煤與瓦斯突出的非線性特徵及預測模型

煤與瓦斯突出的非線性特徵及預測模型

煤與瓦斯突出的特點與規律 煤與瓦斯突出過程的突變特徵 煤與瓦斯突出的突變條件

基本信息

書名:煤與瓦斯突出的非線性特徵及預測模型

定價: ¥35.00元
出版/發行時間: 2005-03-01
出版社: 中國礦業大學出版社發行科
作者: 王凱,俞啟香
ISBN: 9787810709934
版次: 1
頁數: 125

內容簡介

煤與瓦斯突出是含瓦斯煤岩體在採掘活動擾動下發生的極其複雜的災害動力現象,屬於複雜非線性動力系統在時空演化過程中的災變行為。本書套用非線性科學的理論和方法,論述了煤體結構的統計分形特徵,提出了煤岩體強度的現場測定方法;分析了煤與瓦斯突出過程及其突變特徵,通過突出模擬試驗研究和大量突出實例統計分析得出了突出發生的強度規律;針對突出危險的重要前兆信息--煤體瓦斯湧出量的動態變化,通過數值模擬和理論研究,分析了鑽孔瓦斯動態湧出的非線性特徵和規律,研究了煤巷掘進工作面瓦斯動態湧出的混沌和多重分形特徵;最後建立了基於人工神經網路的煤與瓦斯突出非線性預測模型,為突出危險性預測提供了一條新的途徑。
本書可供礦山安全、安全技術及工程、防災減災工程與防護工程、岩土工程及相關領域的科研人員、工程技術人員、研究生和高年級本科生參考使用。

本書目錄

1 緒論
1.1 礦井煤岩瓦斯動力現象及其特徵
1.1.1 突出
1.1.2 壓出
1.1.3 傾出
1.2 煤與瓦斯突出概況
1.3 煤與瓦斯突出的特點與規律
1.4 煤與瓦斯突出機理研究現狀
1.5 煤與瓦斯突出預測研究現狀
1.5.1 煤與瓦斯突出區域預測
1.5.2 工作面突出危險性預測
1.5.3 突出預測敏感指標及其臨界值確定方法的研究現狀
1.6 本書的研究思路與主要內容
2 煤體結構的分形特徵與強度的現場測定方法
2.1 煤的物理結構
2.2 煤體結構的分形特徵
2.2.1 分形和分維的基本概念
2.2.2 煤體孔隙裂隙的分形特徵
2.2.3 煤體碎裂後的塊度分形特徵
2.3 煤體強度的現場測定方法
2.3.1 鑽孔法測定煤體強度的原理和方法
2.3.2 實驗分析
2.3.3 現場實測分析
3 煤與瓦斯突出過程及其突變特徵
3.1 突變理論基礎
3.1.1 基本概念
3.1.2 基本突變類型
3.1.3 尖點突變
3.2 煤與瓦斯突出過程實測
3.3 煤與瓦斯突出的起動和發展機制
3.4 煤與瓦斯突出過程的突變特徵
3.4.1 突出起動過程的突變勢函式
3.4.2 煤與瓦斯突出的突變條件
3.4.3 突變理論對防突措施機理的解釋
3.5 煤與瓦斯突出發生的強度規律
3.5.1 突出強度的模擬試驗研究
3.5.2 煤層發生突出及發生千噸級突出的瓦斯壓力最小值的統計規律
4 鑽孔瓦斯動態湧出的非線性特徵
4.1 概述
4.2 鑽孔瓦斯動態湧出量的理論計算模型
4.2.1 鑽孔瓦斯連續動態湧出過程的基本特點
4.2.2 理論計算的基本假設
4.2.3 鑽孔瓦斯徑向不穩定流動微分方程
4.2.4 鑽孔瓦斯動態湧出量的有限差分-復化求積計算模型
4.2.5 模型中間參數的確定
4.2.6 鑽孔瓦斯動態湧出數值模擬程式及其驗證
4.3 鑽孔瓦斯動態湧出規律的數值分析
4.3.1 數值計算結果及分析
4.3.2 每米鑽孔瓦斯湧出初速度及停鑽衰減湧出量的確定
4.4 實際打鑽過程中瓦斯動態湧出的基本特點
4.5 鑽孔Q序列分析的相空間理論模型
4.6 對實測鑽孔Q序列的計算分析
4.7 關於鑽孔Q序列分形特徵的分析與討論
5 煤巷掘進工作面瓦斯動態湧出的混沌和多重分形特徵
5.1 概述
5.2 煤巷掘進工作面前方煤體的動態顯現與瓦斯湧出的特點
5.3 煤巷掘進工作面Q序列的獲取
5.3.1 位村礦14141下風巷掘進工作面概況
5.3.2 原始監測數據的獲取
5.3.3 Q序列數據預處理
5.4 煤巷掘進工作面Q序列的混沌特徵
5.4.1 相空間重構
5.4.2 關聯維D??
5.4.3 二階Renyi熵K
5.4.4 lyapunov指數
5.4.5 綜合分析86
5.5 煤巷掘進工作面Q序列的多重分形特徵
5.5.1 Renyi多重分維Dq和指數譜f(α)?
5.5.2 多重分形計算
5.5.3 Q序列的多重分形
5.5.4 關於Q序列多重分形特徵的討論
6 基於ANN的煤與瓦斯突出非線性預測模型
6.1 人工神經網路基礎
6.1.1 概述
6.1.2 人工神經網路理論基礎
6.1.3 誤差反向傳播(BP)神經網路
6.2 基於ANN的煤與瓦斯突出非線性預測方法
6.2.1 突出危險性BP人工神經網路預測模型
6.2.2 預測突出的基本特性指標集的確定
6.2.3 突出危險程度分類評價集的確定
6.3 突出危險性BP人工神經網路預測模型的試驗驗證
6.3.1 試驗結果對模型的驗證
6.3.2 四因素對突出的影響程度
6.4 基於煤巷Q序列多重分形特徵的模型實例套用
6.4.1 BP人工神經網路模型的構建
6.4.2 煤巷突出危險性預測
6.4.3 結果分析
參考文獻

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