【摘要】：為準(zhǔn)確預(yù)測硫化礦石堆自熱過程中的溫度變化,根據(jù)硫化礦石堆的氧化升溫特征建立溫度趨勢預(yù)測模型,在對趨勢預(yù)測結(jié)果的差值序列進(jìn)行混沌識別后,采用加權(quán)一階局域法建立混沌預(yù)測模型。再將兩者疊加構(gòu)成趨勢-混沌組合預(yù)測模型,并應(yīng)用該模型對模擬礦石堆溫度進(jìn)行預(yù)測。研究結(jié)果表明:硫化礦石堆溫度與時(shí)間的關(guān)系符合指數(shù)模型特征,利用此模型可對礦石堆溫度變化趨勢進(jìn)行預(yù)測;趨勢預(yù)測差值序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)為分?jǐn)?shù),Kolmogorov熵大于0,表明趨勢預(yù)測差值序列中含有混沌項(xiàng),可對其進(jìn)行混沌預(yù)測;預(yù)測結(jié)果證實(shí)趨勢-混沌組合預(yù)測模型具有很高的預(yù)測精度,能夠很好地適用于硫化礦石堆自燃火災(zāi)的早期預(yù)測。
[Abstract]:In order to accurately predict the temperature change in the self-heating process of sulphide ore heap, a temperature trend prediction model was established according to the oxidation heating characteristics of sulfide ore heap. After chaotic identification of the difference sequence of the trend prediction result, the temperature trend prediction model was established. The weighted first order local method is used to establish the chaotic prediction model. Then the two models are superimposed to form a trend-chaotic combination prediction model, and the model is used to predict the simulated ore heap temperature. The results show that the relationship between temperature and time of sulphide ore heap accords with the characteristics of exponential model, and the change trend of ore heap temperature can be predicted by using this model. The correlation dimension of the trend prediction difference sequence is fraction, and the Kolmogorov entropy is greater than 0, which indicates that the trend prediction difference sequence contains chaotic terms, which can be used for chaotic prediction. The prediction results show that the trend-chaotic combination prediction model has a high prediction accuracy and can be applied to early prediction of spontaneous combustion of sulfide ore heap.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)礦山熱動力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51074181,51304238) 礦山熱動力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(JSK200206)~~
【分類號】：TD752.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2391709