煤层瓦斯突出危险区综合预测方法

TD713; 常规的瓦斯突出预测技术,主要从单一角度出发,无法达到多因素影响下的瓦斯突出危险区域预测精度.以某研究区为例,利用基于遗传算法的支持向量机(SVM)网络,预测了瓦斯含量;将孔隙度作为构造煤的判别因子,并通过概率神经网络(PNN)反演方法,得到了构造煤分布情况;介绍了基于自然伽马曲线的拟密度反演方法,获得了煤层顶板岩性情况.综合瓦斯含量、构造煤分布及煤层顶板岩性3个方面特征,建立了一套瓦斯突出危险区域综合预测方法,为判断瓦斯突出危险区提供了理论基础.经过与实际突出位置做验证,预测结果吻合,说明了综合预测方法在此研究区具有较高的准确性....

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Published in煤炭学报 Vol. 43; no. 2; pp. 466 - 472
Main Authors 李冬, 彭苏萍, 杜文凤, 邢朕国, 李泽辰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083%中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京,100083 01.02.2018
中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京100083
Subjects
gas content
瓦斯含量
瓦斯突出
comprehensive forecast
综合预测
tectonic coal
顶板岩性
roof lithology
构造煤
gas outburst
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ISSN0253-9993
DOI10.13225/j.cnki.jccs.2017.1229

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Summary:TD713; 常规的瓦斯突出预测技术,主要从单一角度出发,无法达到多因素影响下的瓦斯突出危险区域预测精度.以某研究区为例,利用基于遗传算法的支持向量机(SVM)网络,预测了瓦斯含量;将孔隙度作为构造煤的判别因子,并通过概率神经网络(PNN)反演方法,得到了构造煤分布情况;介绍了基于自然伽马曲线的拟密度反演方法,获得了煤层顶板岩性情况.综合瓦斯含量、构造煤分布及煤层顶板岩性3个方面特征,建立了一套瓦斯突出危险区域综合预测方法,为判断瓦斯突出危险区提供了理论基础.经过与实际突出位置做验证,预测结果吻合,说明了综合预测方法在此研究区具有较高的准确性.
ISSN:0253-9993
DOI:10.13225/j.cnki.jccs.2017.1229