摘要：采集35個礦區新煤層煤樣,在實驗室條件下測定煤質化學組成和結構參數.采用十折交叉驗證方法合理確定隱含層神經元數,構建包含13個影響因子為輸入參數的3層BP人工神經網絡,利用建立的神經網絡模型進行煤塵潤濕接觸角估算.結果表明,隱含層神經元數對接觸角估算結果影響較大,選擇適宜的隱含層神經元數有利于降低相對估算誤差;當隱含層神經元數為11個時,煤塵潤濕接觸角估算結果與實測結果相關性系數為R2=0.962,相對誤差介于1.74%~15.48%之間,結果相對誤差平均值為5.70%.說明利用BP神經網絡建立的煤塵潤濕接觸角估算模型具有很高精度,估算結果可用于指導煤礦企業有針對性地采取防降塵措施.