基于BP神经网络的过老空区巷道支护参数设计研究  

Study on Support Parameter Design of Roadway through Old Goaf based on BP Neural Network

作　　者：李达 LI Da

机构地区：[1]霍州煤电集团河津腾晖煤业有限责任公司,山西临汾031400

出　　处：《能源技术与管理》2023年第4期82-84,110,共4页Energy Technology and Management

摘　　要：为解决整合矿井掘进工作面过老空区巷道支护问题,以霍州煤电集团河津腾晖煤矿为工程背景,采用BP神经网络、数值模拟和现场实践相结合的方法,建立巷道围岩主要影响因素与支护参数之间的非线性BP神经网络模型,得到2-205工作面运输巷合理的支护参数,并基于数值软件对其进行验证,最后现场应用。结果表明:BP神经网络得到的注浆锚索长度、直径分别为7300 mm和22 mm,间排距为1500 mm×2000 mm;数值结果显示压应力区增加范围大,预应力作用到顶板更深处,充分发挥了锚索悬吊作用。现场监测到顶板下沉最大值为180 mm,巷帮内移量最大值为275 mm,总离层最大值为110 mm,表明采用BP神经网络对巷道支护参数设计是可行的。

关 键 词：整合矿井 BP神经网络 老空区 支护参数 

分 类 号：TD353[矿业工程—矿井建设]