BP神经网络模型在钱营孜矿3_212工作面开采安全评价中的应用 .pdfVIP

学兔兔 第22卷增刊 中 国 煤 炭 地 质 Vo1．22 Sup． 2010年8月 C0AL GE0LOGY 0F CHINA Aug． 2010 doi：10．3969~．issn．1674-1803．2010．SI．30 文章编号：1674—1803(2010)S1—0107—04 BP神经网络模型在钱营孜矿321 2工作面 开采安全评价中的应用 王 俊，姚多喜 f安徽理工大学地球与环境学院，安徽 淮南 232001) 摘 要：钱营孜矿3212工作面属于煤系顶底板砂岩充水条件下开采的工作面，因此，是否能够安全开采，需要同时考 虑顶、底板含水层对工作面的影响，还要兼顾工作面采动效应的影响。根据煤矿生产特点及前人研究结果，选择地质 构造、顶板、瓦斯涌出量、煤层倾角、煤层厚度、开采深度、平均涌水量、煤质挥发分8项构成煤矿自然条件安全预评 价指标体系，利用非线性多元信息BP神经网络来评价3：12工作面开采安全性，最终得出3：l2工作面开采为较安全 等级。该方法与结论为其他工作面乃至整个矿井的安全开采评价提供了理论依据和技术支持。 关键词：BP神经网络；顶底板；砂岩充水条件；；安全性评价；钱营孜 中图分类号：X913．4 文献标识码：A Application of BP Neural Network Model in Mining Safety Evaluation in 3212 Working Face，Qianyingzi Coalmine Wang Jun，Yao DUOXi (Earth and Environmental Sciences College，Anhui University of Science and Technology，Huainan，Anhui 232001) Abstract：The 3212 working face in the Qianyingzi coalmine is a working face with coal measures roof and floor sandstone water filled aquifo~．Thus，impacts from roof and floor aquifers and mining effectiveness on working face should be considered in mining safety．According to the eoalmine S production features and predecessors research findings，8 items of geological structure，r0of，gas emission，coal seam dip angle，thickness，mining depth，average water flow，and volatile matter constitute an indicator system for eoalmine safety pre-event evaluation under natural condition．By the use of nonlinear multi—c0mponent information BP neural network to evaluate 3212 working face mining security and intended to be relatively safe grade．The method and conclusion has provided theor