【摘 要】
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常规的瓦斯突出预测技术,主要从单一角度出发,无法达到多因素影响下的瓦斯突出危险区域预测精度。以某研究区为例,利用基于遗传算法的支持向量机（SVM）网络,预测了瓦斯含量;将孔
【机 构】
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中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室,中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目（2016ZX05066-001）, 国家自然科学基金煤炭联合基金资助项目（U1261203）
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常规的瓦斯突出预测技术,主要从单一角度出发,无法达到多因素影响下的瓦斯突出危险区域预测精度。以某研究区为例,利用基于遗传算法的支持向量机（SVM）网络,预测了瓦斯含量;将孔隙度作为构造煤的判别因子,并通过概率神经网络（PNN）反演方法,得到了构造煤分布情况;介绍了基于自然伽马曲线的拟密度反演方法,获得了煤层顶板岩性情况。综合瓦斯含量、构造煤分布及煤层顶板岩性3个方面特征,建立了一套瓦斯突出危险区域综合预测方法,为判断瓦斯突出危险区提供了理论基础。经过与实际突出位置做验证,预测结果吻合,说明了综合预测方法在
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