煤层自然发火

双马煤矿主采煤层具有易自燃等特点，为了确定科学的自然发火预测指标，本研究以该矿的4-1煤层为研究对象，采用实验分析、现场测试和统计分析等方法，详细研究了4-1煤层的自然发火标志气体及其临界值。通过煤样氧化实验和现场观测，优选出了适合4-1煤层的自然发火标志气体，并确定了综采工作面上CO体积分数的安全管理值和自燃的临界值。在此基础上，建立了科学的煤层自然发火预警与防灭火技术管理体系。

针对高瓦斯突出煤层综采工作面粉尘污染问题，利用回风巷瓦斯抽采孔进行煤层注水降尘试验。研究分析了注水量、注水流量和注水压力随时间的变化，以及注水前后煤体水分增量和降尘效果。 结果表明，利用瓦斯抽采孔进行动静压结合注水减尘，操作简便，减少了注水钻孔施工量。注水后，煤体水分增量超过1%，司机位置总粉尘浓度从1 335.5 mg/m3降至681.1 mg/m3，呼吸性粉尘浓度从358.6 mg/m3降至167.1 mg/m3，降尘效率分别为49.0%和53.4%。采煤机下风侧15 m处总粉尘浓度从1 108.9 mg/m3降至526.8 mg/m3，呼吸性粉尘浓度从303.9 mg/m3降至145.8

田纳西州进行的 STAR 实验随机分配学生和老师，通过比较不同班级类型学生的成绩评估班级规模的影响。该实验的结论对理解减小班级规模的效果具有重要意义。

Python作为一种强大的工具，在处理自然语言方面展示了其无可比拟的效率和灵活性。

自然连接是一种特殊的等值连接，它去除目标列中重复的属性列。例如，通过自然连接实现了对学生表和选课表的关联查询：SELECT Student.Sno, Sname, Ssex, Sage, Sdept, Cno, Grade FROM Student, SC WHERE Student.Sno = SC.Sno；

本书将带领您从数据预处理、特征提取、模型训练到模型测试的实际操作中，深入理解自然语言处理。通过逐步动手实践，您将直观地理解模型的概念。本书适合初学者深入学习自然语言处理，也是理论学习后的实践补充。

技术发展推动了统计自然语言处理的前沿，涵盖形式语言与自动机在自然语言处理中的应用，以及语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术等理论与方法。特别关注汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧等实现方法和技术现状，还深入讨论了统计机器翻译、语音翻译、文本分类及信息检索与问答系统的进展，包括自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统的发展。

基于煤层赋存条件、开采方式对煤质灰分的评估，计算了不同分区煤层煤质灰分预测值，为煤层群配采灰分控制提供参考。根据合理错距原则，设计配采方案，确保向选煤厂提供均质原煤。

针对焦坪矿区高瓦斯易自燃厚煤层的开采条件，详细统计分析了近年来煤自燃发火的地点、规律和原因。结合4-2煤自燃发火规律及矿井实际情况，提出了以胶体防灭火和惰气防灭火技术为主要手段的防控方案，包括注惰气泡沫、堵漏、灌浆、注胶及矿井应急防灭火技术的合理应用，有效预防了矿区煤自燃灾害的发生。

过去15年内，全国各主要煤层气区块在水平井技术的开发实践中显示出显著差异，需要针对不同地质条件进行技术优化以提升复制性。基于典型案例数据统计分析，研究了井型、井身结构、完井方式、储层强化技术、排采装备及工艺的优化方法。结果表明，井型和井身结构对煤层气开发至关重要，尤其推荐U型和L型水平井。优化井身结构时，应确保水平段井眼光滑，U型井水平段井眼下倾，L型井则需设置沉煤粉“口袋”。根据地应力、煤层埋深和渗透性选择适当的完井方式。排采阶段推荐采用智能化、精细化的排采装备，严格控制排液速率以保证水平井的高效稳产。