在煤層地質(zhì)構(gòu)造不確定性、開采強(qiáng)度變化、瓦斯抽采方案調(diào)整和人員作業(yè)管理等因素的影響下,瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通常會(huì)存在異常情況。僅依據(jù)瓦斯?jié)舛乳撝抵笜?biāo)不能有效反映危險(xiǎn)程度的演化過程,進(jìn)行預(yù)警存在一定風(fēng)險(xiǎn),為提升瓦斯?jié)舛犬惓Ｖ禉z測(cè)的準(zhǔn)確性,提出了一種基于邏輯回歸模型的瓦斯?jié)舛犬惓Ｖ禉z測(cè)與預(yù)警新方法。建立瓦斯數(shù)據(jù)檢測(cè)邏輯回歸模型后,得到了合理的回歸系數(shù)并進(jìn)行了檢測(cè)試驗(yàn)。試驗(yàn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果表明,利用建立的邏輯回歸模型識(shí)別異常數(shù)據(jù)的正確率達(dá)85%以上,可以有效識(shí)別未達(dá)到閾值上限的瓦斯數(shù)據(jù)是否存在異常狀態(tài),為優(yōu)化礦井瓦斯?jié)舛鹊谋O(jiān)測(cè)與預(yù)警提供了新方法。 

【文章來源】：陜西煤炭. 2020,39(04)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

傳感器位置分布

數(shù)據(jù)處理的必要性:井下瓦斯?jié)舛鹊那闆r僅依據(jù)國(guó)家和礦區(qū)的規(guī)章制度來判斷是否報(bào)警還是斷電是有弊端的，當(dāng)采掘工作面沒有開始工作處于檢修狀態(tài)時(shí)，采集到的瓦斯數(shù)據(jù)大部分在0.0%～0.2%之間，此時(shí)檢測(cè)到異常數(shù)據(jù)若為0.6%未超過1.0%的報(bào)警上限，監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)選擇不報(bào)警是有可能帶來風(fēng)險(xiǎn)的。因此，要對(duì)采集到的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)有效的分析，規(guī)避井下瓦斯突出等風(fēng)險(xiǎn)因素。圖3 8 h工作面瓦斯?jié)舛入S時(shí)間變化散點(diǎn)圖

8 h工作面瓦斯?jié)舛入S時(shí)間變化散點(diǎn)圖

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3002230