- 基于BP神经网络的煤矿干式钻孔产尘率预测模型
- 2017年
- 分析总结了干式钻孔孔口产尘率的4个主要影响因素:煤体硬度、粉碎性能指标、固气比和含水率,建立了一个预测干式钻孔孔口产尘率的BP神经网络模型.根据在不同硬度和粉碎性能指标、不同含水率的煤体以及不同固气比条件下采集的数据,对建立的BP神经网络模型进行训练、验证和误差分析.结果表明,网络训练所得预测值与孔口产尘量实测值之间的最大绝对误差为4.200"10-3,相对误差的最大值为3.06%.由本文所建立的BP神经网络模型所得到的预测值与实测值吻合度很高,故该模型为防尘设备参数的选择和防治职业危害危害提供了理论依据.
- 张慧罗文柯凤雯张开
- 关键词：BP神经网络干式钻孔误差值
- 煤巷干式钻孔施工集除尘装置设计与实验研究
- 煤炭行业是我国最为传统的能源支柱产业，但煤矿的开采也带来了比较严重的安全和健康问题。煤矿井下的粉尘问题一直是严重威胁工作人员的身体健康的重要因素，特别是对职业性尘肺病的影响。我国2009年至2017年期间无论是全国还是煤...
- 张开
- 关键词：干式钻孔集尘装置
- 文献传递
- 以F-N关系探究煤与瓦斯突出事故的死亡规律
- 2017年
- 为探究我国煤与瓦斯突出事故死亡人数的一般规律,以2006~2015年发生的煤与瓦斯突出事故为分析对象,运用统计学和F-N关系对事故特征进行研究。首先,从时间和地域两个角度分别统计这些事故的起数和死亡人数的相关性;再者,采用F-N关系对事故的死亡人数进行规律分析。结果表明:2006~2015年的煤与瓦斯突出事故起数和死亡人数总体呈下降趋势,然而2009年死亡人数达到峰值,其中五月份发生的事故起数最多;事故主要发生在我国南部地区,最为显著事故发生地为贵州;3-10人死亡的事故起数最多,其累积概率曲线在对F-N坐标轴中的梯度是-0.6756。所以,据该类型事故发生特点,可为我国煤炭安全生产工作提供防治措施。
- 凤雯罗文柯张慧张开
- 关键词：煤与瓦斯突出事故预防措施
