期刊文献+

煤矿突水水源判别方法的应用研究 被引量:11

Application Research on Methods for Distinguishing Sources of Coal Mining Water Inrush
下载PDF
导出
摘要 对常用的突水水源判别方法进行了概述,阐明了其适用条件,为选择合适的方法提供了依据。以石壕煤矿为例,利用BP神经网络方法,选择矿化度、p H值、总硬度、Ca2++Mg2+、K++Na+以及涌水量作为判别因子,建立了水源判别模型,经过样本训练和模型验证,其判别结果与实际基本一致,验证了人工神经网络方法在突水水源判别上的准确性。 Summarizing the commonly used methods of water bursting source discrimination, to clarify the conditions for its application, select the appropriate method to provide a basis. In Shihao coal mine, for example, using BP neural network method, selecting salinity, pH value, total hardness, Ca2++Mg2+, K++Na+ and water inflow as discrimination factors, establish a water discriminate model. Through training and model validation, the discrimination results are basically consistent with the actual, verified the accuracy of artificial neural network on water-bursting source discrimination.
出处 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2016年第9期150-152,共3页 Coal Technology
关键词 矿井突水 水源判别 人工神经网络 mine water bursting water source judgment artificial neural network
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献58

共引文献74

同被引文献80

引证文献11

二级引证文献42

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部