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:摘要:在现代化生活环境下,居民生活离不开用电,电力设备常年使用难免有所损坏,为了保证电力设备和系统可靠安全的工作,电力企业部门需要更新电力系统检修方式,传统的检修方式已经不能满足我国电力行业的发展需求,同时,电力部门需要关注国内外电力市场的发展状况,加强对电力设备和系统检修维护的技术水平,改善我国电力行业发展滞后的状态,加强我国电力系统状态检修方式的科学性。本文旨在探究供电检修方式如何适应电力市场的发展改革,解决目前我国在电力系统状态问题方面存在的问题,以此促进我国电力行业的可持续发展。
简介:为了分析煤矿工人的情境意识要素间的因果关系结构,建立更具鲁棒性的情境意识驱动模型,提出了一种基于DEMATEL和ISM法耦合的矿工情境意识驱动模型构建方法。首先,在构建情境意识概念模型的基础上从组织、个人和环境3个维度辨识矿工情境意识驱动要素;然后,运用熵值法计算矿工情境意识驱动要素的权重,并借助DEMATEL和ISM方法确定情境意识驱动要素间的因果作用关系,进而构建矿工情境意识驱动模型。结果表明,班组安全氛围是矿工情境意识的根本影响因素;生理心理状况、工作记忆、作业能力和作业经验是直接影响因素;组织制度、人岗匹配性、物理生产环境、培训组织、作业规程和作业负荷设计是间接影响因素。
简介:临界风速是Y型合流分岔隧道能否有效抑制烟气侵入分岔支路的重要参数。为确定Y型合流分岔隧道临界风速计算公式,对影响Y型合流分岔隧道临界风速的相关因素进行量纲分析,推导出临界风速与火源热释放率、主分隧道高度比、连拱长度及隧道分岔夹角这4个因素的无量纲函数关系式。通过数值模拟得到临界风速最大的火源位置,并对上述4个影响因素进行了量化分析。结果表明:火源距分岔段隧道洞口15~25m时临界风速最大;当无量纲火源热释放速率小于0.3时,隧道临界风速与火源热释放率呈现1/3次方关系,当无量纲火源热释放速率大于0.3时,隧道临界风速不再随火源热释放速率增加而增加;临界风速与分岔隧道高度比近似成-3/10次方关系,与分岔夹角成-3/40次方关系,而与连拱长度无关。进而得到分岔隧道临界风速的无量纲计算模型,且与数值模拟结果吻合良好。