煤与瓦斯突出协同预测技术研究及应用

针对现有煤与瓦斯突出预测技术难以实现时间和空间领域的全方位连续预测、防突预测结果利用率低、预测信息发布滞后等问题,提出了一套适用于现代化高产高效矿井的多因素、全方位、时空连续型的煤与瓦斯突出协同预测技术体系.按照煤与瓦斯突出形成的时空维度,将煤与瓦斯突出危险性预测划分为以空间维度为主的区域突出危险性预测和以时间维度为主的局部突出危险性预测.通过对地质构造、煤层埋深、煤体煤质、软煤分布、钻屑指标、瓦斯涌出初速度等区域、局部防突预测数据的深度挖掘分析,得到区域、局部突出危险性预测结果,并按照一定规则进行有效融合,实现时间和空间范围内的连续监测预警.研发了配套的防突信息综合管控平台和WTC-1型瓦斯突出数据采集仪,为煤与瓦斯突出协同预测技术的实现提供了软硬件支撑.现场应用结果表明,该技术预测准确率超过90%,防突预测结果单次审批时间缩短为原来的22.5%,防突信息综合管控平台多次超前捕捉到了煤与瓦斯突出危险,提高了矿井防突信息利用效率.     

煤与瓦斯突出联网系统的应用研究

介绍了煤与瓦斯突出联网系统的总体结构和联网数据的形成。该系统通过分析和计算各矿井的煤质结构、地压活动范围和瓦斯倍率的密切关系,得出判断煤与瓦斯突出事故的综合分析指标,以预测与防治事故的发生。实际应用表明,该系统实现了对煤与瓦斯突出的预测功能。     

矿井瓦斯突出参数自动处理系统研究

针对传统的人工处理瓦斯突出参数存在信息填报时效性低、工作量大、资料存储及查询分析不方便等问题,设计了矿井瓦斯突出参数自动处理系统。在WTC瓦斯突出参数仪中增加WiFi无线通信模块,使其能自动获取井下IP地址,接入无线网络,实现瓦斯突出参数自动上传。利用SQL Server数据库管理系统,依据数据属性匹配、测定时间关系,依次搜索、存储与瓦斯突出参数仪上传的预测指标相对应的钻孔编号、测定深度信息,生成防突预测表单。现场试验结果表明,该系统实现了瓦斯突出参数的自动上传、防突预测表单的自动生成和防突预测信息的局域网共享及查询,数据上传准确率达到98.2%以上。     

瓦斯地质动态分析及瓦斯涌出实时预警系统

为了防止煤与瓦斯突出事故,提高矿井的安全保障能力,结合新元公司实际情况,建立了瓦斯地质动态分析及瓦斯涌出实时预警系统。在统计和分析该公司矿井瓦斯地质相关资料的基础上,创建了瓦斯地质空间数据库,采用动态分析技术筛选出了影响瓦斯赋存的主控因素,自动绘制了瓦斯参数等值线并划分出突出危险区。对突出危险区内的工作面进行重点关注,考察其瓦斯涌出特征及预警指标,并与瓦斯监测系统无缝连接,实现了非接触式连续预警。     

基于Rough Set的矿区REES系统中的瓦斯事故分析

瓦斯事故是煤矿经常发生的事故,在矿区REES系统中应对其有准确的分析与预测,采用了Rough Set理论对矿区REES系统中事故分析进行了建模,给出了分析步骤与流程,然后利用作业评价法评价矿井中煤与瓦斯突出分类等级,最后利用Rough Set理论建立煤与瓦斯的决策表,求得其约减,提取决策规则,对规则进行了分析,用于指导煤矿开采。     

煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法研究

提出了基于温度的冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法:使用红外热像仪等监测物体温度,使用甲烷传感器监测环境甲烷浓度;当物体温度高于煤矿井下环境温度和已暴露煤岩温度,并且高于环境温度和已暴露煤岩温度的物体数量较多、体积和面积较大,则判定发生冲击地压、煤与瓦斯突出、矿井火灾或瓦斯和煤尘爆炸事故;进一步判别高温物体温度,若大于设定阈值,则判定发生矿井火灾或瓦斯和煤尘爆炸事故,反之,则判定发生冲击地压或煤与瓦斯突出事故;进一步分析甲烷浓度变化,若甲烷浓度迅速升高,则判定发生煤与瓦斯突出事故,反之,则判定发生冲击地压事故。提出了基于速度的冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法:使用激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、双目视觉摄像机等监测物体移动速度,使用甲烷传感器监测环境甲烷浓度;当物体移动速度不小于设定阈值时,则判定发生冲击地压、煤与瓦斯突出或瓦斯和煤尘爆炸事故;进一步判别速度异常物体的数量、体积和面积,若速度异常物体的数量较少、体积和面积较小,则判定发生瓦斯和煤尘爆炸事故,若速度异常物体的数量较多、体积和面积较大,则判定发生冲击地压或煤与瓦斯突出事故;进一步分析甲烷浓度变化,若甲烷浓度迅速升高,则判定发生煤与瓦斯突出事故,反之,则判定发生冲击地压事故。提出了多信息融合的冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警及灾源判定方法:监测并融合温度、速度、加速度、掩埋深度、声音、气压、风速、风向、粉尘、甲烷浓度、设备状态、微震、地音、应力、红外辐射、电磁辐射、图像等多种信息,感知冲击地压和煤与瓦斯突出;通过不同位置参数变化的幅度、先后时序关系及传感器损坏情况,判定灾源。     

煤与瓦斯突出危险性预测的SaS-PNN模型及应用

煤与瓦斯突出是一种复杂的非线性动力学过程,其机理复杂、影响因素众多。单一的评价指标无法准确描述煤与瓦斯突出危险性。为了探讨煤矿开采过程中煤与瓦斯突出危险性具体等级情况,综合考虑煤与瓦斯突出发生的地应力、瓦斯和煤的物理力学性质等条件。选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度作为煤与瓦斯突出危险性预测的评价指标。但煤与瓦斯突出评价指标之间或多或少存在一定的相关性,其评价指标中存在一些服从非高斯分布的指标。很难满足概率神经网络（PNN）样本层中采用高斯分布作径向基函数的要求。鉴于此,提出一种对称Alpha稳定分布（SaS）。SaS有更广泛的数学表达,其径向对称特性可充当PNN样本层中的高斯分布。在SaS的基础上,建立煤与瓦斯突出危险性预测的SaS-PNN模型。将SaS-PNN模型应用于国内26个典型矿井的煤与瓦斯突出危险性等级预测,预测结果表明：SaS-PNN模型具有良好的预测效果,其误判率为7.69%。为煤矿开采中煤与瓦斯突出危险性预测提供了一种新思路。     

一种采用CCPSO-SVM的煤与瓦斯突出预测方法

为了有效地对矿井煤与瓦斯突出进行预测,提出了一种基于完全混沌粒子群优化(CCPSO)与支持向量机 (SVM)的矿井煤与瓦斯突出预测方法。该方法将矿井工作面前方煤体瓦斯涌出量动态变化时间序列的多重分维谱 作为特征指标,应用支持向量(SVM)构建预测模型,模型的参数向量由改进的完全混沌粒子群优化算法和测试集样 本集分类错误率最小准则选择和优化。实验结果证明,该方法是有效的,它为煤与瓦斯突出预测提供了一种新途径。     

煤与瓦斯突出预测多元数据可视化系统构建与应用

针对现有煤与突出预测方法存在可视化程度低、突出预测准确性和实时性不高等问题,以新元煤矿为试验矿井,构建了煤与瓦斯突出预测多元数据可视化系统。该系统通过物探、钻探等方式及WTC瓦斯突出参数仪、安全监控系统、专用数据采集仪获取突出预测所涉及的基础数据,通过井下工业环网和地面办公网实现突出预测数据的传输;采用涵盖突出危险性时空演化关系的区域总体把控、局部在线辨识两级预测方法,通过深度挖掘煤与瓦斯突出预测多元数据,使杂乱的原始数据变得有序,为数据可视化奠定基础;通过基于WebGIS的突出预测综合可视化平台对区域预测和局部预测子系统的数据进行有效融合,实现对预测结果及多元数据的直观展示,使突出预测过程可控、结果可查。应用结果表明,该系统改变了新元煤矿突出预测指标单一、不连续的现状,显著提高了矿井煤与瓦斯突出预测准确性与实时性。     

基于小波KPCA与IQGA-ELM的煤与瓦斯突出预测研究

为有效预防煤与瓦斯突出灾害,针对煤与瓦斯突出预测精度和效率不高问题,提出基于小波核主成分分析(KPCA)和改进的极限学习机(IQGA-ELM)的煤与瓦斯突出预测方法.通过小波核主成分分析法对原始致突指标进行非线性降维处理,提取出致突指标主成分序列,将其作为极限学习机(ELM)网络神经的输入,利用改进量子遗传算法(IQGA)对ELM的输入层权值和隐含层阈值进行优化,建立小波KPCA-IQGA-ELM预测模型,模型的输出为煤与瓦斯突出强度的预测结果.研究结果表明,该模型泛化能力强,可以对煤与瓦斯突出强度进行有效预测.     

Assessing Ideational and Evaluative Skills and Creative Styles and Attitudes

This article describes the rationale for the multiphase creative problem solving process, and reports the findings from an empirical investigation conducted to facilitate the problem solving of managers. The ideational skills of the managers were assessed before and after training in a complete process of creative problem solving, along with their ideational attitudes, creative problem solving style (i.e., generator, conceptualizer, optimizer, or implementor), and evaluative skill (i.e., ability to recognize original ideas). The most important findings indicated that the training had a significant impact on the evaluative accuracy of the managers. They were significantly more accurate in their judgments about original ideas after training, both in their identification of original ideas and their recognition of unoriginal ideas. After training, the managers also gave more solutions and more original solutions to problems. Finally, several variables (e.g., the “preference for active divergence” attitude, and the conceptualizer process style) seemed to moderate the impact of training. Training was therefore effective, with specific effects that can be predicted from pre-training individual differences in attitudes and process style.     

Rank and select revisited and extended

The deep connection between the Burrows–Wheeler transform (BWT) and the so-called rank and select data structures for symbol sequences is the basis of most successful approaches to compressed text indexing. Rank of a symbol at a given position equals the number of times the symbol appears in the corresponding prefix of the sequence. Select is the inverse, retrieving the positions of the symbol occurrences. It has been shown that improvements to rank/select algorithms, in combination with the BWT, turn into improved compressed text indexes.     

高等院校行政分析与决策系统的设计与实现

为提高高等院校的管理水平和决策水平,充分利用校园网资 源,开发了高等院校行政财政分析与决策系统。解决了诸如数据的动态查询、自动生成报表 、网络环境下数据共享等技术问题,具有网上数据共享、图形界面友好和安全的保密措施等 特点。     

Stochastic balancing and approximation-stability and minimality

A new method of stochastic model reduction has recently been introduced by Desai et al. [1], [2]. The stability of the reduced order model has not previously, been considered. In this paper, we show that the stability of the reduced order model follows directly from the results of Pernebo and Silverman [3]. It is also shown that the reduced order model is minimal, in the controllability/observability sense. The relevance of this notion of minimality to stochastic minimality is made clear.