一种煤矿顶板突水危险等级预测方法

    公开(公告)号:CN110348639A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910638323.6

    申请日:2019-07-16

    Abstract: 本发明涉及煤矿安全技术领域,特别涉及一种煤矿顶板突水危险等级预测方法。所述方法基于PCA-LVQ神经网络,具体包括以下步骤:步骤1:收集煤田有效厚度、单位涌水量、含水层载荷传递系数、有效保护厚度、分形维值和关键层到煤层的距离及对应的危险等级;步骤2:对数据进行主成分分析及归一化;步骤3:对学习向量量化神经网络训练参数进行设置;步骤4:隐层网络节点选取;步骤5:利用软件建立神经网络模型;步骤6:对建立的神经网络进行训练;步骤7:神经网络精确度预测。本发明预测结果精度高,结构简单,可有效的防止煤矿顶板突水事故的发生,适宜推广应用。

    一种评价破碎性煤层气储层酸敏感性的方法

    公开(公告)号:CN108872003A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810542978.9

    申请日:2018-05-30

    Abstract: 本申请公开了一种评价破碎性煤层气储层酸敏感性的方法,该方法包括:将干燥煤粉与不同配比的土酸进行反应,根据煤粉回收率选择其中酸敏感性最强对应的土酸进行热力学实验,根据不同反应温度下煤粉回收率,选择最小煤粉回收率基于评价标准进行破碎性煤层气储层酸敏感性的评价。由此可见,该方案以煤粉回收率为主要评价指标,克服了由于破碎性煤层气储层的机械性质差,很难获取适合室内试验煤心的条件限制,不需要基于煤粉模拟煤心,操作简便、实验结果可靠,而且基于热力学实验得到更为准确的煤粉回收率,进而评价得到的破碎性煤层气储层酸敏感性更为准确,及其适用于破碎性煤层气储层酸敏感性的测定评价。

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