简介：煤矿瓦斯涌出量和瓦斯突出受控于多种因素。如何根据各个影响因素预测计算煤层瓦斯含量是一个非常复杂的问题。近年来迅速发展起来的神经网络具有较高的非线性映射和并行处理能力。广义回归神经网络（GRNN）具有网络结构自适应确定、输出与初始权值无关等优良特性，能够逼近任意连续的非线性函数，可以处理系统内在的难以解析的规律。本文以某矿13-1煤层为研究对象，在分析影响煤层瓦斯含量的各种地质因素和量化定性因素的基础上，应用GRNN神经网络方法建立某矿13—1煤层瓦斯含量预测模型，以达到对井田未开采区域进行瓦斯含量预测的目的。

简介：煤层气排采过程中经常发生煤粉堵塞产气通道、煤粉在油管中沉降、煤粉埋泵卡泵等现象，对煤层气的整体开采效益产生很大的影响，研究煤层气排采井壁出煤粉时间具有重要的实际意义。首先建立煤层双重介质渗流数学模型，其次根据摩尔一库伦破坏准则确定出煤粉井底流压，根据井底压降曲线与临界井底压力最终计算出井壁煤层开始出煤粉时间。该研究对指导现场提出防止煤粉的措施、提高排采装置的寿命，减少修井次数，降低开发的成本，增加采收率具有重要意义。

简介：剖宫产率近年来直线上升；有社会、医源性两大因素。但是农村的自娩率明显高于城镇。本文试图从社会、医源性因素等几方面做一分析，并就如何提高自娩率的实践对策作了探讨。

简介：结合可保煤矿的实践情况，随着矿坑开采的扩大、资源的日益紧张，矿坑开采水平逐年向下延伸进入深凹开采阶段，地质条件构造越来越复杂，断层越来越多，滑坡越来越大，边坡稳定问题越来越突出，给工作面台阶带来极大困难，为有效防范坍塌、片帮等事故。如何商榷最小工作面台阶宽度及自卸卡车运输调头方法等问题已成为重要目标。