商品簡介
《礦山瓦斯災害神經元網絡理論與方法》可供從事地理信息系統、空間數據挖掘、神經元網絡研究、礦山瓦斯災害預測等理論研究和應用開發的科研和技術人員、管理人員,以及大專院校師生參考。
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目次
1.1 煤瓦斯突出概況
1.2 瓦斯突出研究現狀
1.3 瓦斯突出預測方法的研究概況
1.4 煤與瓦斯突出機理研究進展
1.5 我國煤礦瓦斯災害研究概況
1.6 本章 小節
第2章 數據挖掘基礎
2.1 數據挖掘
2.2 空間數據挖掘
2.3 本章 小節
第3章 神經元網絡基礎知識簡介
3.1 神經元網絡的概念與特點
3.2 神經元網絡的進展概況
3.3 神經元網絡技術的應用領域
3.4 神經元網絡的結構
3.5 神經元網絡在各領域預測中的應用研究
3.6 BP算法
3.7 本章 小節
第4章 礦山瓦斯空間數據庫的建立
4.1 礦井瓦斯
4.2 瓦斯空間數據庫
4.3 本章 小節
第5章 BP神經網絡瓦斯災害預測模型的建立及應用分析
5.1 BP神經網絡瓦斯災害預測模型的建立
5.2 自適應BP神經網絡瓦斯災害預測模型的建立
5.3 彈性BP神經網絡瓦斯災害預測模型的建立
5.4 擬牛頓算法BP神經網絡預測模型的建立
5.5 LM算法BP神經網絡預測模型的建立
5.6 本章 小結
第6章 總結與展望
6.1 回顧總結
6.2 研究展望
參考文獻
書摘/試閱
4.俄羅斯:煤礦私有,管理國有
俄羅斯是世界第五大煤炭生產國,2008年產量超過2.47億噸,約為中國產量的1/11,美國的1/4,印度的1/2。俄羅斯煤炭工業正在經歷私有化進程。1996~2001年間,俄羅斯一直同世界銀行合作,試圖重組它的煤炭行業。2004年以來,俄羅斯大部分煤礦轉型為私有,煤礦國家壟斷被打破。在私有化進程中,各煤礦為追求利潤,盲目擴大煤炭開采量,而不重視采礦設備和技術的更新,也不加強對采礦人員的技術培訓,采礦中違章操作的情況較多,煤礦安全出現巨大事故隱患。而相關的安全檢查機構卻放松了對采礦企業的安全監督,導致煤礦頻繁發生生產安全事故。為了提高煤礦的安全生產,俄羅斯政府把大量資金投入到改善煤礦的工作條件、事故善後處理、開展相關科研和購置各種防災救災設備中來。
俄羅斯煤礦的瓦斯含量豐富,俄現有礦井中78%左右為高瓦斯礦,防治瓦斯爆炸是俄羅斯煤炭安全工作的重點。為了減少礦井中瓦斯的含量,俄采用了全新的方法,對沒有常設性煤層消毒裝置的煤礦,則采用行政手段禁止其進行煤炭開采活動。從另一方面講,瓦斯是清潔能源,俄政府不斷采取措施,刺激煤礦企業將瓦斯分離出來并加以回收利用,還不斷吸引外資投入到俄瓦斯開發中來。同時俄羅斯加強了對煤礦職工的安全培訓。經過這些努力,俄羅斯的煤礦安全生產狀況明顯轉好。在2009年,俄羅斯煤炭工業安全狀況較好,百萬噸死亡率在0.5左右。5.南非:對癥下藥,獲得新生地處非洲大陸南端的南非煤炭資源豐富,儲量排世界第五位。在20世紀50~80年代,南非煤礦事故還很頻繁,每年煤礦事故死亡人數都在千人以上。1974年,該國某煤礦發生瓦斯事故,一次死亡424.人之眾。南非煤炭安全可謂病入膏肓。
1987年南非當局在全世界范圍內招標尋求技術解決方案,同時將軍事上的防爆技術應用到煤礦瓦斯防治上。此後,南非在1996年通過了《礦山健康與安全法》,并于2002年通過了《礦山與石油資源開發法》。在科研層面上,建立了煤礦瓦斯治理實驗室,加大對瓦斯的研究和監控力度。國家制定各類煤礦井下爆炸和危險事件的模擬實驗,讓相關人員現場感受到爆炸的威力,并“近距離”接觸死亡。
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