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內(nèi)容簡介

　　《煤礦瓦斯賦存機理及智能預(yù)警研究》以煤的孔隙結(jié)構(gòu)研究為切入點，著力研究煤的瓦斯賦存特征及其影響因素對突出風險的作用機理，系統(tǒng)地分析了不同煤階煤樣的孔裂隙發(fā)育規(guī)律并進行了分形研究，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，利用安全科學理論，建立了包含瓦斯賦存-致災(zāi)條件-風險事故-預(yù)警技術(shù)的安全評價指標系統(tǒng)，構(gòu)建了具有自學習、自糾錯、自反饋功能的深度學習型人工智能預(yù)警系統(tǒng)，實現(xiàn)了災(zāi)變模擬的可預(yù)測和預(yù)警級別的可查詢等?！睹旱V瓦斯賦存機理及智能預(yù)警研究》的出版將拓寬低瓦斯礦井突出風險事故致因因素的研究視角，推動煤礦瓦斯賦存理論的發(fā)展，促進煤礦瓦斯突出風險智能預(yù)警的研究?！睹旱V瓦斯賦存機理及智能預(yù)警研究》適合煤礦安全管理、風險防治與預(yù)警、人工智能管理等領(lǐng)域的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀。

作者簡介

暫缺《煤礦瓦斯賦存機理及智能預(yù)警研究》作者簡介

圖書目錄

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
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 壓汞實驗測試孔隙結(jié)構(gòu)基本特征
2．3 低溫液氮實驗測試孔隙結(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章煤的瓦斯賦存機理研究
3．1 煤的瓦斯賦存研究現(xiàn)狀分析
3．2 實驗煤樣制備和實驗系統(tǒng)改進
3．3 煤的瓦斯極限賦存能力實驗研究
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章瓦斯突出風險深度學習型智能預(yù)警系統(tǒng)研究
5．1 瓦斯突出風險溯源
5．2 突出風險指標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)建深度學習型智能預(yù)警系統(tǒng)的可行性分析
5．4 煤層瓦斯突出風險的深度學習型智能預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建與優(yōu)化
5．5 突出風險致因指標深度學習型智能預(yù)警系統(tǒng)的運行與驗證
第6章瓦斯突出風險深度學習型智能預(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 深度學習型智能預(yù)警編程代碼
參考文獻