基于时间序列分解的工作面瓦斯涌出分析方法研究

以回采工作面推进过程中落煤瓦斯涌出和采空区瓦斯涌出为研究对象,利用2种瓦斯涌出特征的特点,提出了1种瓦斯涌出量时间序列分解的方法。对采空区瓦斯涌出特征、落煤瓦斯涌出特征和工作面平均瓦斯涌出特征变化趋势进行了分析,认为3种瓦斯涌出特征变化既有相关性又有独立性,基于时间序列分解的方法将采空区瓦斯涌出和落煤瓦斯涌出的特征分别提取出来并进行了趋势分析。以山西某工作面连续15 d瓦斯涌出数据为例,对瓦斯涌出量时间序列分解、特征提取和分析方法进行了验证,认为该分析方法有效可行。     

基于Matlab的瓦斯动态涌出与掘进工艺的关系

针对掘进工作面瓦斯动态涌出的影响因素问题,重点分析了瓦斯动态涌出与掘进工艺的关系。统计分析了冀中能源股份有限公司东庞矿十二采区回风巷瓦斯浓度时间序列数据,编制Matlab程序,利用统计学分析方法,建立瓦斯动态涌出数据处理模型。结果表明,不同掘进工艺下,瓦斯涌出规律存在明显差异,其中打钻作业、掘进作业对工作面瓦斯浓度影响较大。     

基于改进Lyapunov指数的瓦斯涌出时间序列预测

针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,建立了基于最大Lyapunov指数的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型.经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测方法具有很高的预测精度.     

基于ARIMA-GM模型的采掘工作面瓦斯涌出预测

为实现对煤矿采掘工作面瓦斯的动态涌出过程进行精确预测,以煤矿瓦斯涌出时间序列为基础,首先建立了灰色模型GM(1,1)和自回归积分移动平均模型(ARIMA)分别对瓦斯涌出浓度进行预测,然后再利用由方差倒数法得到的ARIMA-GM组合预测模型对瓦斯涌出浓度进行预测,最后结合预测结果进行预警。并以鑫顺煤矿15101掘进工作面为应用实例,结果表明:ARIMA-GM组合预测模型相比单一模型具有更高的预测精度和拟合效果。     

改进的EMD-Elman采煤工作面瓦斯涌出预测

采煤工作面时间序列的瓦斯涌出量对于煤矿安全生产具有重要意义。针对瓦斯涌出量的非线性和不稳定性的特点,基于EMD和Elman神经网络基本原理,建立改进的EMD-Elman时间序列的瓦斯涌出量预测方法,首先EMD分解提取瓦斯涌出量时间序列不同尺度信息,Elman对子模型进行预测,然后,通过加权融合,对加权结果进行PSO算法寻优处理,得出瓦斯涌出量预测结果,并对预测方法进行了应用研究,研究结果表明:工作面瓦斯涌出量预测结果吻合度为95.3%,均方误差为0.0025;改进的EMD-Elman瓦斯涌出预测方法,能够有效显示瓦斯涌出的不稳定性非线性特点,降低不稳定性对预测结果的影响,预测吻合度高达95.2%。     

利用炮掘工作面瓦斯涌出时间序列预测工作面突出危险性

炮掘工作面瓦斯涌出是一个极为复杂的非线性时间序列,其中隐含了大量的突出危险信息。将这些隐含信息显现化,并建立其与炮掘工作面突出危险性之间的联系是研究炮掘工作面瓦斯涌出时间序列特性的主要目的。通过对松藻渝阳煤矿一典型炮掘工作面瓦斯涌出数据的观测,首次利用时间序列方法分离了炮掘工作面瓦斯涌出数据的趋势项、周期项以及噪声项,实现了对炮掘工作面瓦斯涌出的辨识和重构原复杂系统。发现不同突出危险区域,掘进工作面瓦斯涌出时间序列趋势项、周期项以及噪声项之间存在显著的差异,并利用这些差异成功地对考察巷道突出危险性进行了准确的预测。     

掘进工作面瓦斯涌出量混沌动力学方法研究

掘进工作面瓦斯涌出量是了解和掌握工作面附近瓦斯运动的整体直观资料之一,如何从瓦斯涌出量时间序列中得到更多的信息,对预防煤与瓦斯突出等灾害事故具有重要的意义,混沌动力学为此提供了理论和方法。从混沌动力学的角度出发,以某矿井一掘进工作面瓦斯涌出量时间序列为基础,计算了描述混沌特性的参数,初步结果证明了掘进工作面瓦斯涌出具有混沌特性,用混沌动力学方法能较好地预测掘进工作面瓦斯涌出量,最大预报时间尺度可达2d。     

基于时间序列的综采工作面瓦斯浓度预测研究

以R语言作为工具,建立ARIMA模型拟合瓦斯浓度时间序列并对拟合的残差序列建立GARCH模型,最后将ARIMA模型和GARCH模型结合起来对综采工作面瓦斯浓度进行预测并对预测效果进行评价。研究表明,利用时间序列分析方法可以对综采工作面瓦斯浓度进行精确地预测,进而为综采工作面的安全生产提供合理的决策依据。     

矿井掘进工作面瓦斯涌出混沌特性判别研究

在对掘进工作面瓦斯涌出时间序列观测数据分析的基础上,应用混沌理论中的相空间重构、Poincare截面、返回映像、功率谱和自相关函数等对掘进工作面瓦斯涌出进行了混沌特性研究和判别,初步证明了掘进工作面瓦斯涌出具有混沌特性,同时也证明了运用混沌理论对掘进工作面瓦斯涌出特性及预测进行研究的可行性.     

瓦斯异常涌出混沌时间序列预测模型的建立

运用混沌理论对平煤十矿的实际瓦斯涌出数据进行了分析处理,采用基于关联积分的C-C方法确定了重构空间的时间延迟和嵌入维数,并对时间序列数据进行相空间重构,利用最小数据量法确定了时间序列的最大Lyapunov指数;运用混沌理论加权一阶局域预测方法,建立了混沌时间序列瓦斯异常涌出预测模型;并利用平煤十矿己15-24080掘进工作面31d的瓦斯实际浓度数据对该模型进行了预测效果检验。结果表明:时间序列的最大Lyapunov指数大于零,证明了时间序列数据具有混沌特征;模型中瓦斯异常涌出的预测发生时间和实际发生时间比较吻合,预测精度达93%。预测模型的可靠性为制定煤矿瓦斯防治措施和采取安全防护措施提供了理论依据。     

基于EMD-ARMA的矿井瓦斯涌出量预测

以矿井瓦斯涌出量预测方法为主要研究目的,针对瓦斯涌出量影响因素多,各因素间耦合机理及瓦斯涌出量变化规律复杂等诸多预测难点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和ARMA时间序列的综合分析方法,采用经过处理的时间序列对矿井瓦斯涌出量进行具体预测。根据各样本数据的不同特点选取合适的模型,建立EMD-ARMA预测模型,对矿井瓦斯涌出量及其变化趋势进行预测。     

基于主成分回归分析法的回采工作面瓦斯涌出量预测

以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,结果具有较好的精确度。     

基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测

由于矿井瓦斯浓度的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得一部分变量的情况。针对该问题,提出了一种基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法,详细介绍了采用时间序列AR模型对矿井瓦斯涌出量进行预测的具体实现。实验结果表明,该方法能准确预测矿井瓦斯涌出量。     

基于监测技术的采煤工作面瓦斯浓度预测预警

为了进行煤矿工作面瓦斯监测浓度预测预警,首先对瓦斯监测数据进行异常数据替代、缺失数据补齐、消噪等预处理,确保瓦斯浓度原始输入数据的完善性。然后利用Lyapunov指数对原始瓦斯涌出量的时间序列进行混沌性识别和相空间重构,以此建立瓦斯涌出量混沌预测数学模型。根据瓦斯浓度预测结果及其预测区间进行预警阈值计算,并对其对应的预警等级进行划分,完成预警信息。实例分析表明,该方法有效地实现了瓦斯灾害预防从事后应急向事前干预的转移,对于煤矿瓦斯灾害防治水平的提高具有重要的现实意义。     

基于混沌时间序列的煤矿工作面瓦斯浓度预测研究

针对煤矿井下工作面瓦斯浓度预测存在的不足,结合混沌时间序列可预测的特点,基于混沌理论重构了瓦斯浓度时间序列的相空间,确定了该相空间的时间延迟和嵌入维数,并在相空间中,利用加权1阶局域法建立了工作面瓦斯浓度预测模型,并结合某煤矿工作面瓦斯浓度实测数据进行了瓦斯浓度预测研究。研究结果表明:该煤矿工作面瓦斯浓度预测结果与实际情况较吻合,该预测模型具有较高的精度。     

煤与瓦斯突出过程中瓦斯涌出的分形特征研究

针对某掘进工作面的两组瓦斯涌出数据,应用非线性理论对其进行研究,探索突出预测的新方法.论文对经过预处理的时间序列,通过计算数据的分维数和Hurst指数,证明了有突出危险性和无突出危险性的瓦斯涌出序列中均具有分形特征,且其分维数和Hurst指数有明显的差别,证明了通过对瓦斯涌出时间序列的分形特征分析,可预测煤与瓦斯突出.     

基于安全监控系统的工作面瓦斯涌出动态预警分析

针对煤矿安全监控系统瓦斯预警功能在现场应用过程中预警结果采信程度不高的问题,分析了现有2种瓦斯管理的手段,一种是采用专职瓦斯巡检人员对关键位置定期巡检,另一种是依托煤矿安全监控系统对工作面特定位置瓦斯浓度进行实时监测.在安全监控系统对瓦斯浓度和风速实时监测的基础上,提出了利用瓦斯涌出量时间序列对工作面瓦斯涌出异常情况进...     

基于遗传算法改进的BP神经网络模型在邻近层瓦斯涌出量预测中的应用

邻近层瓦斯向回采工作面运移是造成工作面瓦斯浓度超限的原因之一。运用遗传算法和BP神经网络的基本理论,选取了影响邻近层瓦斯涌出9个基本指标,建立邻近层瓦斯涌出的预测模型,并通过现场实测数据对邻近层瓦斯涌出量进行了预测。预测结果表明:该模型预测获得的精度较高,预测模型可靠。     

特厚煤层坚硬顶板综放工作面瓦斯动态治理研究

为了解决特厚煤层坚硬顶板工作面回采期间瓦斯涌出量大、治理难的问题,以小甘沟煤矿11144综放工作面为研究对象,对回采区域煤体开展瓦斯含量精准测定,并结合工作面瓦斯涌出构成对工作面瓦斯涌出量进行精准预测,开展采煤工作面瓦斯动态治理研究。研究表明：通过小间距大量取样测定工作面瓦斯含量、绘制工作面瓦斯含量等值线图,实现工作面瓦斯含量精准测定。根据瓦斯含量精准测定结果和工作面瓦斯涌出量观测结果对工作面瓦斯涌出量进行精准预测,根据预测结果适时调整高位钻孔、采空区埋管抽采参数,可以实现工作面瓦斯动态治理。实施工作面瓦斯动态治理后,工作面回风巷和上隅角最大瓦斯浓度分别从0.88%、1.4%下降至0.3%左右,瓦斯治理效果明显。瓦斯涌出量预测值基本准确。     

矿井瓦斯涌出量的分形预测

介绍了分形理论中的时间序列(R／S)分析方法。通过对矿井瓦斯涌出量时间序列的分形处理。根据极差、标准差的结构分维值的大小，对矿井瓦斯涌出量的增量趋势作了分形预测。