简介:落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系.人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法.基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究.结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快;该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路.
简介:国务院安委会办公室前期相继印发了《标本兼治遏制重特大事故工作指南》和《关于实施遏制重特大事故工作指南构建双重预防机制的意见》,要求各地区、各有关部门和单位紧紧围绕遏制重特大事故,突出重点地区、重点企业、重点环节和重点岗位,抓住辨识管控重大风险的关键,准确把握安全生产的特点和规律,坚持风险预控、关口前移,全面推行安全风险分级管控,推进事故预防工作科学化、信息化、标准化。为了帮助各地区、各企业系统理解、准确把握安全风险分级管控的相关概念、内涵及逻辑关系,加快推进安全风险分级管控体系建设工作,本刊特选编安全风险管控相关知识分期刊出,供有关部门及企业参考借鉴。