锚杆支护超长煤巷顶板稳定性动态分类研究
来源期刊:煤炭学报2012年第4期
论文作者:朱永建 冯涛
文章页码:565 - 570
关键词:锚杆支护;超长;煤巷顶板;稳定性;动态分类;
摘 要:针对神东矿区煤巷长度超长、巷道断面大、顶板岩层结构变化复杂及锚杆支护率高等实际情况和锚杆(索)支护的工程特性,依据围岩稳定性分类指标的科学性、实用性及可定量化的选取原则,在深入分析神东矿区锚杆支护煤巷顶板稳定性主要影响因素的基础上,研究确定了单层厚岩层离顶板表面距离L、单层厚岩层抗压强度σc、单层厚岩层厚度D、巷道跨度B、巷道埋深H、采动影响指标N六个分类指标作为神东矿区锚杆支护超长煤巷顶板稳定性分区动态分类指标,并构建了神东矿区锚杆支护超长煤巷顶板稳定性分区动态分类的BP神经网络预测模型,经检验该神经网络模型的识别准确率大于95%,利用该网络模型进行动态分类的结果与现场实际高度吻合。
朱永建1,2,冯涛1,2
1. 湖南科技大学能源与安全工程学院2. 煤矿安全开采技术湖南省重点实验室
摘 要:针对神东矿区煤巷长度超长、巷道断面大、顶板岩层结构变化复杂及锚杆支护率高等实际情况和锚杆(索)支护的工程特性,依据围岩稳定性分类指标的科学性、实用性及可定量化的选取原则,在深入分析神东矿区锚杆支护煤巷顶板稳定性主要影响因素的基础上,研究确定了单层厚岩层离顶板表面距离L、单层厚岩层抗压强度σc、单层厚岩层厚度D、巷道跨度B、巷道埋深H、采动影响指标N六个分类指标作为神东矿区锚杆支护超长煤巷顶板稳定性分区动态分类指标,并构建了神东矿区锚杆支护超长煤巷顶板稳定性分区动态分类的BP神经网络预测模型,经检验该神经网络模型的识别准确率大于95%,利用该网络模型进行动态分类的结果与现场实际高度吻合。
关键词:锚杆支护;超长;煤巷顶板;稳定性;动态分类;