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煤矿立井井筒非采动破裂的人工神经网络预测

   
    摘要:应用人工神经网络的基本原理,建立了一个基于神经网络的煤矿立井井筒非采动破裂的预测系统,实现了立井井筒破裂预测的智能化。最后将神经网络预测结果与数值计算结果对比,认为应用人工神经网络对立井井筒破裂时间的预测比较准确,实用。
   
    关键词:立井井筒 非采动破裂 反向传播网络 神经网络预测 数值模拟
   
   
   
   

一、
   煤矿立井发生破坏问题的提出
   

徐淮地区是中国东部主要的煤炭开采基地,其煤炭的生产直接影响着我国煤炭的总产量,在国民经济建设中占有重要的地位。然而自20世纪80年代以来,在我国徐淮地区(徐州、淮北、淮南)地区,出现了一种新的矿井破裂灾害——井筒的非采动破裂,即煤矿立井在不受地下采动影响的条件下(井筒及其附近的工业广场都留有足够的保护煤柱),井壁发生严重变形和破裂,致使提升运输困难。90年代以来,在我国特大型煤炭企业兖州矿业集团的9对井筒也先后发生了破坏(有关兖州矿区井筒破裂的基本情况如表1所示)。煤矿竖井是矿山生产运输的咽喉要道,因此竖井的破坏严重影响了矿山生产,给各煤矿造成了巨大的经济损失。

 
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