煤與瓦斯突出是發(fā)生在煤礦井下,由地應(yīng)力、瓦斯和煤物理力學(xué)性質(zhì)綜合作用引起的復(fù)雜地質(zhì)動(dòng)力現(xiàn)象,嚴(yán)重制約著煤礦的安全生產(chǎn)。煤與瓦斯突出具有分區(qū)、分帶性,且主要受地質(zhì)條件控制,不同地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域和地質(zhì)構(gòu)造不同部位的煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性不同,因此對不同地點(diǎn)的煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性進(jìn)行預(yù)測具有一定的理論和實(shí)踐意義。論文采用現(xiàn)場調(diào)研、理論分析、室內(nèi)實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場試驗(yàn)等手段,研究了基于地質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘和信息融合的煤與瓦斯突出預(yù)測方法。首先,搜集礦區(qū)、礦井及工作面瓦斯地質(zhì)和地球物理勘探資料,下井調(diào)研褶皺、斷裂等地質(zhì)構(gòu)造特征、煤厚、構(gòu)造煤發(fā)育及分布特征,對所收集資料進(jìn)行系統(tǒng)地整理、比對和綜合分析,歸納總結(jié)研究區(qū)地質(zhì)條件對煤與瓦斯突出的控制作用。同時(shí)利用數(shù)學(xué)地質(zhì)方法提取了研究區(qū)煤與瓦斯突出的地質(zhì)數(shù)據(jù)特征,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的灰色關(guān)聯(lián)分析和Apriori關(guān)聯(lián)分析模型,探討了研究區(qū)煤與瓦斯突出主控地質(zhì)因素,挖掘出了有意義的煤與瓦斯突出地質(zhì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則,并分析了地質(zhì)數(shù)據(jù)與突出強(qiáng)度和突出類型的關(guān)聯(lián)規(guī)則。此外,對信息融合的特征級和決策級算法進(jìn)行研究,提出了數(shù)量化理論III、遺傳投影尋蹤聚類和PSO-BP（微粒群優(yōu)化的BP算法）神經(jīng)網(wǎng)... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：152 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 引言
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在問題
        1.2.1 煤與瓦斯突出機(jī)理研究現(xiàn)狀
        1.2.2 煤與瓦斯突出預(yù)測研究現(xiàn)狀
        1.2.3 地質(zhì)因素預(yù)測煤與瓦斯突出研究現(xiàn)狀
        1.2.4 數(shù)據(jù)挖掘和信息融合研究現(xiàn)狀
        1.2.5 主要存在問題
    1.3 研究內(nèi)容及研究方法
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 技術(shù)路線
    1.5 本章小結(jié)
2 地質(zhì)條件對煤與瓦斯突出的控制作用
    2.1 研究區(qū)瓦斯地質(zhì)特征
        2.1.1 區(qū)域構(gòu)造背景
        2.1.2 平煤八礦地質(zhì)構(gòu)造特征
        2.1.3 平煤十礦地質(zhì)構(gòu)造特征
        2.1.4 平煤十二礦地質(zhì)構(gòu)造特征
        2.1.5 區(qū)域煤與瓦斯突出特征
    2.2 地質(zhì)構(gòu)造和煤與瓦斯突出關(guān)系
        2.2.1 斷層構(gòu)造發(fā)育規(guī)律研究
        2.2.2 褶皺構(gòu)造發(fā)育規(guī)律研究
        2.2.3 煤層厚度及變化
        2.2.4 煤層傾角變化
    2.3 煤體結(jié)構(gòu)和煤與瓦斯突出關(guān)系
        2.3.1 煤體結(jié)構(gòu)分類及其宏觀特征
        2.3.2 煤體瓦斯突出參數(shù)特征
        2.3.3 煤體瓦斯吸附特性
    2.4 本章小結(jié)
3 煤與瓦斯突出預(yù)測地質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
    3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
        3.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義
        3.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)和過程
        3.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的功能和方法
    3.2 地質(zhì)數(shù)據(jù)特征提取和分析
        3.2.1 地質(zhì)構(gòu)造數(shù)據(jù)特征提取
        3.2.2 煤體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征提取
        3.2.3 地質(zhì)數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析
    3.3 地質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則及算法
        3.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念
        3.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的有效性和實(shí)用性
        3.3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方法
        3.3.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的Apriori算法
    3.4 地質(zhì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
        3.4.1 支持度為 40%的關(guān)聯(lián)規(guī)則
        3.4.2 支持度為 30%的關(guān)聯(lián)規(guī)則
        3.4.3 突出強(qiáng)度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
        3.4.4 突出類型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    3.5 本章小結(jié)
4 煤與瓦斯突出預(yù)測地質(zhì)信息融合技術(shù)
    4.1 信息融合技術(shù)
        4.1.1 基本原理
        4.1.2 基本算法
    4.2 特征級地質(zhì)信息融合數(shù)量化理論III算法
    4.3 特征級地質(zhì)信息融合遺傳投影尋蹤聚類研究
        4.3.1 遺傳算法
        4.3.2 遺傳算法優(yōu)化的投影尋蹤聚類方法
        4.3.3 遺傳投影尋蹤聚類仿真測試
    4.4 特征級地質(zhì)信息融合PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究
        4.4.1 PSO算法簡介
        4.4.2 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心思想
        4.4.3 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選取與計(jì)算
        4.4.4 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真測試
    4.5 決策級信息融合Dempster-Shafer證據(jù)理論研究
        4.5.1 Dempster-Shafer證據(jù)理論
        4.5.2 Dempster-Shafer證據(jù)理論的不足
        4.5.3 沖突度加權(quán)分配合成規(guī)則
        4.5.4 沖突合成實(shí)例分析
    4.6 本章小結(jié)
5 基于地質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘和信息融合的煤與瓦斯突出預(yù)測方法現(xiàn)場應(yīng)用
    5.1 煤與瓦斯突出預(yù)測地質(zhì)數(shù)據(jù)選取
        5.1.1 試驗(yàn)工作面地質(zhì)條件
        5.1.2 區(qū)域主控地質(zhì)因素
        5.1.3 工作面預(yù)測地質(zhì)數(shù)據(jù)
    5.2 基于地質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘和信息融合的煤與瓦斯突出預(yù)測過程
        5.2.1 識別框架的確定
        5.2.2 數(shù)量化理論證據(jù)體的獲取
        5.2.3 遺傳投影尋蹤聚類證據(jù)體的獲取
        5.2.4 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)證據(jù)體的獲取
        5.2.5 決策級融合
    5.3 煤與瓦斯突出預(yù)測結(jié)果分析
        5.3.1 預(yù)測結(jié)果
        5.3.2 預(yù)測準(zhǔn)確性對比
        5.3.3 預(yù)測可靠性對比
    5.4 基于地質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘和信息融合的煤與瓦斯突出預(yù)測系統(tǒng)開發(fā)
        5.4.1 系統(tǒng)需求分析
        5.4.2 系統(tǒng)構(gòu)建流程
        5.4.3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        5.4.4 系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介
在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
在學(xué)期間參加科研項(xiàng)目
主要獲獎(jiǎng)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于證據(jù)理論和前景理論的猶豫-直覺模糊語言多準(zhǔn)則決策方法[J]. 譚春橋,賈媛.  控制與決策. 2017(02)
[4]煤與瓦斯突出試驗(yàn)的微震動(dòng)態(tài)響應(yīng)與特征分析[J]. 朱權(quán)潔,李青松,李紹泉,韓真理,衡獻(xiàn)偉,張鵬翔.  巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2015(S2)
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[9]“三軟”礦區(qū)采掘工作面煤與瓦斯延期突出機(jī)理[J]. 王志榮,陳玲霞,孫龍.  中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
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博士論文
[1]煤與瓦斯突出預(yù)測的巖性地震反演方法研究[D]. 李娟娟.中國礦業(yè)大學(xué) 2013
[2]多傳感器信息融合理論及在礦井瓦斯突出預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 繆燕子.中國礦業(yè)大學(xué) 2009



本文編號：3194078