发明名称 |
矿井断层构造预测方法 |
摘要 |
本发明涉及一种矿井断层构造预测方法,包括:步骤10,确定并统计已开拓区和未开拓区的沉积介质定量参数、以及已开拓区内各统计单元的煤层小断层定量参数;步骤20,利用灰色关联分析法,对沉积介质定量参数进行筛选,从而得到对煤层小断层发育起决定性作用的主控因素;步骤30,利用主成分分析法对主控因素进行降维处理,以消除主控因素之间的相关性,得到多个主成分;步骤40,将仅包含主成分的数据作为样本数据,利用Elman神经网络建立煤层小断层定量化预测模型;步骤50,根据预测模型,预测未开拓区域的煤层小断层。本发明具有费用低廉、参数易选择、学速度快、预测精度高的特点。 |
申请公布号 |
CN104200284A |
申请公布日期 |
2014.12.10 |
申请号 |
CN201410439960.8 |
申请日期 |
2014.09.01 |
申请人 |
山东科技大学 |
发明人 |
邱梅;施龙青;牛超;翟培合 |
分类号 |
G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/02(2012.01)I |
主分类号 |
G06Q10/04(2012.01)I |
代理机构 |
北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 |
代理人 |
汤东凤 |
主权项 |
一种矿井断层构造预测方法,其特征在于,包括:步骤10,确定并统计已开拓区和未开拓区的沉积介质定量参数、以及已开拓区内各统计单元的煤层小断层定量参数;步骤20,利用灰色关联分析法,对所述沉积介质定量参数进行筛选,从而得到对煤层小断层发育起决定性作用的主控因素;步骤30,利用主成分分析法对所述主控因素进行降维处理,以消除所述主控因素之间的相关性,得到多个主成分;步骤40,将仅包含所述主成分的数据作为样本数据,利用Elman神经网络建立煤层小断层定量化预测模型;步骤50,根据所述预测模型,预测未开拓区域的煤层小断层。 |
地址 |
266590 山东省青岛市经济技术开发区前湾港路579号 |