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煤礦瓦斯賦存機理及智能預警研究 版權信息
- ISBN：9787312055348
- 條形碼：9787312055348 ; 978-7-312-05534-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
煤礦瓦斯賦存機理及智能預警研究 內容簡介
本書以煤的孔隙結構研究為切入點，著力研究煤的瓦斯賦存特征及其影響因素對突出風險的作用機理，系統地分析了不同煤階煤樣的孔裂隙發育規律并進行分形研究，探索了煤的變質程度、工業組分、孔徑分布、分形維數等內在因素及壓力、溫度等外在因素對煤的瓦斯吸附、解吸特性的影響，構建煤的瓦斯賦存特征因素數學分析模型，設計并編程完成瓦斯突出風險的深度學習型智能預警系統，現場運行驗證該系統可以成功運用于工程實踐。
煤礦瓦斯賦存機理及智能預警研究 目錄
前言
第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 研究目的和意義
1．3 國內外研究綜評
1．4 主要研究內容、方法和技術路線
第2章 中高階煤的孔隙結構特征研究
2．1 煤樣的采集和測定
2．2 壓汞實驗測試孔隙結構基本特征
2．3 低溫液氮實驗測試孔隙結構特征
2．4 中高階煤孔隙結構的分形特征研究
第3章 煤的瓦斯賦存機理研究
3．1 煤的瓦斯賦存研究現狀分析
3．2 實驗煤樣制備和實驗系統改進
3．3 煤的瓦斯極限賦存能力實驗研究
3．4 煤的瓦斯賦存模型研究
3．5 煤的瓦斯賦存模型解構和機理研究
第4章 煤的瓦斯賦存影響因素分析
4．1 內在因素對煤的瓦斯賦存影響分析
4．2 外部因素對煤的瓦斯賦存影響分析
4．3 構建煤的瓦斯賦存影響因素灰色分析模型
第5章 瓦斯突出風險深度學習型智能預警系統研究
5．1 瓦斯突出風險溯源
5．2 突出風險指標與煤的瓦斯賦存影響因素關聯分析
5．3 BP神經網絡構建深度學習型智能預警系統的可行性分析
5．4 煤層瓦斯突出風險的深度學習型智能預警系統構建與優化
5．5 突出風險致因指標深度學習型智能預警系統的運行與驗證
第6章 瓦斯突出風險深度學習型智能預警方法的優勢與展望
6．1 方法總結
6．2 創新優勢
6．3 發展展望
附錄1 相對壓力與孔徑對應表
附錄2 深度學習型智能預警編程代碼
參考文獻
第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 研究目的和意義
1．3 國內外研究綜評
1．4 主要研究內容、方法和技術路線
第2章 中高階煤的孔隙結構特征研究
2．1 煤樣的采集和測定
2．2 壓汞實驗測試孔隙結構基本特征
2．3 低溫液氮實驗測試孔隙結構特征
2．4 中高階煤孔隙結構的分形特征研究
第3章 煤的瓦斯賦存機理研究
3．1 煤的瓦斯賦存研究現狀分析
3．2 實驗煤樣制備和實驗系統改進
3．3 煤的瓦斯極限賦存能力實驗研究
3．4 煤的瓦斯賦存模型研究
3．5 煤的瓦斯賦存模型解構和機理研究
第4章 煤的瓦斯賦存影響因素分析
4．1 內在因素對煤的瓦斯賦存影響分析
4．2 外部因素對煤的瓦斯賦存影響分析
4．3 構建煤的瓦斯賦存影響因素灰色分析模型
第5章 瓦斯突出風險深度學習型智能預警系統研究
5．1 瓦斯突出風險溯源
5．2 突出風險指標與煤的瓦斯賦存影響因素關聯分析
5．3 BP神經網絡構建深度學習型智能預警系統的可行性分析
5．4 煤層瓦斯突出風險的深度學習型智能預警系統構建與優化
5．5 突出風險致因指標深度學習型智能預警系統的運行與驗證
第6章 瓦斯突出風險深度學習型智能預警方法的優勢與展望
6．1 方法總結
6．2 創新優勢
6．3 發展展望
附錄1 相對壓力與孔徑對應表
附錄2 深度學習型智能預警編程代碼
參考文獻
展開全部
煤礦瓦斯賦存機理及智能預警研究 作者簡介
袁媛，博士，淮南師范學院講師，主持安徽省高校科學研究重點項目“智能煤礦動力災害安全防治預警體系研究”“煤炭資源型城市生態安全評價與智能預警研究”等省部級科研項目3項，發表學術論文10余篇。
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