薄煤层综合机械化采煤工艺技术科学利用的机理透析

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1、薄煤层综合机械化采煤工艺技术科学利用的机理透析口马加振(大方绿塘煤矿有限责任公司贵州·毕节551600)摘要：在矿井薄煤层开采范围上，薄煤层综合机械化采煤工艺的广泛应用仍是煤矿行业目前需要急待解决的短板。综合机械化采煤工艺就能否在薄煤层特殊环境条件下广泛推广应用，在其实践中，通过研究和科学的论证，总结综合机械化采煤工艺在薄煤层开采的技术上良好利用的机理，解决综采工艺应用在薄煤层回采中技术上遇到的难点和制约机械化作用效能的发挥，效益显著。关键词：综合机械化采煤工艺机理应用中图分类号：TD823文献标识码：A文章编号：1007-3973(2013)012—069-

2、021概述否在薄煤层特殊环境条件下广泛推广应用，我煤矿经过对多综合机械化采煤工艺在我国2O世纪80年代以来，得到个薄煤层工作面采用综合机械化采煤工艺回采，在其实践中，了空前绝后的发展阶段。煤炭行业在地质状况中由中厚、厚通过潜心研究和科学的论证，系统分析判断总结了综合机械煤层赋存条件较好环境下，煤矿开采生产使用综合机械化的化采煤工艺在薄煤层开采的技术上良好利用的机理，摸索出技术利用程度是大幅度的稳步提高，前景广阔。可是，在地质一套薄煤层综采技术采煤工艺成熟的科学合理的开采技术经环境赋存薄煤层的自然条件受到制约状况下，总是认为机械验，综合解决了综采工艺应用在薄煤层

3、回采中技术上遇到的化装各投入大，要求设备性能高，适应性强，使用效能低，从根难点和制约机械化作用效能的发挥，且效益显著。本没有高度树立“以人为本”的理念，提高机械化程度，解放劳2薄煤层综合采煤工艺特性动力，改善劳动作业环境为出发点。驱使薄煤层综合机械化薄煤层综合机械化采煤工艺应用技术的特性，是由于开采煤工艺的扩展应用始终处在滞缓的徘徊当中，是在矿井薄采的煤层薄，工作面采高低，而支架体积占用空间大，操纵支煤层开采范围现行技术上的短板。综合机械化采煤工艺就能架和支架升降范围需要一定的距离尺度。采煤机割煤强度大，St=0．8S-S,m4结论+。··基于BP神经网络的电

4、量预测得到的结果误差的绝对值利用网络模型预测后得到的结果，再通过反归一化函数最大值为0．05327，最小值为0．005195，平均绝对误差为求出预测结果，其函数为：0．0677。其数据基本满足预测要求。利用BP神经网络实现了S=L25(s,一0．1)(sl蛐一)+对校园用电的预测能够掌握今后学校用电情况，希望通过本2．4BP神经网络隐含层和神经元数的相关数据的确定文的分析能够满足预测校园电力需求，为校园后勤、电力业局隐含层数的层数及其神经元数的确定是整个网络模型建等相关部门提供有效决策依据，为校园节能用电提供更为可立的关键。理论已经证明：任意一个连续的函数都可

5、以只用靠的数据，降低高校用电开支，在部分设备落后、线路老化而一个隐含层的网络以任意精度进行逼近。因此，本文选择根需进行改建的建筑提供参数依据。据实际情况考虑采用一个隐含层，而隐含层神经元数选用的个数目前也没有比较成熟的理论，通用的隐含层神经无数的参考文献：确定经验公式有：i=√+a[1】叶世伟．神经网络原理【M】．北京：机械工业出版社，2004．其中：i为隐含层神经元的个数，m为输入神经元的个数，[2】高隽．人工神经网络原理及仿真实例【M】．北京：机械工业n为输出层神经元的个数，a为常数且l

6、数为12。[3】唐巍，高春成．并行自适应混沌优化方法在中长期电量预3预测实现测中的应用【J]_电网技术，2005，29(11)：30．31．BP模型包括三层，分别为：输入层、隐含层能及输出层。[4】牛东晓，曹树华，赵磊，等．电力系统负荷预测及其应用[M】．输入层为4个神经元，即2010年和2011年每月的用电量和每北京：中国电力出版社，1998．月平均温度作为训练输入，输出层为1个神经元，即2012年[5】毛李帆，姚建刚，金永顺，等．中长期电力组合预测模型的理每月的用电量。隐含层1层且神经元数设为12，传递函数为论研究[J]．中国电机工程学报，2010，30(

7、16)．tansig，purelin，训练函数traingdx，学习函数leamgdm。学习速[6】张保航．高校电能预测算法及系统的研究【D]．天津理工大度lr=-0．05，目标误差goal=0．01，训练步骤设定最大为10000。学，2012．——曩协论坛·2013年第12期(下)——设备自动化程度高，机体较长较厚。其综采设各维持正常的楔形截齿配用TZB改进型螺旋滚筒，利用其良好的截割性能综合空间高度，就目前支架、采煤机、溜子型类的组合几何尺原理，即JBX型楔形截齿破煤过程参与挤压的刃部成斧头刃寸需要保持在950～1050mm，工作面顶底板出现波状起伏状，能

8、对煤岩产生较强的拉应力，其破煤过程系挤