基于贝叶斯网络的煤矿瓦斯爆炸事故致因分析

针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的变量;以GeNie为平台构建煤矿瓦斯爆炸致因贝叶斯网络模型,并采用交叉验证方法对其可靠性和准确性进行验证;通过贝叶斯网络参数学习、敏感性分析等对模型中各节点变量进行分析,计算不同条件下相关节点的条件概率分布和后验概率,提取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的关键因素。分析结果表明:通风不足会大幅提高煤层瓦斯含量超标的可能性,员工培训不到位是瓦斯漏检的主要诱因;在煤矿瓦斯爆炸事故已发生的情况下,可能性最大的诱因是瓦斯含量超标,其次是瓦斯漏检;导致煤矿瓦斯爆炸事故的最关键因素是瓦斯含量超标、瓦斯漏检、顶板不稳定、法律法规不健全。     

深部煤巷锚网索耦合支护应用研究

 深部围岩处于高应力环境下,表现出很大的流变性,特别是深部煤巷的支护问题变得越来越困难,淮南望峰岗矿5121B10工作面上风巷支护就面临这一难题。为此,本文就5121B10煤层上风巷进行耦合支护参数设计,针对关键部位进行加强支护,以减少局部的有害变形。实践表明：从巷道深部不同基点的位移来看,锚网索带联合支护巷道能够适应软岩的大变形,巷道变形稳定,为无煤柱留巷成功创造条件。     

流体动力学问题的计算机仿真

本文介绍一个流体动力学的格子Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ并行仿真模型。我们用该模型仿真了流体动力学中的几个典型流体现象，利用计算机可视化技术该模型可动态显示流体的演化过程，可以很方便的用于分析各种流体力学现象。     

基于VRML的矿井三维网络图建模技术研究

结合虚拟现实建模语言技术(VRML)特征,分析了矿井三维网络图基本模型建模特点,讨论了基于VRML的三维网络矿图的建模技术和绘图技术.     

产煤发达国家煤矿紧急避险体系建设研究

基于完善我国煤矿井下紧急避险系统、构建新型应急救援体系需要,采用对比与归纳方法,研究加拿大、南非、美国等产煤发达国家紧急避险理论和应急救援典型案例,总结紧急避险体系功能定位与组成,归纳避险设施布置及维护要求,提炼紧急避险体系建设相关参数要求。研究国内煤矿紧急避险体系建设现状,提出国内紧急避险体系建设对策：通过立法形式确立、避险设施布置与维护满足需要、紧急避险系统建设纳入矿山应急救援体系、加强紧急避险安全文化建设。产煤发达国家煤矿紧急避险体系建设,对国内煤矿紧急避险建设及应急救援体系打造具有借鉴作用。     

基于商品描述文案的点击预测模型

为了预测商品描述文案中商品特征对点击的影响、量化分析用户的消费行为特征及缓解冷启动问题,建立了一种基于LDA模型和文本情感分析的点击预测模型。该模型基于LDA主题模型对商品描述词的分类筛选对构成词进行情感分析,构建特征向量以表示用户对商品各特征的情感倾向,并通过LightGBM算法进行点击的预测。模型可以将非结构化文本数据转换为结构化数据,量化用户对商品不同特征的兴趣倾向,并利用不同商品的相似特征缓解冷启动问题。实验结果表明,该模型有效提高了点击预测效果并能缓解冷启动问题。     

分布式光纤扰动传感系统故障模式识别仿真

针对传统方法存在识别时间过长、识别率较低等问题,提出一种新的识别方法———基于信息融合的光纤扰动传感故障识别方法。通过集合经验模态分解进行信号分解处理,并提取所得分量中的敏感分量。利用各敏感分量与原信号的关系值及互信息乘积绝对值作为评定标准,选择含系统信息的分量作为分析对象。利用轻量级协议算法及线性模型提取所选对象中的故障特征向量。以提取的故障特征向量为依据,利用系统灰色性故障识别方法和模糊性识别方法出发得到传感器系统故障诊断信息,获取传感器多角度信息融合故障识别,利用信息融合故障识别方法对光纤扰动传感器故障数据进行了识别。实验结果表明,所提方法有效减少了识别时间,提高了识别率。     

基于DEMATEL-ISM-BN的煤矿顶板事故风险因素分析

针对影响煤矿顶板事故关键致因并有效预防煤矿顶板事故发生，选用DEMATEL-ISM-BN模型计算出各影响因素间的关联影响强度，搭建贝叶斯网络模型实现敏感性分析和诊断推理。结果表明：操作问题、责任落实制度不到位、领导带班跟班制度不健全、人员进入冒落区、人才储备不足是煤矿顶板事故出现的重要影响因素；围岩裂隙发育、冲击地压、支护失效、围岩应力集中、支护强度不够对煤矿顶板事故敏感性较强；在煤矿顶板事故一定出现的前提下，安全管理混乱发生的可能性最大。可为降低煤矿顶板事故发生概率提供理论参考。     

基于D-S证据理论和贝叶斯网络的煤与瓦斯突出事故致因研究

为探究煤矿煤与瓦斯突出事故发生机理及影响因素,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤与瓦斯突出事故的因素,借助D-S证据理论和贝叶斯网络对事故进行致因风险研究;基于DS证据理论融合专家知识得出网络结构,并通过贪婪搜索算法对网络结构进行优化修正;采用EM算法进行参数学习,获取相关因素间的条件概率和后验概率,同时寻找导致事故发生的关键因素和识别敏感性因素,得出最大风险源链并加以分析。结果表明：导致煤与瓦斯突出最主要的致因因素是环境因素（87.4%）,其次是管理因素（84.7%）、机械因素（80.3%）和人为因素（82.7%）;矿井煤体结构、地质赋存条件差、未做防突措施,安全隐患排查不到位、瓦斯超限、监测系统不完善和通风设施不足是诱发煤矿煤与瓦斯突出事故发生的重要影响因素。