基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的巷道圍巖分類與支護參數(shù)優(yōu)化研究.pdf

1、隨著煤礦開采深度的增加，采掘工作將在高地應力、圍巖條件很差的環(huán)境中進行，導致巷道被整體壓垮、底板膨脹鼓起、拱項下沉、兩幫收斂、鞍形大變形破壞等，這對巷道支護技術提出了更高的要求。課題以皖北煤電集團錢營孜煤礦巖石巷道為背景，開展礦井巖石巷道圍巖分類與支護方案優(yōu)化技術研究，具有重要的現(xiàn)實意義。 影響煤礦巷道圍巖穩(wěn)定性分類的因素很多，主要有自然因素與開采技術因素。作者結合兩淮地區(qū)煤系地層特點，選取BQ分類方法作為圍巖分類樣本空間依據(jù)。

2、論文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理，利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱函數(shù)，在收集了大量淮南、皖北礦區(qū)的工程地質(zhì)條件、巷道圍巖情況以及相應的支護參數(shù)的基礎上，編制深井巷道圍巖分類與支護優(yōu)化設計系統(tǒng)軟件。 深井巷道圍巖分類與支護優(yōu)化設計系統(tǒng)軟件主要包括兩方面功能，其一，實現(xiàn)煤礦巷道圍巖穩(wěn)定性分類；其二，實現(xiàn)煤礦巷道支護參數(shù)優(yōu)化設計。在錢營孜煤礦西翼回風與3212巷道應用此軟件的設計結果，經(jīng)過現(xiàn)場錨桿受力、深部位移及松動圈監(jiān)測，表明此軟件的設計結