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煤礦瓦斯賦存機(jī)理及智能預(yù)警研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787312055348
- 條形碼：9787312055348 ; 978-7-312-05534-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
煤礦瓦斯賦存機(jī)理及智能預(yù)警研究 內(nèi)容簡介
本書以煤的孔隙結(jié)構(gòu)研究為切入點(diǎn)，著力研究煤的瓦斯賦存特征及其影響因素對突出風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理，系統(tǒng)地分析了不同煤階煤樣的孔裂隙發(fā)育規(guī)律并進(jìn)行分形研究，探索了煤的變質(zhì)程度、工業(yè)組分、孔徑分布、分形維數(shù)等內(nèi)在因素及壓力、溫度等外在因素對煤的瓦斯吸附、解吸特性的影響，構(gòu)建煤的瓦斯賦存特征因素?cái)?shù)學(xué)分析模型，設(shè)計(jì)并編程完成瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)的深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)，現(xiàn)場運(yùn)行驗(yàn)證該系統(tǒng)可以成功運(yùn)用于工程實(shí)踐。
煤礦瓦斯賦存機(jī)理及智能預(yù)警研究 目錄
前言
第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 研究目的和意義
1．3 國內(nèi)外研究綜評(píng)
1．4 主要研究內(nèi)容、方法和技術(shù)路線
第2章 中高階煤的孔隙結(jié)構(gòu)特征研究
2．1 煤樣的采集和測定
2．2 壓汞實(shí)驗(yàn)測試孔隙結(jié)構(gòu)基本特征
2．3 低溫液氮實(shí)驗(yàn)測試孔隙結(jié)構(gòu)特征
2．4 中高階煤孔隙結(jié)構(gòu)的分形特征研究
第3章 煤的瓦斯賦存機(jī)理研究
3．1 煤的瓦斯賦存研究現(xiàn)狀分析
3．2 實(shí)驗(yàn)煤樣制備和實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)改進(jìn)
3．3 煤的瓦斯極限賦存能力實(shí)驗(yàn)研究
3．4 煤的瓦斯賦存模型研究
3．5 煤的瓦斯賦存模型解構(gòu)和機(jī)理研究
第4章 煤的瓦斯賦存影響因素分析
4．1 內(nèi)在因素對煤的瓦斯賦存影響分析
4．2 外部因素對煤的瓦斯賦存影響分析
4．3 構(gòu)建煤的瓦斯賦存影響因素灰色分析模型
第5章 瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)研究
5．1 瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)溯源
5．2 突出風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與煤的瓦斯賦存影響因素關(guān)聯(lián)分析
5．3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)的可行性分析
5．4 煤層瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)的深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建與優(yōu)化
5．5 突出風(fēng)險(xiǎn)致因指標(biāo)深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)的運(yùn)行與驗(yàn)證
第6章 瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警方法的優(yōu)勢與展望
6．1 方法總結(jié)
6．2 創(chuàng)新優(yōu)勢
6．3 發(fā)展展望
附錄1 相對壓力與孔徑對應(yīng)表
附錄2 深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警編程代碼
參考文獻(xiàn)
第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 研究目的和意義
1．3 國內(nèi)外研究綜評(píng)
1．4 主要研究內(nèi)容、方法和技術(shù)路線
第2章 中高階煤的孔隙結(jié)構(gòu)特征研究
2．1 煤樣的采集和測定
2．2 壓汞實(shí)驗(yàn)測試孔隙結(jié)構(gòu)基本特征
2．3 低溫液氮實(shí)驗(yàn)測試孔隙結(jié)構(gòu)特征
2．4 中高階煤孔隙結(jié)構(gòu)的分形特征研究
第3章 煤的瓦斯賦存機(jī)理研究
3．1 煤的瓦斯賦存研究現(xiàn)狀分析
3．2 實(shí)驗(yàn)煤樣制備和實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)改進(jìn)
3．3 煤的瓦斯極限賦存能力實(shí)驗(yàn)研究
3．4 煤的瓦斯賦存模型研究
3．5 煤的瓦斯賦存模型解構(gòu)和機(jī)理研究
第4章 煤的瓦斯賦存影響因素分析
4．1 內(nèi)在因素對煤的瓦斯賦存影響分析
4．2 外部因素對煤的瓦斯賦存影響分析
4．3 構(gòu)建煤的瓦斯賦存影響因素灰色分析模型
第5章 瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)研究
5．1 瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)溯源
5．2 突出風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與煤的瓦斯賦存影響因素關(guān)聯(lián)分析
5．3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)的可行性分析
5．4 煤層瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)的深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建與優(yōu)化
5．5 突出風(fēng)險(xiǎn)致因指標(biāo)深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警系統(tǒng)的運(yùn)行與驗(yàn)證
第6章 瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警方法的優(yōu)勢與展望
6．1 方法總結(jié)
6．2 創(chuàng)新優(yōu)勢
6．3 發(fā)展展望
附錄1 相對壓力與孔徑對應(yīng)表
附錄2 深度學(xué)習(xí)型智能預(yù)警編程代碼
參考文獻(xiàn)
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煤礦瓦斯賦存機(jī)理及智能預(yù)警研究 作者簡介
袁媛，博士，淮南師范學(xué)院講師，主持安徽省高校科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“智能煤礦動(dòng)力災(zāi)害安全防治預(yù)警體系研究”“煤炭資源型城市生態(tài)安全評(píng)價(jià)與智能預(yù)警研究”等省部級(jí)科研項(xiàng)目3項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇。
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