快速掘进工作面煤层底板高程动态预测的研究试验

通过对8011工作面采煤机的割煤速度、空刀速度、端头等待时间及工作面长度等工序实测数据的统计分析，揭示了各工序的分布规律，并模拟了各工序与循环作业时间的关系。经过深入分析，得出了重要的优化结论。

以某矿1302工作面冲击地压表现为研究背景，通过对冲击地压表现进行统计分析，确定了其发生的基本特征。根据冲击地压的主要影响因素，提出了钻孔卸压和爆破卸压两种冲击地压治理方法。在实施危险区域解决方案后，通过钻屑法监测结果分析，发现峰值应力向煤体深部转移，取得了良好的治理效果。

引入随机森林算法构建回采工作面瓦斯涌出预测模型，研究表明该模型预测效果较好。

三软煤层受复杂成煤地质因素影响，煤层顶板不稳定，易冒落，难以控制，经常发生冒顶事故。为实现三软煤层工作面的安全高效，以典型三软煤层工作面为例，利用液压支架的矿压观测实测数据，运用统计分析法对液压支架适应性进行了分析研究。

采面涌水量预测的 ANN 模型，蛮适合做地质类数据的非线性建模，尤其是你面对变量多、分布不规律、传统方法吃力的时候。像这篇用的是三层BP 神经网络，输入层指标选得也比较靠谱，什么含水层厚度、渗透系数这些都挺关键，模型收敛也快。 用ANN这类问题最大的优势就是——你不用管公式长啥样，数据喂进去，它自己找规律。是用在涌水量预测上，还挺实用。你要是搞矿山安全、地质建模这些，可以参考下它的指标设置方式。 而且它的数据源是东欢坨矿的实际采面数据，曲线特征也得蛮细。你自己搞项目时，也可以按这个思路，先做特征提取，再喂神经网络。模型方面，三层 BP 网络够用了，别太贪心，多了容易过拟合。 要是你对 ANN

在采动影响下，综采工作面覆岩裂隙的空间分布对矿井突水灾害防控和瓦斯抽采具有重要意义。以潘二矿18111工作面为背景，采用相似物理模拟、数值模拟及理论分析，研究了裂隙的分布演化规律和导水裂隙的发育高度。研究发现，随着工作面的推进，工作面两端存在裂隙聚集带，裂隙发育高度较大且多以大角度裂隙为主。数值模拟和相似模拟试验结果表明，裂隙发育角度呈现区域性分布特征。综合分析结果显示，导水裂隙的发育高度约为54～60.8米。这些研究成果对类似工程条件下的裂隙演化特征研究具有重要的参考价值。

深孔注浆的加固方案，真的是煤矿采高作业里的一个实用利器。长平矿的现场试验挺有意思，他们不是凭感觉来注浆，而是专门挑了一个叫“超前支承压力弹性增强阶段”的时间点下手。听着拗口，但其实就是说，在煤层还没完全松的时候就先把浆打进去，能更稳住煤壁，避免后续片帮和冒顶。 合理注浆范围控制在工作面前方 30~40m，压力控制在10~12MPa，听着像是参数死板？其实还蛮灵活的，按现场煤体状况微调就行。嗯，这种预应力的思路，对那种节理裂隙发育的松软煤层，真的挺管用。 再提一句封孔和堵漏这块，他们也不是直接就封，而是边注边观察压力回弹，再来判断堵得怎么样。还统计了注浆前后的煤壁稳定数据，结果也还不错，片帮的情

基于神经网络的自学习方法，应用人工神经元网络系统理论，在西山煤电集团东曲矿综采工作面的实际资料统计分析基础上，预测工作面的日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等综合技术经济指标，预测结果精确度高，与实际相符。这一研究方法为煤矿综采工作面的计划、生产和管理提供了新的预测决策方法。

为了准确预测回采工作面瓦斯涌出量，该研究结合主成分回归分析和BP神经网络原理，利用现场实测数据，通过多元统计分析软件SPSS分析影响瓦斯涌出量的因素之间的相关性，并提取主成分作为BP神经网络的输入参数，构建预测模型。研究结果显示，PCA-BP神经网络模型预测值与实际值的相对误差最大为2.820%，最小为2.036%，平均为2.357%，精度高于其他预测模型。该模型可为降低事故发生率和矿井延深水平提供有效的指导。