本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)融合的煤礦瓦斯災(zāi)害預(yù)測(cè)的研究

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【摘要】：煤與瓦斯突出是眾多煤礦礦井瓦斯災(zāi)害中危險(xiǎn)性最大,破環(huán)性最強(qiáng),造成傷亡最多的安全事故,現(xiàn)代煤炭企業(yè)已經(jīng)把瓦斯突出的預(yù)防和控制列為煤礦安全工作最為重要的任務(wù)。煤與瓦斯突出是一種復(fù)雜的動(dòng)力現(xiàn)象,它的發(fā)生是多種因素綜合作用的結(jié)果,并且這些影響因素與瓦斯突出的關(guān)系較為復(fù)雜,很難用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)概念進(jìn)行線性量化分析,這就導(dǎo)致瓦斯突出預(yù)測(cè)成為一項(xiàng)很有難度的工作。構(gòu)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確分析瓦斯突出各主要影響因素的權(quán)重分布,并且對(duì)瓦斯突出危險(xiǎn)性等級(jí)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型,是礦井瓦斯突出預(yù)測(cè)研究中需要解決的至關(guān)重要的課題。本文參考大量前人的著作和文獻(xiàn),基于一些已有的關(guān)于瓦斯突出原因的猜想,對(duì)瓦斯突出的機(jī)理進(jìn)行了探討,詳細(xì)介紹了一些與瓦斯突出密切相關(guān)的客觀因素和人為原因。在此基礎(chǔ)上對(duì)一些已有的瓦斯突出預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究,分析比較這些方法的優(yōu)缺點(diǎn),為下文煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的研究提供了理論依據(jù)。本文將多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)引入煤礦瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)的研究中。首先應(yīng)用改進(jìn)的AHP分析法對(duì)影響因素的權(quán)重分布進(jìn)行分析；然后應(yīng)用改進(jìn)的模糊概率統(tǒng)計(jì)的方法求解因素集的決策矩陣；最后對(duì)得到的權(quán)重向量和決策矩陣進(jìn)行融合運(yùn)算,就可以得到最終的決策結(jié)果。這種設(shè)計(jì)最大的優(yōu)勢(shì)在于有效減少了由單個(gè)傳感器異常而對(duì)結(jié)果造成的影響,使得系統(tǒng)具有較強(qiáng)的生存能力和較高的置信度。前面的內(nèi)容構(gòu)建了基于多傳感器模糊數(shù)據(jù)融合的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型,文章的最后選取山西省某礦的數(shù)個(gè)工作面?zhèn)鞲衅鳈z測(cè)數(shù)據(jù)的歷史記錄,對(duì)模型進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析表明,構(gòu)建的模型所得出的預(yù)測(cè)結(jié)果與歷史情況相吻合,這種方法構(gòu)建的模型大大提高了預(yù)警系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：瓦斯突出 模糊評(píng)判 數(shù)據(jù)融合 預(yù)警系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD713;TP202
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 課題研究的背景9-10
• 1.2 研究的目的和意義10
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線11-13
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容11-12
• 1.4.2 技術(shù)路線12-13
• 2 煤與瓦斯突出概述13-20
• 2.1 煤與瓦斯突出機(jī)理13
• 2.2 瓦斯突出預(yù)測(cè)方法13-17
• 2.2.1 煤與瓦斯突出區(qū)域預(yù)測(cè)法14-15
• 2.2.2 煤與瓦斯突出局部預(yù)測(cè)法15-17
• 2.3 我國(guó)目前瓦斯管理現(xiàn)狀17-19
• 2.3.1 煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)成17-19
• 2.3.2 煤礦瓦斯突出監(jiān)測(cè)系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀19
• 2.3.3 存在的問(wèn)題和不足19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 3 多傳感器數(shù)據(jù)融合的理論研究20-33
• 3.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合的理論基礎(chǔ)20-28
• 3.1.1 數(shù)據(jù)融合的概念20-21
• 3.1.2 數(shù)據(jù)融合的處理過(guò)程21-22
• 3.1.3 數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)和層次22-27
• 3.1.4 多傳感器數(shù)據(jù)融合算法的介紹27-28
• 3.2 模糊綜合評(píng)判理論28-32
• 3.2.1 模糊綜合評(píng)價(jià)的數(shù)學(xué)模型28-30
• 3.2.2 多傳感器信息的模糊綜合評(píng)判30-32
• 3.3 本章小結(jié)32-33
• 4 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的瓦斯突出預(yù)測(cè)模型的建立33-44
• 4.1 分析指標(biāo)及模型體系33-34
• 4.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合模型34-36
• 4.2.1 數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的選擇34-35
• 4.2.2 數(shù)據(jù)融合算法的選擇35-36
• 4.3 指標(biāo)權(quán)重的確定36-41
• 4.3.1 指標(biāo)確定的主要方法介紹36
• 4.3.2 因素集的權(quán)重分析方法36-41
• 4.4 隸屬度及隸屬函數(shù)的確定41-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 5 基于模糊數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用實(shí)例44-53
• 5.1 預(yù)測(cè)樣本的選取44
• 5.2 模糊數(shù)據(jù)融合模型及其求解44-51
• 5.2.1 運(yùn)用改進(jìn)的AHP分析法求解因素的權(quán)重向量44-46
• 5.2.2 運(yùn)用隸屬度函數(shù)求解因素的決策矩陣46-49
• 5.2.3 中樞融合系統(tǒng)的決策融合49-51
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論51-52
• 5.4 本章小結(jié)52-53
• 6 總結(jié)與展望53-54
• 6.1 本文總結(jié)53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 作者簡(jiǎn)歷57-59
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集59

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 梁冰,劉建軍;煤和瓦斯突出發(fā)生過(guò)程中的溫度作用機(jī)理研究[J];中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào);2000年01期

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8 路學(xué)q，

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