【摘 要】
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为准确预测煤的自燃倾向性,在总结和分析煤自燃倾向性研究现状的基础上,选取煤的组成与结构方面的碳含量、镜质组含量、固定碳含量、比表面积、微孔占比与羟基含量6项主要影
【机 构】
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华北理工大学矿业工程学院,河北省矿业开发与安全技术实验室
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为准确预测煤的自燃倾向性,在总结和分析煤自燃倾向性研究现状的基础上,选取煤的组成与结构方面的碳含量、镜质组含量、固定碳含量、比表面积、微孔占比与羟基含量6项主要影响因素建立了基于BP神经网络的煤自燃倾向性预测模型,确立了建模所需的样本,并运用Matlab软件进行网络训练并完成模型检验。将该模型应用于唐山矿9煤层、11煤层及荆各庄矿的煤自燃倾向性预测,结果显示误差均小于5%,证明基于BP神经网络的煤自燃倾向性预测模型的准确度较高,可用于工程实际。
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