基于瓦斯浓度变化的煤与瓦斯突出预警技术

为实现掘进工作面煤与瓦斯突出的实时、准确和超前预测,提出了一种基于瓦斯浓度变化的煤与瓦斯突出预警方法,通过掘进工作面煤体瓦斯压力反演技术,确定了煤与瓦斯突出临界条件,构建了煤与瓦斯突出预警模型,在此基础上研制了基于瓦斯浓度变化的非接触式煤与瓦斯突出预警系统。应用结果表明,该系统能够实时监测掘进工作面瓦斯浓度变化和风量信息,并提前一个工作班次对煤与瓦斯突出区域进行非接触实时灾害预警。     

产品世界

该成果采用声发射、瓦斯涌出动态和煤壁温度作为工作面煤与瓦斯突出连续预测的参数,提出了相应的指标,并且研究了相应的软件。 提出的三个参数和相应配套的硬件软件所形成的KJT型煤与瓦斯突出预测系统,为应用非接触式测量方法实现工作面煤与瓦斯突出的自动化连续预测提供了一个高科技手段。     

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。     

基于异构数据集成的煤与瓦斯突出监控预警系统

针对煤与瓦斯突出监控预警系统研发中面临的异构数据集成难题,分析了煤与瓦斯突出监控预警数据的异构特征及典型异构数据集成技术,设计了基于异构数据集成的煤与瓦斯突出监控预警系统。该系统采用Web服务数据集成模式和面向服务构架,通过WCF设计开发数据集成Web服务,实现了煤与瓦斯突出监控预警信息的可靠采集和深度集成。现场试验表明,该系统实现了各类预警信息的自动上传,与原有煤与瓦斯突出综合预警系统相比,数据采集和上传的效率、可靠性、准确率均大幅提高。     

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SuperMap的煤与瓦斯突出预测管理系统的设计

介绍了SuperMap地理信息软件的特点,提出了一种基于SuperMap的煤与瓦斯突出预测管理系统的设计方案,阐述了系统功能模块的设计和系统的开发流程。该系统将GIS信息技术应用到煤与瓦斯突出预测管理中,并采用SuperMap全组件式软件作为开发平台,为煤与瓦斯突出的预测开辟了新的途径,不但提高了煤与瓦斯突出预测的准确性和可靠性,而且实现了煤与瓦斯突出预测的动态化管理,并能为突出事故提供防治措施和应急预案。     

煤与瓦斯突出综合预警系统应用

针对常规的煤与瓦斯突出预测技术采用单一预测指标不能综合考虑突出危险影响因素的问题,设计了煤与瓦斯突出综合预警系统,给出了系统的结构及其功能,并以龙山煤矿为例介绍了系统的应用流程。实际应用结果表明,该系统能有效探测危险区域,实现了煤与瓦斯突出预警。     

煤与瓦斯突出远程智能监测预警系统研究

针对目前煤与瓦斯突出预警在自动化程度、准确性等方面的需求,开发了煤与瓦斯突出远程智能监测预警系统,介绍了系统构成及信号监测、干扰识别、信号传输、预警准则等关键技术。该系统以声发射、电磁辐射和瓦斯浓度为预警指标,可实现对突出演化过程声-电-瓦斯信号的远程监测和综合预警,并能够根据机电设备开停信息自动识别与滤除干扰信号,提高了煤与瓦斯突出预警的准确性。应用结果表明,该系统具有较高的预警准确性,可提前8~24h捕捉到煤与瓦斯突出危险信息。     

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。     

煤与瓦斯突出电磁辐射在线监测系统的设计

基于煤与瓦斯突出伴随电磁辐射的原理 ,分析、设计了一套便于预测预报煤与瓦斯突出的在线监测系统 ,并介绍了该系统的组成及功能     

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.     

主成分—费歇尔判别模型在煤与瓦斯突出等级预测中的应用

针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在计算过程较复杂、预测主观性强、预测精度较低等问题,构建了主成分-费歇尔判别模型,并将其应用于某煤矿的煤与瓦斯突出等级预测。从瓦斯因素、煤体结构及地质构造方面分析得出了影响该矿煤与瓦斯突出的因素包括瓦斯压力、瓦斯含量及瓦斯放散初速度等指标。以影响该矿煤与瓦斯突出的23组实测数据为基础,首先利用主成分分析模型对影响该矿的煤与瓦斯突出因素进行降维,提取与指标相关度较高的5个主成分,然后将5个主成分输入费歇尔判别模型,并根据判别函数对样本进行煤与瓦斯突出等级预测。应用结果表明:主成分-费歇尔判别模型具有较高的可信性,能对煤与瓦斯突出等级进行准确预测,训练样本的正确率为100%,待测样本的预测结果也与该矿煤与瓦斯突出的实际情况相符,误判率为0,为准确预测煤与瓦斯突出提供了一种新方法。     

煤与瓦斯突出预测研究

煤与瓦斯突出预测是一项复杂有难度的技术,受到很多因素的影响.首先,以矿井历年来典型突出的突变强度作为灰关联分析的参考数列,其它的突出预测指标为比较数列,通过灰关联分析来确定煤与瓦斯突出的主控因素.然后,利用神经网络对煤与瓦斯突出作了预测.结果表明,该方法是可行的且比模糊聚类方法更具可靠性.     

煤与瓦斯突出预测的随机森林模型

煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中主要的动力灾害之一,针对煤与瓦斯突出等级预测问题,提高突出预测的准确率,选取最大主应力、瓦斯压力、瓦斯含量、顶板岩性、距断裂距离、煤层厚度、开采垂深、绝对瓦斯涌出量和相对瓦斯涌出量9个影响因素作为煤与瓦斯突出等级预测的评价指标,同时对相关程度较高的评价指标进行因子分析,提取公共因子,用随机森林算法进行训练预测,建立了基于因子分析的煤与瓦斯突出预测的随机森林模型。通过煤矿实测19组煤与瓦斯突出的数据作为训练样本数据集进行模型的训练,5组数据作为该预测模型的测试数据,进行煤与瓦斯突出预测,同时通过其他预测模型预测结果的对比,验证了随机森林算法在煤与瓦斯突出预测中具有较高的准确度。     

基于聚类和案例推理的煤与瓦斯突出动态预测

为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,考虑煤与瓦斯突出多种影响因素,提出了一种基于聚类和案例推理（CBR）的煤与瓦斯突出预测方法。利用通过一种基于PCA的描述案例特征权值确定方法所得的描述案例特征权值,对案例库案例进行聚类,使同类案例间具有较高的相似度;以案例聚类结果为基础,进行高效案例检索与匹配,以提高煤与瓦斯突出预测的快速性。利用实测数据对所提方法进行验证,实例验证结果表明,所提方法预测结果的准确性高,预测所用平均时间是已有煤与瓦斯突出预测案例推理方法预测所用时间的40%。     

基于KPCA-SVM的煤与瓦斯突出预测方法

提出了一种基于KPCA-SVM的煤与瓦斯突出预测方法。该方法首先通过KPCA方法对影响煤与瓦斯突出的相关指标进行特征提取,然后利用SVM方法对煤与瓦斯突出进行分类预测。实例结果表明,该方法对煤与瓦斯突出预测的准确率明显高于直接运用SVM方法的煤与瓦斯突出预测准确率,且运算速度快,识别能力强,同时根据该方法建立的煤与瓦斯突出分类预测模型具有较好的稳定性和有效性。     

基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出概率神经网络预测模型*

煤与瓦斯突出是严重威胁矿井安全生产的重大自然灾害之一。为解决煤与瓦斯突出影响因素、突出危险性关联预测问题,在综合分析煤与瓦斯突出影响因素的基础上,利用灰色关联熵理论分析影响因素与突出危险性的关联度,得到各影响因素的权重及关联度排序,并结合概率神经网络（PNN）原理,构建基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出PNN预测模型。用煤与瓦斯突出样本数据,对影响因素加权的PNN模型进行训练和测试。结果表明：用灰色关联熵分析可获得影响因素与突出危险性的关系,量化输入变量的重要性;瓦斯放散初速度、开采深度对于煤与瓦斯突出危险性的影响程度最大,可重点对瓦斯放散初速度、开采深度进行预处理以产生更为理想的预测效果;该预测模型能更好地考虑影响因素对突出危险性的综合影响,改善煤与瓦斯突出危险性预测的准确性。     

基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测研究

贝叶斯网络是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一。为了正确预测煤与瓦斯突出的危险性,提出了一种基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测方法。在综合影响煤与瓦斯突出的因素和领域专家知识的基础上建立了网络结构,通过对先验知识和样本数据的学习,实现了煤与瓦斯突出的预测,取得了较好的效果。实验表明,该模型网络学习速度快,准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。