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董伟

作品数:8 被引量:41H指数:4
供职机构:河南理工大学能源科学与工程学院更多>>
发文基金:河南省自然科学基金博士科研启动基金河南省科技攻关计划更多>>
相关领域:矿业工程建筑科学更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 3篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇矿业工程
  • 1篇建筑科学

主题

  • 4篇瓦斯
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇人工神经
  • 3篇人工神经网络
  • 3篇瓦斯含量
  • 3篇网络
  • 3篇工神经网络
  • 3篇人工神经网
  • 2篇导水
  • 2篇导水裂隙
  • 2篇导水裂隙带
  • 2篇导水裂隙带高...
  • 2篇裂隙带
  • 2篇裂隙带高度
  • 2篇煤矿
  • 2篇监测系统
  • 1篇单孔
  • 1篇地面信号
  • 1篇样本数据

机构

  • 8篇河南理工大学

作者

  • 8篇董伟
  • 7篇赵忠明
  • 6篇刘永良
  • 3篇李祎

传媒

  • 2篇矿业安全与环...
  • 1篇测绘科学
  • 1篇采矿与安全工...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 3篇2015
  • 1篇2014
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
演马庄矿瓦斯抽采钻孔流量计算研究
钻孔瓦斯流量是反映瓦斯抽采效果的重要参数,目前只能通过现场实测得到。为了定量分析钻孔瓦斯流量,在煤层瓦斯渗流符合达西定律和瓦斯稳定流动的基础上,推到了钻孔流量的表达式。根据演马庄矿煤层瓦斯参数,利用COMSOL软件对瓦斯...
董伟
关键词:瓦斯抽采
百米钻孔瓦斯流量数值模拟研究及应用被引量:6
2018年
百米钻孔瓦斯流量是瓦斯抽采工程一项重要指标,目前这项指标只能从现场测得。为了指导瓦斯抽采设计,基于瓦斯渗流理论对瓦斯抽采中瓦斯含量数值模拟,利用数值积分和曲线拟合求得百米钻孔瓦斯流量的表达式。依据焦作演马庄矿27131工作面煤层瓦斯参数,研究了抽采负压、钻孔布置方式以及渗透率对百米钻孔瓦斯流量的影响并与现场实测值进行对比。结果表明:抽采负压对百米钻孔瓦斯流量影响很小;渗透率对百米钻孔瓦斯流量有显著影响,渗透率越大初始流量越大;钻孔的布置数量对钻孔流量有明显影响,钻孔数量越多初始流量越低。
赵忠明董伟魏国营施天威
关键词:瓦斯含量数值模拟数值积分
基于灰色人工神经网络组合模型导水裂隙带高度预测方法
本发明公开了一种基于灰色人工神经网络组合模型导水裂隙带高度预测方法,其步骤为S1:收集矿井导水裂隙带高度的影响因素指标与对应的导水裂隙带高度,形成样本数据集;S2:利用灰色系统理论(GreySystem)中的弱化缓冲算子...
刘永良赵忠明李祎施天威董伟侯得峰
文献传递
一种煤矿采空区充填体支撑强度监测系统
本实用新型公开一种煤矿采空区充填体支撑强度监测系统,所述系统整体设置在井下,主要由压力传感器(1)、单一工作面信号接收装置(2)、区段内信号汇合传递装置(3)、采区内信号汇合传递装置(4)、水平内信号汇合传递装置(5)、...
赵忠明刘永良施天威董伟
文献传递
基于最小一乘法的瓦斯含量预测研究被引量:5
2016年
在对最小一乘法和最小二乘法理论分析的基础上,针对最小二乘法在煤层瓦斯含量预测中稳定性较差的问题,提出应用最小一乘法对瓦斯含量进行预测。根据收集的某矿煤层瓦斯含量实测数据,利用LINGO11和MATLAB工具进行拟合对比,结果表明:应用最小一乘法预测瓦斯含量具有较好的稳定性,精确度较高,可作为一种煤层瓦斯含量预测的方法。
施天威赵忠明刘永良董伟
关键词:最小一乘法最小二乘法
灰色关联分析与BP神经网络的概率积分法参数预测被引量:21
2017年
在综合分析地表沉陷概率积分法参数与地质采矿条件关系的基础上,提出运用灰色关联分析法找出影响概率积分法参数的主要因素,进而利用BP人工神经网络模型预计参数。在对实测数据灰色关联分析后得出:覆岩平均坚固性系数、采厚、倾角、采动程度与各个参数关联程度较高,表土层厚度和采深次之。在此基础上,建立BP人工神经网络模型,并对预计结果与实测数据进行对比分析。结果表明:该方法预计最大相对误差15.78%,最小相对误差1.92%,考虑到个别参数实测值较小,造成相对误差较大,而绝对误差很小,即模型预计效果较好,是一种预计概率积分法参数的有效方法。
赵忠明施天威董伟刘永良
关键词:灰色关联分析BP人工神经网络
煤矿通风与瓦斯含量实时监测系统
本实用新型公开了一种煤矿通风与瓦斯含量实时监测系统,包括若干台瓦斯浓度信息采集设备、通风设备、通风监测设备、监控主机和上位机,通风设备、通风监测设备通过矿用安全光缆连接监控主机,瓦斯浓度信息采集设备通过ZIGBEE无线发...
刘永良赵忠明李祎施天威董伟
文献传递
基于ANN导水裂隙带高度预测的过程优化被引量:4
2015年
分析了影响导水裂隙带高度的因素,并将其分为主要因素和次要因素,构建了导水裂隙带高度影响因素体系。采用BP神经网络模型,并选取煤层厚度、顶板岩性、煤层倾角、覆岩硬度、工作面斜长、推进速度、岩体碎胀性作为主要因素用于导水裂隙带高度的预测,为了简化预测模型,加快计算速度,在确定的采矿地质条件下可忽略次要因素。预测结果表明,简化的BP神经网络模型能够满足导水裂隙带高度预测的准确度需要,该预测方法可为水体下采煤提供一定的技术指导。
赵忠明刘永良李祎董伟施天威
关键词:人工神经网络导水裂隙带高度水体下采煤
共1页<1>
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