专利汇可以提供基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且在研究区地质条件和断裂构造发育特征与规律等分析认识 基础 上,首先分析确定研究区与 煤 层小构造分布发育密切相关的影响因素,再构建基于环套原理的ANN预测预报模型,最后研发矿井小构造预测预报信息系统。提出了矿井小构造预测预报的一套完 整理 论体系和工作方法;首次将环套理论与ANN耦合技术引入到矿井煤巷掘进前方小构造预测预报中; 人工神经网络 用于定量评价预测可望接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型,具有足够 精度 ;利用煤巷掘进过程中所暴露出的大量且廉价的与小构造分布发育密切相关的 煤层 信息, 费用 低廉但极好地反映了研究区小构造分布发育特征和信息。,下面是基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法专利的具体信息内容。
1.基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,在研究区地质条件和断裂构造发育 特征与规律等分析认识基础上,其特征在于:技术方案包括以下步骤:
(1)分析确定研究区与煤层小构造分布发育密切相关的影响因素;
(2)构建基于环套原理的ANN预测预报模型;
(3)研发矿井小构造预测预报信息系统。
2.根据权利要求1所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的研究区与煤层小构造分布发育密切相关因素分析包括研究区与小构造相关的煤层信息 分析和“环套原理”在小构造预测中的逻辑推理。
3.根据权利要求2所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的研究区与小构造分布发育密切相关因素分析包括:
(1)煤层中裂隙产状的变化;
(2)煤层倾角的变化;
(3)煤层厚度的变化;
(4)煤层瓦斯聚集量的变化;
(5)煤层含水量的变化;
(6)煤层温度的变化;
(7)煤层破碎程度的变化。
4.根据权利要求2所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的“环套原理”在小构造预测中的逻辑推理是指,在煤巷掘进过程中,设我们日常记录 的煤层涌水量变化找构造信息为A集,测得的煤层倾角变化找构造信息为B集,煤层厚度变化 找构造信息为C集,定时记录的瓦斯涌出量值计算得到的瓦斯变化找构造信息为D集。通过A 集信息获得构造异常反应,则认为煤巷掘进可能存在某种小构造,从宏观定性反映了回采前 方可不可能存在小构造的信息;构造的存在还会体现在煤层倾角的变化,若B集信息同时在A 集构造异常信息区域内出现,则加大了A集与B集叠加区域内存在小构造的可能性;C、D集信 息同理。
5.根据权利要求1所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的构建基于环套原理的ANN预测预报模型,包括影响因素分析、采集与煤层小构造发育 相关的各影响因素的样本集、建立人工神经网络模型、学习训练样本与结果分析及检验预报。
6.根据权利要求5所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的影响因素分析是指,根据环套原理中的各信息集,又考虑到具体矿井实际情况,选取 煤层倾角、煤层厚度、煤层涌水量、煤层瓦斯涌出量等作为人工神经网络输入层因子。
7.根据权利要求5所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的采集与煤层小构造发育相关的各影响因素的样本集是指,根据煤巷掘进过程中记录形 成的煤巷地质素描图,收集在不同小构造的破坏带、影响带和正常带的各因素的变化数据和 曲线,形成ANN学习训练的样本集。
8.根据权利要求5所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的建立人工神经网络模型是指,利用上述的影响因子建立神经网络的输入层,通过神经 网络学习训练,建立人工神经网络模型。
9.根据权利要求8所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的人工神经网络模型采用对复杂关系变量分析特别有效的BP人工神经网络。
10.根据权利要求1所述的基于ANN的矿井煤巷掘进前方小构造预报方法,其特征在于: 所述的小构造预测预报信息系统的研发是指,针对上述的小构造的ANN模型,利用C/C++语 言开发小构造预测预报信息系统。
本发明涉及一种预测预报煤矿建设和生产过程中的地质构造方法,特别是一种针对具有 发育规律隐蔽性和发育规模有限性特点的一般不易被探测的煤巷掘进前方小构造预测预报方 法。
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