神经网络测评自燃危险等级模型的研究.pdfVIP

2010年第12期 煤炭 工程 神经网络测评自燃危险等级模型的研究 赵 武，徐新斌，涂 强 1 (徐州建筑职业技术学院矿业工程学院，江苏徐州22116) 摘要：文章基于煤自燃机理和自燃的各影响因素的综合分析，从非线性角度即采用神经网 络模型来评测煤炭自燃危险等级。通过建立矿井煤自然发火等级测评指标体系和神经网络测评模 型，采用现场实际数据对神经网络模型进行训练。训练校验结果表明该模型能较准确评测矿井自 然发火等级。 关键词：神经网络；测评；煤炭自燃；危险等级 中图分类号：TD75+2文献标识码：B 影响煤自燃的因素具有随机性、模糊性和不确定性等 络，只有相邻层上的节点相连接。综合考虑基于人工神经 非线性特征．因此对于各岗素的影响程度，南于技术手段 网络的自燃危险等级测评问题，选定了如图2所示的网络 的限制．很难通过人工监测的手段来得知．而神经网络、 结构。采用了3层网络模型结构，结构参数描述为(P-卜 模糊系统等方法的优势就是进行非线性处理。随着煤矿开 A)。其中输入矢量为P、隐含层的神经无数为s以及输出 采深度的不断增加。井下环境安全事故的危险性也日益增 层为A。 大。通过融合煤矿监控系统采集的各种监测参数，对井下 煤 煤种 煤自燃安全状态进行预测和判断成为当前煤矿安全领域研 炭 究的一个热门课题。本文利用模糊神经网络技术对煤自然 煤体水分 自 发火进行危险评价，以提高安全决策分析的准确度。 燃 煤的一i隙j孝， 的 煤的荻分 1神经网络模型的建立 内 煤fn?：成分 在 1．1 模型与指标体系的建立 I矧 煤的岔疏髓分 索 测评模型建立的总原则必须是层次的综合混合型的， 臼 煤层峰度 而且是动态和静态的有机结合。指标体系应能够反映矿井 燃 的主要特征和基本情况，以反映系统存在的危险状态为目 危 煤层倾角 地 标，才能将影响矿井自然发火危险等级的各相互联系、相 险 质 煤层埋藏i采『篁 等 互制约的因素构成一个有机整体。充分体现指标体系的系 闪