基于成因模糊综合分析的瓦斯涌出量预测模型

瓦斯涌出量预测是一个高维非线性数据处理问题。在分析物理成因的基础上采用模糊识别、模糊聚类及优选理论等方法将高维数据一维化,以生成的模糊综合指标即优属度值作为输入变量建立瓦斯涌出量高斯函数预报模型。实例分析表明利用该方法创建的一元非线性预测模型具有较高的预测精度,预测结果好于已有的一些预测模型。     

瓦斯涌出量预测模型建立

本文介绍了一种针对瓦斯涌出量的预测模型，通过支持向量机和分形理论能够对瓦斯涌出量进行精确的预测。     

基于最小二乘支持向量机时间序列瓦斯预测研究

基于统计学习预测瓦斯含量是目前瓦斯突出预测的发展方向之一。文中首先给出了最小l¨：乘支持向量机（LS—SVM）~,并在此基础上建立了预测模型,之后对时间序列上的矿井瓦斯涌出量进行相空间重构,其中嵌入维数的选取采用了微熵率法。最后通过鹤壁十矿一个突出工作面的瓦斯涌出数据对模型进行了验证。利用MATLAB7．1对其进行仿真研究。结果表明,通过训练建立的LS-SVM模型,较好地预测了这一工作面瓦斯涌出量。     

阳泉矿区内石灰岩对瓦斯涌出量预测影响研究

从典型的阳泉矿区南庄煤矿入手,分析利用现行分源瓦斯预测方法预测量远低于实际瓦斯涌出量的问题,提出南庄煤矿12号煤层上邻近的石灰岩K2,K3,K4的瓦斯涌出,使得12号煤层上邻近层实际瓦斯涌出量远大于用传统分源预测法计算出的瓦斯涌出量的原因;采用矿山统计法和分源预测方法相结合准确计算出南庄煤矿12号煤层上邻近的瓦斯涌出量.提出阳泉矿区上邻近层与本煤层瓦斯涌出量的比例.     

小型正断层对掘进工作面瓦斯异常涌出的影响分析

基于地质构造对于瓦斯赋存的控制作用,分析了山西潞安矿区常村以及五阳井田小型断层的特征,并且结合生产过程中掘进工作面的瓦斯涌出量的实测数据,通过分析瓦斯涌出量变化与断层的落差和倾角之间的数学联系,得出了瓦斯涌出量的异常增长与断层落差之间具有一定的相关性.这一结论对于掘进工作面瓦斯涌出量预测以及煤与瓦斯突出预防具有一定的指导作用.     

浅析我国矿井瓦斯涌出量预测方法研究现状

本文首先介绍了我国矿井瓦斯涌出量的现状，然后介绍了预测矿井瓦斯涌出量的七种方法，使我们对瓦斯涌出量的测量有了更加深刻的理解。     

数据挖掘技术在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用模型

数据挖掘是近年来国际上智能信息处理和决策支持分析领域的最前沿的研究方向之一。本文介绍了传统煤矿瓦斯涌出量的预测方法和数据挖掘技术的基本过程，提出了利用数据挖掘技术预测煤矿瓦斯涌出量的一种新方法和实现步骤。     

煤层群开采中采用分源预测法预测矿井瓦斯涌出量时邻近煤层瓦斯含量的动态变化分析

自从《AQ1018-2006矿井瓦斯涌出量预测方法》颁布后,在评审矿井开采方案设计、安全专篇时,评审专家基本上都要求采用AQ1018-2006中的分源预测法预测矿井瓦斯涌出量。文章结合实际分析了煤层群开采中采用分源预测法预测矿井瓦斯涌出量时邻近煤层瓦斯含量的动态变化。供同行参考。     

分源法在矿井瓦斯涌出预测中的应用

运用钻孔煤屑解析法,对煤层瓦斯含量进行分析预测,并根据煤层瓦斯含量和矿井瓦斯涌出的源汇关系,用分源预测方法对矿井煤层瓦斯赋存规律及瓦斯涌出量进行预测,提出预测结果。     

数学地球科学在瓦斯涌出量预测中的应用

数学地球科学是地质学的一个重要新分支.本文介绍了数学地球科学在瓦斯涌出量中的应用.重点提到了三种主要方法,即多元线性回归,人工神经网络,以及分形理论.随着数学地球科学的发展,它在瓦斯涌出量的预测中起到的作用将越来越大.     

简述瓦斯防治新技术

我国煤炭产量大,开采落后,粗放形开采,自然灾害多围绕煤矿瓦斯灾害治理进行发展,以瓦斯地质数学模型法为基础的瓦斯涌出量预测技术、多尺度突出区域预测瓦斯地质方法和指标及可视化预测等瓦斯防治新技术。基于电磁辐射原理的煤岩动力灾害预测技术,电磁辐射预测技术成果。     

煤矿瓦斯三维可视化研究

瓦斯是煤矿安全、高产、高效生产的影响因素，煤矿中的瓦斯绝对涌出量，相对涌出量和瓦斯含量对是研究煤矿瓦斯的重要数据。影响瓦斯含量的数据源比较复杂，数据量大，并且时效性强，传统的数据管理方法虽然可以反映记录瓦斯的情况，但其在收集、处理后再绘制成图进行分析，需要一个相对复杂的过程。利用传统的手法，存在着很大的问题，不能肖观地反映出中的瓦斯绝对涌出量、相对涌出量和瓦斯含量等重要瓦斯数据在空间上的分布情况。因此，本系统借助于计算机，在VC＋＋6．0的基础上对煤矿瓦斯量的三维可视化进行研究，编程实现了对瓦斯数据量直接输入自动生成初步的三维可视化图，并可对生成的图像进行各种操作与分析。     

残采工作面瓦斯治理应用

煤柱回采期间瓦斯涌出量为该块煤层正常回采期间瓦斯涌出量的一半,通过仰角钻孔进行采后瓦斯放,再配以专用瓦斯尾排巷或采空区完全可能解决采面转角瓦斯,完全可能解决瓦斯涌出问题。     

基于模糊逻辑的舰船维修经费预测

针对多输入、单输出的复杂非线性系统，基于Takagi-Sugeno模糊规则给出了一种系统预测模型，分别用模糊C- 值聚类算法和线性回归方法导出模型参数。利用该模型对舰船维修经费进行了预测，并进行了精度分析。     

金佳矿开采下保护层的瓦斯综合治理经验

基于煤与瓦斯突出流变一突变机理，探讨了金佳矿7#煤层掘进工作面采用放炮后落煤瓦斯涌出量动态指标预测突出危险性。确定了指标临界值，并介绍了初步试验效果。     

对汝箕沟煤矿010221 16工作面瓦斯综合治理技术研究

瓦斯是影响和制约采煤工作面安全、快速回采的主要因素,本文通过结合现场实际,对汝箕沟煤矿0102 21 16工作面瓦斯涌出量进行了预测,并提出了一套回采工作面瓦斯综合治理技术。通过实践研究,有效地降低了回采工作面瓦斯浓度,确保了工作面的安全回采。     

关于矿井瓦斯地质规律和瓦斯预测的相关探讨

在我国现阶段的经济社会发展中，煤矿安全生产事故层出不穷，而安全事故很大一部分是由瓦斯涌出导致的，瓦斯涌出成为威胁煤矿安全生产的一大杀手。在这种情况下，探讨矿井瓦斯赋存的规律，开展瓦斯的预测，也就有了重要的意义。在本文中，笔者结合自身的工作实际，探讨了矿井瓦斯地质规律与瓦斯预测这一命题。     

基于模糊神经网络与主成分分析的磨削表面粗糙度在线预测

基于声发射和振动信号提出了一种模糊神经网络和主成分分析的表面粗糙度预测方法,以提高磨削过程中工件表面粗糙度识别的准确性。首先,采集磨削程中声发射与振动信号,提取相关时域特征、频域特征和小波包特征参数,利用主成分分析对特征量进行降维优化;然后,构建表面粗糙度模糊神经网络预测模型,将信号特征量与表面粗糙度作为模糊神经网络的输入和输出;最后,对模型进行训练,并对表面粗糙度预测精度进行验证。实验结果表明:通过主成分分析(PCA)方法对声发射和振动信号特征量进行降维得到5个主成分,以此建立的模糊神经网络表面粗糙度预测模型的效果精度可达到91%以上,与局部线性嵌入和多维标度法降维方法相比,PCA方法降维后的特征所含信息更优,预测准确度更高。     

煤矿瓦斯异常与否的统计检验

《煤矿安全规程》（以下简称“《规程》”）中规定：每一个矿井必须建立严格的瓦斯检查制度。在低沼气矿井，所有的采掘工作面与可能涌出或积聚瓦斯的硐室和巷道，每班至少检查两次瓦斯浓度；高沼气矿井每班至少检查3次，在有煤与瓦斯突出的煤层，瓦斯涌出量大，浓度变化异常的采掘工作面都必须有专人检查。这就是说，《规程》对瓦斯检查制定了严格的制度．但未对检查结果提出如何分析和评价。《规程》中提出了瓦斯涌出量较大、变化异常应有专人检查，但什么是变化异常，《规程》未提出数量标准。本文采用数理统计法中的μ、x^2、F检验方法对煤矿瓦斯检测结果进行数理分析和处理，用数据统计的观点来评定矿井瓦斯涌出量是否出现异常。     

矿井高瓦斯工作面瓦斯涌出规律及防治措施探讨

煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中的严重自然灾害之一，因其具有突发性，对生产人员的安全危害极大。为了掌握回采工作面瓦斯涌出规律，确保工作面安全生产，通过对某矿高瓦斯工作面的瓦斯来源及构成的研究分析，得出了回采工作面瓦斯涌出的分布规律。有针对性地提出了工作面瓦斯治理的几套措施，从而保证了该高产高效工作面的正常生产。