基于机器学习的煤与瓦斯突出预测指标贡献的定量评价研究

煤与瓦斯突出事故是矿井生产过程中极易产生的一种动力效应明显、破坏性强的灾害事故。基于机器学习技术，建立煤与瓦斯突出预测指标贡献值的定量评价流程，主要是通过大量的历史数据及对应的现场情况，来计算预测突出准确率、预测不突出准确率，来对该指标进行量化评价。在试验矿井进行现场试验，分别求取瓦斯含量、瓦斯压力、坚固性系数、地应力这4个指标的贡献值，试验结果显示，该矿井中瓦斯压力的指标贡献值最大，为95.1%，地应力的指标贡献值最小，为89.3%，证明该研究能够较好地现场进行突出预测指标的定量评价，并对煤与瓦斯突出危险性预测工作提供一定的技术支持。