【摘 要】
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近年来，煤矿安全生产问题一直是煤矿开采工作中的重点。透水事故作为仅次于顶板、瓦斯和运输事故的第四大煤矿事故，一旦发生，会给煤矿生产带来严重的损失，制约着煤矿工业的发展和
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近年来，煤矿安全生产问题一直是煤矿开采工作中的重点。透水事故作为仅次于顶板、瓦斯和运输事故的第四大煤矿事故，一旦发生，会给煤矿生产带来严重的损失，制约着煤矿工业的发展和经济效益的提高。因此，探索透水事故的发生机理和管控的关键因素，寻求透水事故预测的方法，是煤矿透水事故预防和煤矿安全生产的重要内容。本文围绕这个主题，进行了以下研究。本文在进行了文献研究的基础上，从煤矿透水事故致因的角度出发，利用鱼骨图分析法归纳出透水事故发生的原因，并利用事故树分析法得到了涌水量为透水事故管控的关键因素。同时，进一步研究总结出涌水量的影响因素。其次，本文对遗传算法和BP神经网络模型进行研究，设计出基于涌水量的遗传算法-BP神经网络预测模型。基于matlab平台，以A矿区的实测数据为样本，进行了模型的仿真实验，通过对比传统BP神经网络模型和遗传算法优化的BP神经网络模型，得到了两种算法相结合的模型的错能力更强、收敛速度更快、预测精度更高，从而证明模型是有效的。最后，本文从完善管理制度，落实涌水量预测工作，保证安全投入和设备排查以及重视“以人为本”的安全管理理念四方面对煤矿透水事故的管控提出了四条措施建议。
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