性的孔隙介质,分别按照水驱气由钻孔径向周边流动的平面径向流和由钻孔沿煤层平行流动的平面平行流两种情况,建立了水驱气的微分方程,给出了定解条件,并进行求解,得到了不同时间水锋面到达的位置即水注满煤层孔隙的范围。从而可以根据需要注水的范围求出需要提前的注水时间和注水量。为煤层注水预防冲击地压的工艺参数选择提供了科学依据和理论支撑。     

基于BP神经网络方法的矿井涌水量预测

鉴于矿井涌水威胁煤矿安全生产及其影响因素的复杂性,提出基于BP神经网络的矿井涌水量预测方法.在充分分析新安煤矿＋25m开采水平的涌水影响因素的基础上,选取大气降水、采空区面积和底板构造断裂和采动裂隙三个影响因子,建立了非线性人工神经网络预测模型,对＋25m开采水平的正常涌水量进行了预计.其结果和实际观测数据能够较好地相吻合,表明采用人工神经网络预计矿井涌水量是可行的.     

地质构造对煤层复杂性影响的定量评价方法

定量分析地质构造条件对煤层复杂性的影响,进行煤层复杂性的定量评价,对于不同复杂度煤层开采方法的选择等具有重要意义。经过分析和确定煤层复杂性的影响因素,提出\     

基于模糊神经网络的泥石流危险性评价

将T-S模糊系统理论和人工神经网络相结合,利用模糊理论隶属度对模糊性有很强的识别精度,将泥石流危险性指标隶属度作为神经网络的激活函数输入,使用正态分布方法产生训练数据,再利用BP神经网络的误差反向传播对TS模糊系统隶属度函数等的参数进行训练调整,从而建立泥石流危险性评价的模糊神经网络模型。利用建立好的模型对云南东川八条典型泥石流沟的危险性进行评价,获得客观合理的评价结果。与刘希林的灰色聚类法和可拓物元方法的纵向对比和与线性内插产生训练数据方法横向对比表明:使用该方法能较真实地反映实际泥石流沟的危险性等级,证明模糊神经网络理论应用于泥石流危险性评价的有效性和可行性。     

泥石流危险度评价的神经网络法

泥石流危险度的评价计算，对于泥石流治理及减灾防灾对策的确定具有重要意义，影响泥石流危险度的因素复杂且具有胡机和模糊特性，而神经网络的性能特征使其能适用于解决非线性的泥石流危险度评价问题，本建立了相应的评价泥石流危险度的神经网络模型，并利用具体的实例对网络进行训练和测试，计算分析表明，网络模型对于评价泥石流危险度有较好的适用性。     

BP神经网络方法在地下水动态监测网质量评价中的应用

本文运用BP神经网络方法构建了地下水动态监测网的质量评价模型，并以甘肃省武威盆地的地下水位监测网为例进行了实例研究。研究表明，在武威和清源附近地下水监测点密度大于0．09／km^2的三个区域，需要进一步调整地下水监测点结构。武威以东、双城以南的地下水位漏斗区和武威以西的山前地带，需要增加地下水监测点。其它地下水监测点密度小于0．03／km^2的地区，则需要根据实际情况而决定。     

基于模糊人工神经网络识别的水质评价模型

人工神经网络和模糊识别理论作为模拟生物体的信息处理系统,在实践中得到广泛的应用,且各有所长,将二者相结合,构造出模糊人工神经识别网络,从而使识别系统的柔性处理能力得到很大提高.阐述了模型和方法,将其用于长江支流沱江枯水期的水质综合评价,结果表明,模糊人工神经网络综合评价具有客观性和实用性.     

改进脆弱性指数法在煤矿底板突水评价中的应用

针对传统的AHP型脆弱性指数法在权重确定方面的不足,采用熵权法对其改进,将熵权法计算的客观权重与AHP法计算的主观权重进行加权平均,综合确定各主控因素诱发突水的权重比例。在综合分析长平煤矿水文地质资料的基础上,应用GIS建立主控因素专题图并进行归一化处理,运用基于GIS的改进AHP型脆弱性指数法确定各主控因素权重,建立井田西部3号煤底板奥灰突水危险性评价模型。利用自然间断点分级法确定了分区阈值,将研究区按突水危险性的相对大小分为5个区域。评价结果符合实际,对煤矿安全生产具有重要的现实意义。     

地震属性的拟测井反演及在煤层解释中的应用

描述了地震属性的拟测井反演方法,即从地震属性中反演能够反映煤层特征的拟测井曲线。该方法将钻孔处的测井曲线和地震属性作为样本数据,经过神经网络训练后形成网络模型,以此模型反演非钻孔处的地震属性,得到三维测井曲线数据体。该数据体纵向分辨率高,横向分布精确可靠,经过解释,提供高准确度的煤层空间分布情况。     

熵权耦合层次分析赋权在煤层底板突水评价中的应用

为克服层次分析法主观确权的弊端,同时避免熵权客观确权与主控因素实际重要程度相悖的错误,以山西长治三元煤矿3号煤层底板奥灰突水危险性评价为例,将熵权与层次分析耦合确定煤层底板突水主控因素权重并建立脆弱性指数模型,采用K均值聚类法对脆弱性指数值进行聚类分区,确定阈值3个,按照突水危险程度将研究区分为安全区、相对安全区、过渡区和危险区4个区域。经对比验证评价结果符合实际情况。     

含水煤层水害形成机理及防治技术

在煤炭开采过程中,煤层常被视作隔水或弱透水地层。然而,孟加拉国巴拉普库利亚煤矿（简称孟巴煤矿）主采的Ⅵ号煤层平均厚度为33 m,富水性较强,开采过程中多次突水,表现出煤层成为含水层的特殊水文地质现象,与我国东北、西北侏罗纪煤田局部地区出现的煤层含水现象类似。综合分析了煤层空隙特征、储水结构及地下水补给条件这3项含水层形成的必备要素,揭示了孟巴煤矿特厚煤体含水层的形成机制。从煤体的微观结构、物理力学性质及区域构造发育特征着手,对煤体是否具有储存地下水的空间进行了研究;结合室内岩石渗透性测试及现场大型抽水试验,分析了煤层顶、底板岩层的透水/阻水特性,对煤层是否具备含水层的储水结构进行了研究;采用水力连通试验等手段,查明了特厚煤体含水的主要补给水源。研究表明,有机质的煤化作用和后期地层应力作用,使得煤体自身结构存在大量的含、导水裂隙,在具备较好的补给条件并满足含水层储水结构的情况下,煤体可成为含水地层。针对煤体含水层的水害特点,提出特厚含水煤层\     

注水煤体有效渗流通道结构分形特征核磁共振试验研究

为定量表征注水煤体有效渗流通道结构变化特征,基于核磁共振试验测试了注水过程中,不同围压及水压作用下煤体孔隙结构特征,并结合分形几何理论对煤体有效渗流通道结构分形特征进行了分析。结果表明:注水煤体内部孔径分布差异明显,在不同水压及围压影响下,各孔径孔隙体积占比变化明显,大孔体积变化幅度最大为13.72%,其次为过渡孔及中孔分别为8.12%和5.39%,最小的微孔为2.05%。结合T_2C测试结果,当孔隙半径大于270 nm时为有效渗流通道,则影响注水煤体渗流特性的孔隙结构主要集中于大孔及中孔尺度内;试验过程中,试验及理论分形维数变化较小,表明煤样在不同承压条件下,渗流通道结构均具有明显的分形特征,同时两者相反的变化趋势验证了各自表征意义的不同。     

地地震多参数BP神经网络预测煤层厚度

依据煤层反射波运动学和动力学特征，提取出了波峰波谷振幅A1、平均频率Fa、主频带能量Qf1、低频带宽能量Qf和峰值频率Fmain等5个地地震特征参数。选取8组学习样本，利用4层BP（Back Propagation)人工神经网络模型，采用动量法和自适应调整的改进算法，训练BP网络，用训练好的BP网络预测煤层厚度。经实例验证，地震多参数BP网络预测煤层厚度精度高，是一种有效的煤厚预测方法。