陈全秋
- 作品数：5 被引量：16H指数：2
- 供职机构：太原理工大学矿业工程学院更多>>
- 发文基金：山西省科技攻关计划项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术更多>>
- 贺西煤矿3号和4号煤层瓦斯含量与压力的统计分析被引量：2
- 2010年
- 通过对贺西煤矿地质构造、地质勘探钻孔探明的瓦斯基础参数分析发现煤层埋藏深度是影响该矿瓦斯含量和压力的控制因素。统计分析表明二者分别与煤层的埋藏深度成近似线性关系，并由此预测了生产采区生产区域的瓦斯含量和压力，预测值与实测值误差小于20％。贺西煤田的瓦斯风带深度为225m，瓦斯带内瓦斯含量和压力的变化范围分别为5．27～8．64m^3／t和0．1～1．45MPa。研究结论能作为瓦斯抽放设计的依据。
- 王永文吴世跃董国民卢波陈全秋王灿召
- 关键词：瓦斯赋存瓦斯含量瓦斯压力埋藏深度
- 遗传算法与神经网络的结合在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用研究被引量：8
- 2010年
- 将反映煤与瓦斯突出的重要特征指标:最大钻屑量(S)、钻屑解析指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q0)和煤的坚固性系数(f)通过神经网络与遗传算法有效结合,建立煤与瓦斯突出危险性预测模型,并通过现场实测数据进行突出危险性预测。结果表明:两种算法的结合对煤与瓦斯突出危险性预测是有效的,它与传统的预测方法相比收效速度更快,容错能力更强,预测精度更高。
- 陈全秋郭勇义吴世跃徐玉胜王灿召
- 关键词：煤与瓦斯突出特征指标神经网络遗传算法
- 遗传算法与神经网络相结合在煤与瓦斯突出危险预测中的应用研究
- 我国是以煤炭为主要能源的国家,目前以及未来的几十年内煤炭在我国的一次能源结构中将仍占很大比例。然而煤与瓦斯突出作为一种煤矿安全生产的自然灾害之一,严重威胁着矿工的生命安全,制约着煤炭工业的发展和经济效益的提高。鉴于煤与瓦...
- 陈全秋
- 关键词：煤与瓦斯突出预测BP神经网络遗传算法
- 基于灰色预测模型GM（1，1）的矿井瓦斯涌出量预测及其参数研究
- 2010年
- 本文解释了GM（1，1）模型中的发展系数（a）与灰作用量（b）的意义，并对其在GM（1，1）的白化方程中的作用和对预测的影响进行了研究，根据这些结果，对GM（1，1）模型在矿井瓦斯涌出量预测方面进行了计算，肯定了GM（1，1）在矿井瓦斯涌出量预测方面的应用前景。
- 王灿召杨国良陈全秋郭静晓
- 关键词：灰色预测瓦斯涌出量
- 寺河煤矿钻屑解吸指标区域临界值的确定被引量：2
- 2010年
- 根据矿区的瓦斯含量、软煤层带和煤的坚固性系数对寺河煤矿进行区域划分,然后通过实验室方法,确定出适合该区域的钻屑解吸指标的实验临界值,即提高了临界值的针对性,同时又缩短了确定现场突出预测临界值的周期。
- 杨国梁吴世跃郭勇义陈全秋
- 关键词：钻屑解吸指标寺河矿
