本文選題：云計算 + 礦井瓦斯　； 參考：《煤炭技術(shù)》2017年10期

【摘要】：通過對瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理方法系統(tǒng)分析,尋找其變化規(guī)律。提取樣本灰色關(guān)聯(lián)度均值以及95%和97%的樣本置信上限,進行預(yù)警等級的劃分,建立了基于云計算模型的煤礦井下瓦斯預(yù)警模型。以寧煤集團礦井瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)為例進行研究,實現(xiàn)了瓦斯?jié)舛鹊膶崟r預(yù)警。
[Abstract]:By analyzing the pretreatment method of gas concentration monitoring data, the change law of gas concentration monitoring data is found. The grey correlation degree mean of samples and the upper confidence limit of 95% and 97% samples were extracted, and the early warning level was divided into two parts, and a coal mine gas early warning model based on cloud computing model was established. Taking the monitoring data of coal mine gas in Ningmei Group as an example, the real time early warning of gas concentration is realized.
【作者單位】： 河北工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TD712

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本文編號：1921739