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目录1

1 绪论1

1.1 矿井煤岩瓦斯动力现象及其特征1

1.1.1 突出1

1.1.2 压出2

1.1.3 倾出2

1.2 煤与瓦斯突出概况2

6.3.1 试验结果对模型的验证 113

1.3 煤与瓦斯突出的特点与规律3

1.4 煤与瓦斯突出机理研究现状5

1.5 煤与瓦斯突出预测研究现状8

1.5.1 煤与瓦斯突出区域预测8

1.5.2 工作面突出危险性预测9

1.5.3 突出预测敏感指标及其临界值确定方法的研究现状15

1.6 本书的研究思路与主要内容17

2 煤体结构的分形特征与强度的现场测定方法19

2.1 煤的物理结构19

2.2 煤体结构的分形特征20

2.2.1 分形和分维的基本概念20

2.2.2 煤体孔隙裂隙的分形特征21

2.2.3 煤体碎裂后的块度分形特征22

2.3.1 钻孔法测定煤体强度的原理和方法24

2.3 煤体强度的现场测定方法24

2.3.2 实验分析27

2.3.3 现场实测分析28

3.1.1 基本概念30

3.1 突变理论基础30

3 煤与瓦斯突出过程及其突变特征30

3.1.2 基本突变类型35

3.1.3 尖点突变36

3.2 煤与瓦斯突出过程实测39

3.3 煤与瓦斯突出的起动和发展机制41

3.4.1 突出起动过程的突变势函数43

3.4 煤与瓦斯突出过程的突变特征43

3.4.2 煤与瓦斯突出的突变条件44

3.4.3 突变理论对防突措施机理的解释46

3.5.1 突出强度的模拟试验研究46

3.5 煤与瓦斯突出发生的强度规律46

3.5.2 煤层发生突出及发生千吨级突出的瓦斯压力最小值的统计规律49

4 钻孔瓦斯动态涌出的非线性特征51

4.1 概述51

4.2 钻孔瓦斯动态涌出量的理论计算模型52

4.2.1 钻孔瓦斯连续动态涌出过程的基本特点52

4.2.2 理论计算的基本假设52

4.2.4 钻孔瓦斯动态涌出量的有限差分…复化求积计算模型54

4.2.3 钻孔瓦斯径向不稳定流动微分方程54

4.2.5 模型中间参数的确定56

4.2.6 钻孔瓦斯动态涌出数值模拟程序及其验证58

4.3.1 数值计算结果及分析59

4.3 钻孔瓦斯动态涌出规律的数值分析59

4.3.2 每米钻孔瓦斯涌出初速度及停钻衰减涌出量的确定63

4.4 实际打钻过程中瓦斯动态涌出的基本特点64

4.5 钻孔Q序列分析的相空间理论模型66

4.6 对实测钻孔Q序列的计算分析67

4.7 关于钻孔Q序列分形特征的分析与讨论69

5.1 概述70

5 煤巷掘进工作面瓦斯动态涌出的混沌和多重分形特征70

5.3 煤巷掘进工作面Q序列的获取72

5.2 煤巷掘进工作面前方煤体的动态显现与瓦斯涌出的特点72

5.3.1 位村矿14141下风巷掘进工作面概况73

5.3.2 原始监测数据的获取74

5.3.3 Q序列数据预处理75

5.4 煤巷掘进工作面Q序列的混沌特征76

5.4.1 相空间重构77

5.4.2 关联维D279

5.4.3 二阶Renyi熵K283

5.4.4 Lyapunov指数84

5.4.5 综合分析86

5.5.1 Renyi多重分维Dq和指数谱f（α）88

5.5 煤巷掘进工作面Q序列的多重分形特征88

5.5.2 多重分形计算90

5.5.3 Q序列的多重分形92

5.5.4 关于Q序列多重分形特征的讨论96

6 基于ANN的煤与瓦斯突出非线性预测模型97

6.1 人工神经网络基础97

6.1.1 概述97

6.1.2 人工神经网络理论基础99

6.1.3 误差反向传播（BP）神经网络103

6.2.1 突出危险性BP人工神经网络预测模型109

6.2 基于ANN的煤与瓦斯突出非线性预测方法109

6.2.2 预测突出的基本特性指标集的确定111

6.2.3 突出危险程度分类评价集的确定112

6.3 突出危险性BP人工神经网络预测模型的试验验证113

6.3.2 四因素对突出的影响程度114

6.4 基于煤巷Q序列多重分形特征的模型实例应用114

6.4.1 BP人工神经网络模型的构建115

6.4.2 煤巷突出危险性预测115

6.4.3 结果分析117

参考文献118