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Nuestro país tiene un vasto territorio y ricos recursos, pero es un país con más carbón, menos petróleo y poco gas. Con el aumento de nuestra población, el desarrollo de la sociedad y la situación internacional más severa, el carbón se ha vuelto más importante para el desarrollo económico y energético de nuestro país. La seguridad juega un papel irremplazable. Basándose en la red neuronal, este documento estudia y controla la ley de presión subterránea de la cara de avance de roca blanda de las minas de carbón, con el objetivo de la extracción segura y eficiente de la primera cara y proporcionar una experiencia para la siguiente cara. Este documento utiliza principalmente el algoritmo de aprendizaje de la red neuronal BP y el algoritmo de presión de soporte para medir y estudiar la ley de presión del terreno de la cara de avance de roca blanda de la mina de carbón y establece el sistema de monitoreo en línea de la presión del terreno, que se utiliza para analizar y resumir el área anormal de presión del terreno durante la extracción de la cara de trabajo, con el fin de proporcionar la base para la extracción segura de la cara de trabajo. A través de los datos medidos en el campo, se obtienen el paso de presión inicial y el paso de presión periódica en las partes superior, media e inferior de la cara de trabajo, la resistencia media de trabajo del soporte en la cara de trabajo durante la presión y el coeficiente de carga dinámica del soporte. Se analiza que el soporte en el centro de la cara de trabajo tiene una carga grande y la presión es evidente. Los resultados experimentales muestran que la fuerza de soporte inicial de toda la cara de trabajo está distribuida aproximadamente de manera normal, la proporción de la fuerza de soporte inicial en el rango de 10-30 MPa representa más del 85% de las estadísticas totales, y la frecuencia de la fuerza de soporte inicial en las estaciones superior, media e inferior a 10-25 MPa es del 55% al 65%.
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