中央高校基本科研业务费专项资金(CDJXS12240005)
- 作品数：3 被引量：140H指数：2
- 相关作者：李文璞李铭辉尹光志李星曹偈更多>>
- 相关机构：重庆大学云南磷化集团有限公司更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：矿业工程环境科学与工程更多>>
- 不同加卸载条件下含瓦斯煤力学特性试验研究被引量：43
- 2013年
- 利用自行研制的含瓦斯煤热流固耦合三轴伺服渗流实验装置,以平煤十矿原煤样为研究对象,进行不同加卸载条件下(即增加轴压的同时卸载围压)含瓦斯煤力学特性的试验研究。研究结果表明,不同加卸载条件下含瓦斯煤的力学特性表现各异,主要表现为:加卸载煤样的承载强度比常规加载煤样的峰值强度低;加卸载煤样的承载强度随初始轴力的升高呈指数关系降低、随轴力加载速度的增加呈幂函数关系降低、随初始围压的升高呈指数关系降低、随瓦斯压力的升高呈线性关系降低;随着轴向应变的增加,各条件下变形模量呈现先迅速减小然后缓慢减小直至破坏后保持基本稳定的趋势,泊松比表现出先逐渐减小后增加最后基本保持稳定的趋势。该研究对巷道支护和瓦斯抽采具有重要的指导意义。
- 尹光志李文璞李铭辉蒋长宝秦虎王孟来
- 关键词：采矿工程含瓦斯煤加卸载力学特性
- 基于改进BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测模型被引量：97
- 2013年
- 分析总结了煤体渗透率的3个主要影响因素——有效应力、温度和瓦斯压力,并结合煤体的力学特性建立了一个预测煤层瓦斯渗透率的BP神经网络模型。根据不同有效应力、不同温度和不同瓦斯压力条件下大量具有代表性的煤样渗透率数据来建立学习样本,并对该模型的精度进行了检验。该BP神经网络经过11 986次学习后精度满足要求,训练后BP神经网络模型所得预测结果的最大绝对误差为0.049×10-15m2,最大相对误差为4.298%。根据所建立的BP神经网络模型得到的预测值与实测值吻合较好。
- 尹光志李铭辉李文璞曹偈李星
- 关键词：煤体瓦斯BP神经网络渗透率
- 厚度效应对含瓦斯复合煤岩体力学特性及破坏形式的影响被引量：1
- 2016年
- 为了解厚度效应对复合煤岩体的影响,考虑了瓦斯及顶底部砂岩的作用,通过改变原煤与顶底部砂岩的厚度配比,运用含瓦斯煤热流固耦合三轴伺服渗流试验装置,研究了厚度效应对复合煤岩体的力学特性及破坏形式的影响。结果表明,复合煤岩体的三轴应力应变曲线与全煤样有很好的一致性,其三轴抗压强度较原煤有一定程度的增强;顶部砂岩与原煤厚度比落入1.00~1.20极值区间的复合煤岩体,易出现三轴抗压强度极值,且远离极值厚度比的三轴抗压强度均有不同程度下降;当厚度比接近1.00时,易出现峰值体积应变。当体积应变接近时,厚度比落入极值区间内的煤岩体强度较大。复合煤岩体的破坏以单斜面剪切破坏为主,且大部分为非完全破坏;中部原煤会产生多种形式的破坏,厚度比落入极值区间内的复合煤岩体,其煤体破坏以单斜面裂隙或垂直裂隙形式破坏,且三轴抗压强度要高于其他裂隙形式破坏。
- 刘玉冰李星邓博知王伟王伟
- 关键词：安全工程破坏形式
