简介：本文根据作者的工作经验介绍了一种用启动盘快速自动恢复系统的方法。

简介：煤矿瓦斯涌出量和瓦斯突出受控于多种因素。如何根据各个影响因素预测计算煤层瓦斯含量是一个非常复杂的问题。近年来迅速发展起来的神经网络具有较高的非线性映射和并行处理能力。广义回归神经网络（GRNN）具有网络结构自适应确定、输出与初始权值无关等优良特性，能够逼近任意连续的非线性函数，可以处理系统内在的难以解析的规律。本文以某矿13-1煤层为研究对象，在分析影响煤层瓦斯含量的各种地质因素和量化定性因素的基础上，应用GRNN神经网络方法建立某矿13—1煤层瓦斯含量预测模型，以达到对井田未开采区域进行瓦斯含量预测的目的。

简介：影响煤与瓦斯突出的因素众多，应用神经网络进行预测时，选取突出预测指标是关键。基于经验和所谓“多多益善”原则的选择方法都有一定的不合理、不科学性。笔者应用灰色关联分析筛选突出预测指标，结合神经网络建模进行突出预测，使突出预测指标的选择由定性分析转化为定量分析，实现了灰色理论同神经网络在煤与瓦斯突出预测领域内的结合。经过实例验证，本方法是可行的。

简介：地质多功能尺是由余切尺，大、小量角器，直线尺等构成的组合型制图工具，它可实现绝大部分极射赤平投影功能，且制作简单，操作使用方便，容易掌握，利用它可快速地解决地质构造的几何形态和应力分析等方面的许多实际问题。

简介：为了精细监测和了解排采过程煤储层参数的动态变化,本文提出了一种基于BP神经网络补偿算法,对未来一定时期的产气、产水量进行了预测。对大佛寺典型的煤层气水平井(DFS-C02井)进行实例分析,结果表明,未来30d的产水量、产气量的平均相对误差分别为0.79%(0.07~0.26%)和0.72%(0.01~2.4%),预测结果较准确。BP神经网络补偿算法为煤层气井的产量预测提供了一种新方法,同时为排采工作制度提供依据。

简介：众所周知，数控技术、可编程序控制器(以下简称PC)、工业机器人是当前工业加工自动化的三大支柱，机制专业教学已由固定的机床、刀具、工艺逐渐转向以机为主，机电结合上来。微电子技术、现代设计方法等内容大量引进教学计划，PC技术近年来也正式作为必修课引入教学计划中来，有的专业在机床电气控制技术中以一大章出现(20学时以上)，有的专业单独设课，学时在50以上。如何开好这门新课，如何把这门难点多的新课深入浅出地讲好，

简介：开发利用煤层气可以保证煤矿的安全生产,优化我国的能源结构,改善大气环境,对于实现我国国民经济又好又快的发展具有重要的意义。本文针对煤层气钻井的多功能性进行了重点分析,提出了煤炭资源勘探、煤层气资源勘探、采煤前抽采、采动中抽采、采煤后抽采、瓦斯排放孔、井下制冷通道等一孔多用方案,并对其综合效益进行评价,为煤层气开发利用提供了一种新的思路。

简介：随着对煤层气井排采规律认识的不断提高,煤层气井在自动排采控制过程中非线性、时变性的增加,传统的PID调节已不能满足生产需要。通过采用基于神经元人工网络智能控制理论和智能动态专家库技术的控制方式,实现了对煤层气井井底流压的精确控制,满足了生产需求。