基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

煤矿物联网应用水平评估

依据物联网标准体系,构建了煤矿物联网应用水平的评价指标体系,利用模糊综合评价方法给出了煤矿物联网应用水准指标体系评价模型;以某煤矿物联网建设情况为例,对评价模型进行了验证分析。分析结果表明,该评价模型能客观地反映出煤矿物联网建设的现实情况和不足之处,可为煤炭企业制定物联网发展战略提供参考。     

浅析基于风险预控的煤矿安全管理

基于风险预控的煤矿安全管理是一种过程管理,对事故发生的危险源进行辨识,将信息传递到风险预控中心进行风险评估,并制定出相应预控措施,达到防范煤矿安全事故发生的目的。文章对基于风险预控的煤矿安全管理进行了有效的探讨。     

煤矿物联网应用水平动态评估

为评估煤矿物联网应用水平,综合指标选取的全面性、准确性以及煤矿物联网特点,建立起煤矿物联网应用水平评价指标体系,并针对评价过程的动态性和不确定性,在确定权重时,引入信息论的熵值理论,运用信息熵的效应值计算各评价指标的权重,利用集对分析模型对对煤矿物联网的应用水平状况进行动态评估。通过实例验证方法的正确性和可行性。     

中国煤炭资源型城市化剖析

煤炭资源型城市在我国工业经济中起着举足轻重的作用。本论文从城市的形成和发展阐述了煤炭资源型城市形成原因和内涵；剖析了我国煤炭资源型城市基本特征和城市化过程中存在问题；提出了中国煤炭资源型城市研究思路和研究内容，是接续研究的基础。     

煤矿企业员工安全知识能力分析

 以煤矿企业不同部门员工安全知识的失效模式为研究对象,运用频次分析法和熵值法确定所有失效模式的权重,并采用评价矩阵计算员工安全知识的失效率,最终获得所有部门员工现有的安全能力。企业通过对员工现有的安全能力进行分析,找出安全知识能力较弱的部门,为企业的安全投入提供了依据。最后,通过实例验证了员工安全知识评价的实用性。     

基于熵权法-云模型保水开采生态环境评价研究

随着煤矿绿色开采技术的成熟应用,我国矿区的生态环境得到了明显改善,特别是西部生态脆弱矿区的生态环境实现了正向演替。因此为了量化衡量矿区生态环境的改善效果,反映绿色开采技术对矿区生态环境恢复的作用,基于绿色开采中的保水开采技术,提出了一套以保水开采技术为基础的矿区生态环境评价指标体系。在该评价体系中,采用较为客观的熵权法来对各个指标进行赋权以减少指标赋权时的专家主观性,并且为了兼顾评价信息的随机性与模糊性,采用能够描述信息随机性与模糊性的云模型理论作为建模基础,构建了一套以熵权法和云模型为基础的保水开采生态环境评价模型。该模型能够量化给出保水开采技术对矿区生态环境的改善效果,达到对以保水开采技术为主的矿区生态环境评价的目的。另外,通过实地调研选择神东矿区的哈拉沟煤矿为例,借助本评价模型对哈拉沟矿区生态环境进行评价并对本评价模型的合理性进行验证。结果表明：哈拉沟矿区的生态环境水平位于评语级“优”与评语级“良”之间,总体处于一个较好水平,和哈拉沟矿区生态环境状况相一致,从而验证了本评价模型的合理性;但通过评价云图也可看出评价结果偏向“良”的评语级,也反映了哈拉沟煤矿的生态环境状况还有提升空间...     

基于无失效数据煤矿机电设备的可靠性评估

为了准确量化分析煤矿机电设备的可靠性,笔者利用无失效数据进行统计建模,利用对数正态分布的性质获得机电设备各个时刻的贝叶斯(Bayes)估计,进而求得母体参数及设备可靠性指标的评估,并结合某煤矿实例,进行无失效数据可靠性评估,从而验证了模型的合理性和正确性,可为企业管理人员提供参考和决策依据。