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摘要
煤矿深部采掘面临的岩层富水性问题日益复杂多变,为有效提高掘进巷道超前探测的精度和定位的准确性,分析了神经网络预测岩层富水性的相关理论,研究了神经元传递的特征以及岩层孔隙度与电阻率的关系。以不同的孔隙度为变化参数建立了含水岩层地质模型,进行了1 000步神经网络训练,输出的均方误差仅为3.10×10-10。对某矿掘进巷道超前探测数据进行了神经网络学习应用,并与常规方法测得结果进行了对比,分析了孔隙度与瞬变电磁响应的关系。研究表明,神经网络联合全空间瞬变电磁法预测岩层富水性是可行的,一定程度上提升了探测精度和定位准确性,为岩层富水性定量预测奠定了基层。
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单位中煤科工集团重庆研究院有限公司
