【摘要】：礦井瓦斯災(zāi)害威脅著煤礦安全生產(chǎn),掌握瓦斯涌出量預(yù)測方法、實現(xiàn)礦井瓦斯涌出量準(zhǔn)確預(yù)測是研究礦井瓦斯涌出量規(guī)律及瓦斯地質(zhì)規(guī)律的基礎(chǔ),對礦井瓦斯災(zāi)害防治及井下人員生命保障有重要意義。本文以兗礦集團新疆某瓦斯礦井為試驗研究對象,從礦井地質(zhì)條件及開采條件兩個方面著手,研究瓦斯涌出量與其影響因素之間相互作用關(guān)系,探究得到瓦斯涌出量影響因素具有影響因素眾多、作用程度不盡相同;與瓦斯涌出量之間存在復(fù)雜非線性關(guān)系;隨時間、工作面推進發(fā)生變化等特征。針對瓦斯涌出量影響因素眾多且作用程度各異這一特征,提出基于因子分析法的瓦斯涌出量預(yù)測指標(biāo)選取方法,通過對瓦斯涌出量影響因素原始變量提取有效相同公共因子的方法,減少了原始變量之間信息重疊性,實現(xiàn)了原始變量的優(yōu)化降維,得到了瓦斯涌出量預(yù)測指標(biāo)。針對瓦斯涌出量預(yù)測指標(biāo)與瓦斯涌出量之間非線性及其自身時變性的特征,構(gòu)建了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卡爾曼濾波耦合的瓦斯涌出量預(yù)測模型。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅實現(xiàn)了瓦斯涌出量預(yù)測指標(biāo)的非線性映射識別,還為卡爾曼濾波理論遞推方程組提供了狀態(tài)變量。當(dāng)預(yù)測指標(biāo)隨工作面推進發(fā)生變化后,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效將指標(biāo)信息變化有效地識別反應(yīng)到卡爾曼濾波的狀態(tài)變量上,實現(xiàn)了瓦斯涌出量的動態(tài)預(yù)測。通過研究總結(jié)因子分析法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卡爾曼濾波等理論在礦井瓦斯涌出量預(yù)測中的應(yīng)用,以MATLAB軟件為開發(fā)平臺,圖形用戶界面GUI為軟件開發(fā)工具,設(shè)計開發(fā)了基于因子分析及卡爾曼濾波的瓦斯涌出量預(yù)測軟件。軟件有效集成了因子分析法選取預(yù)測指標(biāo)模塊以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卡爾曼濾波耦合的預(yù)測模型等模塊。通過應(yīng)用實例分析表明,該軟件具有操作方便、界面友好、預(yù)測精度高的特點,能夠滿足礦井瓦斯涌出量預(yù)測的實際要求。
[Abstract]:Mine gas disaster threatens coal mine safety production. It is the foundation of studying mine gas emission law and gas geology law to grasp the prediction method of gas emission quantity and to realize accurate prediction of mine gas emission quantity. It is of great significance to the prevention and control of mine gas disaster and the life support of underground personnel. In this paper, a gas mine of Yankuang Group is taken as the experimental research object. From the two aspects of mine geological conditions and mining conditions, the interaction between gas emission and its influencing factors is studied. To explore the influence factors of gas emission quantity has many factors, the action degree is not the same; There is a complex nonlinear relationship between gas emission and the change of working face propulsion with time. In view of the fact that there are many factors affecting the quantity of gas emission and the degree of action is different, a method based on factor analysis is put forward to select the prediction index of gas emission quantity. By extracting the effective same common factors from the original variables, the information overlap between the original variables is reduced, the dimension reduction of the original variables is realized, and the prediction index of the gas emission quantity is obtained. Aiming at the nonlinearity between gas emission prediction index and gas emission and its own time-varying characteristics, a gas emission prediction model coupled with BP neural network and Kalman filter is constructed. The BP neural network not only realizes the nonlinear mapping identification of gas emission prediction index, but also provides the state variable for the recursive equations of Kalman filter theory. When the prediction index changes with the advance of the working face, the BP neural network can effectively identify the change of the index information to the state variables of Kalman filter, and realize the dynamic prediction of gas emission. The application of factor analysis, BP neural network Kalman filter and so on in the prediction of mine gas emission is studied. The MATLAB software is used as the development platform, and the graphical user interface (GUI) is used as the software development tool. The software of gas emission prediction based on factor analysis and Kalman filter is designed and developed. The software effectively integrates the module of selecting prediction index by factor analysis method and the prediction model of coupling BP neural network and Kalman filter. The application examples show that the software has the characteristics of convenient operation, friendly interface and high prediction precision, and it can meet the actual requirements of the prediction of mine gas emission.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TD712.5

【參考文獻】

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本文編號：2400835