人工智能神经网络在煤矿瓦斯重大危险源评价中的定量分析

为解决传统经验法评价煤矿重大危险源中人为因素影响和量化难的难题,引入人工智能神经网络,大大减少人为因素影响,使定量分析成为可能。通过分类调查现实煤矿安全状况,采用Delphi法和专家打分法确定网络训练初始数据,得到各指标的网络参数,将被评价煤矿的评价指标输入训练好的网络经过对比运算就可得到煤矿的安全评价值,确定煤矿等级。     

2007-2010年我国煤矿瓦斯事故统计分析

针对瓦斯事故是煤矿事故中发生最多、伤亡最大的事故的现状,选取事故发生时刻、地理区域、季度3方面,统计了2007-2010年间的瓦斯事故发生数据,得出结论:在8:00-12:00瓦斯事故发生频率最高,死亡人数最多;20:00-4:00单起事故死亡人数最多;贵州、湖南事故发生频率较高,山西事故单起死亡人数较高;第四季度是重大伤亡事故多发期的规律。提出了相应的瓦斯灾害预防措施。