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题名基于神经网络的煤矿采动区地面直井产能预测
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作者
李延河
王保玉
吕闰生
倪小明
张昆
郭恒宜
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机构
平顶山天安煤业股份有限公司
中国平煤神马集团有限责任公司
河南理工大学煤系气资源高效开发利用研究院
河南理工大学资源环境学院
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出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2023年第11期81-86,共6页
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文摘
基于平顶山首山一矿煤系地质条件、采动区上“三带”发育规律和1口地面采动试验井排采数据,通过理论分析选取埋深、煤厚、渗透率、井口负压、管道压力和瓦斯浓度为地质控制参数,建立了采动直井多参数BP神经网络煤系气产能预测模型。结果表明:随着采煤工作面的推进,日产气量随排采时间呈逐渐递减趋势;不同排采阶段产气量变化较大,整体上产气规律划分为3个阶段分区:Ⅰ产气高值阶段,Ⅱ产气峰值阶段,Ⅲ产气衰减阶段。当BP神经网络隐含层神经元个数为10、30和50时,训练集、验证集和测试集数据拟合度达到90%左右,模型预测结果显示实际日产气量和预测日产气量相对误差较低,分别为3.01%、5.22%和3.35%,实际累计产气量和预测累计产气量数据相关性为0.9991、0.9997和0.9998。
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关键词
采动区
煤系气
神经网络
产能预测
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Keywords
mining active area
coalbed methane
neural network
productivity prediction
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分类号
TD712
[矿业工程—矿井通风与安全]
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