微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%

采用反应管对基于过渡金属氧化物载氧体的煤矿通风瓦斯(VAM)处理性能展开了研究.结果表明,经活化后的三种载氧体均能将CH4完全转化为CO2,其活性顺序为CuO60/γ-Al2O3 > NiO60/γ-Al2O3 > Fe2O360/γ-Al2O3;基于CuO60/γ-Al2O3的CH4转化率随空速的增加而减小,随CuO负载量和床层温度的升高而增大;煤矿通风瓦斯中的CH4浓度越低,CH4转化率达到90%所需的床层温度就越低;对活性物质低分散高负载的CuO60/γ-Al2O3和活性物质高分散低负载的CuO5.5/γ-Al2O3两种CuO/γ-Al2O3系载氧体进行了比较,发现两种载氧体的CH4转化机理均包含有化学链燃烧和催化燃烧两种机理,基于催化燃烧机理的CH4转化率在一定温度下存在极大值,当床层温度高于该极大值温度时,化学链燃烧对CH4转化率的贡献明显大于催化燃烧对CH4转化率的贡献;相同条件下,CuO5.5/γ-Al2O3的初期活性优于Cu60/γ-Al2O3,但CuO60/γ-Al2O3的活性稳定性优于CuO5.5/γ-Al2O3

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