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(duì)不同地點(diǎn)的煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性進(jìn)行預(yù)測(cè)具有一定的理論和實(shí)踐意義。論文采用現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研、理論分析、室內(nèi)實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)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(cè)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(duì)所收集資料進(jìn)行系統(tǒng)地整理、比對(duì)和綜合分析,歸納總結(jié)研究區(qū)地質(zhì)條件對(duì)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(duì)信息融合的特征級(jí)和決策級(jí)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(lái)源】：中國(guó)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(yè)數(shù)】：152 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在問(wèn)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(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 地質(zhì)因素預(yù)測(cè)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(wèn)題
    1.3 研究?jī)?nèi)容及研究方法
        1.3.1 主要研究?jī)?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(duì)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(cè)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(guò)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(cè)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(jí)地質(zhì)信息融合數(shù)量化理論III算法
    4.3 特征級(jí)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(cè)試
    4.4 特征級(jí)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(jiǎn)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(cè)試
    4.5 決策級(jí)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(cè)方法現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用
    5.1 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)過(guò)程
        5.2.1 識(shí)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(jí)融合
    5.3 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)結(jié)果分析
        5.3.1 預(yù)測(cè)結(jié)果
        5.3.2 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)比
        5.3.3 預(yù)測(cè)可靠性對(duì)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(cè)系統(tǒng)開(kāi)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(jiǎn)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(jué)模糊語(yǔ)言多準(zhǔn)則決策方法[J]. 譚春橋,賈媛.  控制與決策. 2017(02)
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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(guó)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(cè)的巖性地震反演方法研究[D]. 李娟娟.中國(guó)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(guó)礦業(yè)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3194078