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长壁孤岛工作面煤岩冲击危险性区域多参量预测 被引量:27
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作者 王宏伟 姜耀东 +1 位作者 杨忠东 刘帅 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1790-1795,共6页
以开滦集团唐山矿某孤岛工作面地质条件为背景,通过巷道表面位移、顶板离层、工作面回采过程中的电磁辐射等现场监测结果分析了巷道顶板受工作面动压影响剧烈的范围,确定了孤岛工作面发生冲击失稳的危险区域。监测结果显示:孤岛工作面... 以开滦集团唐山矿某孤岛工作面地质条件为背景,通过巷道表面位移、顶板离层、工作面回采过程中的电磁辐射等现场监测结果分析了巷道顶板受工作面动压影响剧烈的范围,确定了孤岛工作面发生冲击失稳的危险区域。监测结果显示:孤岛工作面顶板在距离工作面前方30 m时开始受采动影响频繁,当到达工作面前方10 m范围内时,顶板活动加剧,直至顶板垮落。顶板大面积来压和剧烈的顶板活动是本文作为孤岛工作面冲击地压发生的前兆,由此可确定在工作面前方7.5~10.0 m是孤岛工作面最容易发生冲击失稳的区域。 展开更多
关键词 孤岛工作面 冲击地压 参量预测 煤岩体 电磁辐射
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多参量综合指标冲击地压预测技术研究 被引量:12
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作者 贾宝新 陈浩 +1 位作者 潘一山 陈扬 《防灾减灾工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期330-337,共8页
提出了"全局-区域-局部"多参量综合指标冲击地压预测技术,多种预测方法相互协调与配合、优势互补,形成空间上层次化全方位的预测体系,可极大提高冲击地压预测准确性。结合老虎台矿冲击地压发生机理与影响因素,提出利用微震法... 提出了"全局-区域-局部"多参量综合指标冲击地压预测技术,多种预测方法相互协调与配合、优势互补,形成空间上层次化全方位的预测体系,可极大提高冲击地压预测准确性。结合老虎台矿冲击地压发生机理与影响因素,提出利用微震法对采区全局范围内微震事件进行实时监测,划分具有冲击危险区域,全局范围预测冲击地压;利用电磁辐射法监测工作面及巷道近场围岩的应力场和煤岩变形破坏变化状况,确定近场围岩高冲击危险区域,局部范围预测冲击地压;采用矿压监测法和钻屑法对确定具有冲击危险的区域进行重点监测,判断冲击危险程度,对采取防治措施后的防冲效果进行检测;采用采空区气体分析法预测电磁辐射法和矿压观测法等无法监测到的采空区的冲击地压。实践证明:全局-区域-局部"多参量综合指标预测技术的各种预测方法在功能上表现出明显的互补特征,在老虎台矿的冲击地压预报中取得良好效果。 展开更多
关键词 冲击地压 参量预测 电磁辐射 微震 钻屑法
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高速公路隧道通风系统的多参量模糊控制研究 被引量:6
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作者 张晓松 金涛 林东 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第4期20-24,共5页
为解决隧道通风系统能耗较高、智能化程度较低的问题,将隧道烟雾浓度、车流量、风速等多种数据作为参量,预测未来多个连续时刻的烟雾浓度,并以预测结果序列的变化程度及趋势为依据,采用模糊控制方法对隧道通风实现智能化提前控制。通过... 为解决隧道通风系统能耗较高、智能化程度较低的问题,将隧道烟雾浓度、车流量、风速等多种数据作为参量,预测未来多个连续时刻的烟雾浓度,并以预测结果序列的变化程度及趋势为依据,采用模糊控制方法对隧道通风实现智能化提前控制。通过仿真实验证明,与分档控制方法相比,该方法能够根据烟雾浓度变化趋势而调整风机开启数量,避免了因个别采样点的影响而频繁启停风机,有利于延长风机寿命。由于根据预测结果对风机进行了提前控制,在更好地改善隧道环境的同时,缩短了风机开启的总时长,节约能源,降低隧道运营成本。 展开更多
关键词 隧道工程 智能交通 隧道通风 模糊控制 风机控制 参量预测
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基于集成模型的煤炭价格多步预测研究 被引量:2
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作者 郝伟 边萌春 《煤炭工程》 北大核心 2023年第8期187-192,共6页
煤炭价格的准确预测对化解能源价格风险有着重要意义,针对煤炭价格预测的问题,开展了基于集成模型的煤炭价格多步预测研究。本研究分析了影响煤炭价格的主控因素,并建立了数据集;将粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)和... 煤炭价格的准确预测对化解能源价格风险有着重要意义,针对煤炭价格预测的问题,开展了基于集成模型的煤炭价格多步预测研究。本研究分析了影响煤炭价格的主控因素,并建立了数据集;将粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)和长短期记忆模型(Long Short-Term Memory,LSTM)有效集成,建立了一种基于PSO-LSTM的多参量多步预测模型。利用多参量多步预测模型调用数据集进行了曹妃甸港煤炭价格预测,结果表明:基于PSO-LSTM的多参量多步预测模型预测效果优于基于BP、LSTM的预测模型;其预测价格与实际价格的MAPE、R2值分别为0.025、0.908,能够为煤炭市场的科学管控提供帮助。 展开更多
关键词 集成模型 煤炭价格预测 参量预测模型 LSTM PSO
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