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国内刊号：50-1062/TD
国际刊号：1008-4495
发布日期:
作者：王子琦, 万志军, 张源, 程敬义, 张洪伟, 熊路长, 康延雷
关键词：回采巷道, 破碎程度, 注浆加固, 浆液性能, 选型, BP神经网络
工作面回采巷道围岩破碎程度不同，应采用不同性能的注浆材料对围岩进行分区、分类加固。采用BP神经网络算法，建立了回采巷道围岩破碎程度与注浆材料性能的“地质条件—浆液性能”互馈模型。该模型选取顶板岩层强度、煤层强度、底板岩层强度等7个地质条件参数作为输入因子，选取注浆材料7 d抗压强度、初凝时间和初始黏度作为输出因子。利用34组数据对模型进行训练，8组数据作为测试样本开展误差分析。结果表明：训练集拟合系数达到0.999 95，测试集输出因子相对误差低于13%，训练和测试效果较好，能够满足基于围岩破碎程度进行浆液参数选型及预测的要求。
来源：2021年第5期
《矿业安全与环保》期刊编辑部
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