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1.
对煤矿关键测点的瓦斯浓度进行科学且准确的预测,是防范瓦斯灾害的关键.为了从瓦斯监测监控系统实时采集的煤矿安全环境数据中分析和挖掘瓦斯浓度信息,从而进行关键测点的瓦斯浓度预测,本文采用等度量映射算法(Isomap)结合支持向量回归算法(SVR)来预测瓦斯浓度.该方法首先通过Isomap算法将非线性的高维煤矿井下安全环境数据进行维数约减,然后利用SVR算法进行回归预测.通过实验分析与对比,该方法行之有效,与多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)方法相比,在预测精度上有一定的优势,且在瓦斯波动异常情况下,鲁棒性更强. 相似文献
2.
为通过研究瓦斯异常涌出影响因素与风险识别预防瓦斯异常涌出的事故,系统回顾了瓦斯异常涌出的影响因素和风险识别理论方法等方面的研究成果,对瓦斯异常涌出的影响因素及风险识别方法进行了分析。研究结果表明,瓦斯异常涌出主要受到地质因素、气象因素及采掘技术因素的影响,但对影响因素之间的关系及各影响因素对瓦斯异常涌出的耦合作用的研究较少;研究成果中更多的风险识别模型仅适用于静态识别,未充分考虑模型的环境追踪及自我调节能力。最后,针对瓦斯异常涌出影响因素和风险识别研究方面的不足,提出了一些展望。 相似文献
3.
4.
分析了湖南省煤矿瓦斯地质特征、瓦斯灾害情况及抽采现状,指出了造成湖南省煤矿瓦斯抽采效果不佳的客观原因和主观原因,针对存在的问题,结合省内外先进技术和成功经验,提出相应对策与建议,供省内煤矿瓦斯防治工作者和监管监察者参考. 相似文献
5.
我国煤储层的赋存特征概括为微孔隙、强吸附、低渗透,这些赋存特征严重抑制了煤层气的开采,在此基础上,储层改造技术被广泛提出。针对低透气性煤层,国内外学者提出水力压裂、水力割缝、预裂爆破等储层增透技术,这些技术均存在增透范围小、裂隙闭合快、水锁效应等问题。有学者提出采用化学方法改造煤层,利用化学试剂改变煤层理化性质继而达到促进煤层气解吸、渗流的目的。化学储层改造方法主要包括煤层酸化、氧化、萃取、电化学处理,酸化增透即通过酸液溶蚀煤中矿物质,从而疏通孔裂隙、增大渗透率;氧化增透则是利用氧化剂腐蚀煤层割理表面或溶解部分煤基质来增加煤层割理孔径;萃取增透则使用有机溶剂提取煤体中的有机小分子,疏通孔隙;电化学处理就是通过电化学反应使得煤结构发生变化、产生气体和煤体温度升高,瓦斯运移通道增大。回顾国内外低透气性煤层化学改性增透技术的研究进展,从酸化、氧化、萃取、电化学处理4个层面深入分析了煤层化学改性的增透机理,阐释了目前化学储层改造技术所面临问题与未来的发展趋势。 相似文献
6.
为了有效预防危化品道路运输事故发生,从风险识别方法、风险特征、风险评价指标体系、风险管控4个方面对危化品道路运输风险隐患展开综合论述。主要从研究对象、主要结论、优缺点等方面对危化品道路运输风险识别方法研究现状进行了对比分析,总结了事故发生风险特征,根据所构建的危化品道路运输系统安全评价指标体系,结合智能化、信息化等科学技术,提出针对性的风险管控措施,保障了危化品道路运输安全高效的运行。 相似文献
7.
分析了传统瓦斯危险性评价方法与模型存在的问题,通过对煤矿瓦斯爆炸“人-机-环境-管理”复杂非线性系统分析,建立生产人员素质因素、生产装备因素、环境条件因素、安全管理因素等4个大类和27个小类的危险性评价指标体系。在层次分析法和灰色聚类法等研究基础上,构建了煤矿瓦斯爆炸事故演化危险性评价的非线性多层次灰色评价模型(AHP-GT),确定了评价模型中评价灰类的等级数、灰数及白化权函数,根据评价灰类及白化权函数的非线性,修订了评价目标综合评价等级标准。给出了评价实例,评价结果符合实际。 相似文献
8.
2010-2012年湖南省煤矿事故统计分析及预防对策 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探究湖南省煤矿安全生产事故多发的多方面原因,本文统计和分析了2010-2012年湖南省煤矿安全生产事故数据,按照统计学的一系列指标体系,研究分析了湖南省煤矿安全生产事故的多种问题,并从人、机、环境、管理四方面分析了煤矿事故频发的原因及其危害,进而提出预防和减少煤矿事故发生的对策措施。 相似文献
9.
综采工作面空气幕隔尘研究及应用 总被引:5,自引:0,他引:5
根据流体力学中空气射流理论,分析研究了采用空气幕隔离综采工作面司机处呼吸性粉尘的原理及其方法。该空气幕在采煤机司机片与煤壁间一道“无形透明的屏障”,阻隔采煤机载煤过程中粉尘向司机处扩散,应用于现场效果明显,平均隔离呼吸性粉尘效率达82.34%。有较大的实用价值和广泛的应用前景。 相似文献
10.
基于神经网络与遗传算法耦合的
煤与瓦斯突出区域预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象,剧烈的动力效应可导致矿井重大的财产损失和人员伤亡,因此,实现煤与瓦斯突出的有效预测对煤炭工业安全生产具有重要意义.文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础,针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型,并进行了实例验证.研究结果证明了该模型的合理性,对煤矿实现煤与瓦斯突出区域的预测具有较大的指导价值. 相似文献