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：羊场煤矿杨家矿井为煤与瓦斯突出矿井，瓦斯涌出异常。我们采取了加强通风管理、严格执行放炮制度，以及发现异常情况及时处理等措施，有效地预防了回采巷道的瓦斯超限和突出。
简介：针对电厂25T／h沸腾炉耗煤量大，热效率低的问题，采取了有效的技术改造措施，降低了煤耗，取得了良好的经济效益。
简介：简要介绍湖北省地球物理勘察技术研究院的成立及其发展，回顾历年所取得的地质成果，并指出今后所面临的艰巨任务及完成任务应注意的问题。
基于广义回归神经网络GRNN的矿井瓦斯含量预测
杨家矿井293回风巷瓦斯防治的初步实践
电厂25T／H沸腾炉细灰回燃系统改造效果
湖北省物勘院物化探工作五十年回顾与展望
