煤与瓦斯突出的非线性特征及预测模型PDF电子书下载

目录 1

1 绪论 1

1.1 矿井煤岩瓦斯动力现象及其特征 1

1.1.1 突出 1

1.1.2 压出 2

1.1.3 倾出 2

1.2 煤与瓦斯突出概况 2

6.3.1 试验结果对模型的验证 11 3

1.3 煤与瓦斯突出的特点与规律 3

1.4 煤与瓦斯突出机理研究现状 5

1.5 煤与瓦斯突出预测研究现状 8

1.5.1 煤与瓦斯突出区域预测 8

1.5.2 工作面突出危险性预测 9

1.5.3 突出预测敏感指标及其临界值确定方法的研究现状 15

1.6 本书的研究思路与主要内容 17

2 煤体结构的分形特征与强度的现场测定方法 19

2.1 煤的物理结构 19

2.2 煤体结构的分形特征 20

2.2.1 分形和分维的基本概念 20

2.2.2 煤体孔隙裂隙的分形特征 21

2.2.3 煤体碎裂后的块度分形特征 22

2.3.1 钻孔法测定煤体强度的原理和方法 24

2.3 煤体强度的现场测定方法 24

2.3.2 实验分析 27

2.3.3 现场实测分析 28

3.1.1 基本概念 30

3.1 突变理论基础 30

3 煤与瓦斯突出过程及其突变特征 30

3.1.2 基本突变类型 35

3.1.3 尖点突变 36

3.2 煤与瓦斯突出过程实测 39

3.3 煤与瓦斯突出的起动和发展机制 41

3.4.1 突出起动过程的突变势函数 43

3.4 煤与瓦斯突出过程的突变特征 43

3.4.2 煤与瓦斯突出的突变条件 44

3.4.3 突变理论对防突措施机理的解释 46

3.5.1 突出强度的模拟试验研究 46

3.5 煤与瓦斯突出发生的强度规律 46

3.5.2 煤层发生突出及发生千吨级突出的瓦斯压力最小值的统计规律 49

4 钻孔瓦斯动态涌出的非线性特征 51

4.1 概述 51

4.2 钻孔瓦斯动态涌出量的理论计算模型 52

4.2.1 钻孔瓦斯连续动态涌出过程的基本特点 52

4.2.2 理论计算的基本假设 52

4.2.4 钻孔瓦斯动态涌出量的有限差分…复化求积计算模型 54

4.2.3 钻孔瓦斯径向不稳定流动微分方程 54

4.2.5 模型中间参数的确定 56

4.2.6 钻孔瓦斯动态涌出数值模拟程序及其验证 58

4.3.1 数值计算结果及分析 59

4.3 钻孔瓦斯动态涌出规律的数值分析 59

4.3.2 每米钻孔瓦斯涌出初速度及停钻衰减涌出量的确定 63

4.4 实际打钻过程中瓦斯动态涌出的基本特点 64

4.5 钻孔Q序列分析的相空间理论模型 66

4.6 对实测钻孔Q序列的计算分析 67

4.7 关于钻孔Q序列分形特征的分析与讨论 69

5.1 概述 70

5 煤巷掘进工作面瓦斯动态涌出的混沌和多重分形特征 70

5.3 煤巷掘进工作面Q序列的获取 72

5.2 煤巷掘进工作面前方煤体的动态显现与瓦斯涌出的特点 72

5.3.1 位村矿14141下风巷掘进工作面概况 73

5.3.2 原始监测数据的获取 74

5.3.3 Q序列数据预处理 75

5.4 煤巷掘进工作面Q序列的混沌特征 76

5.4.1 相空间重构 77

5.4.2 关联维D2 79

5.4.3 二阶Renyi熵K2 83

5.4.4 Lyapunov指数 84

5.4.5 综合分析 86

5.5.1 Renyi多重分维Dq和指数谱f（α） 88

5.5 煤巷掘进工作面Q序列的多重分形特征 88

5.5.2 多重分形计算 90

5.5.3 Q序列的多重分形 92

5.5.4 关于Q序列多重分形特征的讨论 96

6 基于ANN的煤与瓦斯突出非线性预测模型 97

6.1 人工神经网络基础 97

6.1.1 概述 97

6.1.2 人工神经网络理论基础 99

6.1.3 误差反向传播（BP）神经网络 103

6.2.1 突出危险性BP人工神经网络预测模型 109

6.2 基于ANN的煤与瓦斯突出非线性预测方法 109

6.2.2 预测突出的基本特性指标集的确定 111

6.2.3 突出危险程度分类评价集的确定 112

6.3 突出危险性BP人工神经网络预测模型的试验验证 113

6.3.2 四因素对突出的影响程度 114

6.4 基于煤巷Q序列多重分形特征的模型实例应用 114

6.4.1 BP人工神经网络模型的构建 115

6.4.2 煤巷突出危险性预测 115

6.4.3 结果分析 117

参考文献 118