【摘 要】
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瓦斯事故是煤矿中极为危险的灾害,由于开采的深度和强烈的振动影响会立即释放大量瓦斯气体。在瓦斯爆炸过程中,自由气体可以释放出来,煤矿开采深度越深,瓦斯释放出的瞬时能量就越多,危险性将会增加。因此,建立稳定、高效、实时的瓦斯预测系统,减少事故造成的伤害,具有重大的现实与理论意义。为解决瓦斯灾害的问题,本文提出了基于数据融合技术的瓦斯浓度预测。首先对煤矿井下的危险源监测指标进行了分析,其中包括瓦斯事故,
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瓦斯事故是煤矿中极为危险的灾害,由于开采的深度和强烈的振动影响会立即释放大量瓦斯气体。在瓦斯爆炸过程中,自由气体可以释放出来,煤矿开采深度越深,瓦斯释放出的瞬时能量就越多,危险性将会增加。因此,建立稳定、高效、实时的瓦斯预测系统,减少事故造成的伤害,具有重大的现实与理论意义。为解决瓦斯灾害的问题,本文提出了基于数据融合技术的瓦斯浓度预测。首先对煤矿井下的危险源监测指标进行了分析,其中包括瓦斯事故,顶板事故以及井下透水的风险,并对样本数据进行归一化处理。其次提出了多传感器的改进粒子群神经网络预测模型,根据不同的融合方法对多传感器数据建模进行分类,并评估了相应的融合模型,将Morlet母小波基函数用于替换标准BP神经网络的隐含层,使用粒子群算法优化小波神经网络,经过MATLAB仿真对两种算法对比以及对预测结果进行误差分析,结果表明本文所采用的方法具有较高的预测精度。针对瓦斯浓度预测模型算法的对比结果,接着对瓦斯动态实时监测系统做了研究,在硬件方面主要包括对总体方案的设计和设备的选型,在软件方面研究了实时/历史数据库配置和数据采集软件的配置,用组态王(King View)软件组态监控画面来监控和显示实时监控信息,并对煤矿的重要检测区域进行了瓦斯浓度的预测和应用,结果表明基于预测数据相关性分析的瓦斯浓度预测方法不仅可行、有效,而且对瓦斯浓度监测数据有效。经过瓦斯浓度动态实时监测系统设计,最后对瓦斯浓度进行了安全评估研究,主要研究了瓦斯风险趋势评估模型和区间层次分析功效系数法(IAHP-ECM)风险评估模型,提前预测危险指数,为井下工作人员提供了安全保障。
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