本文選題：瓦斯異常涌出 + 混沌時間序列��； 參考：《中國煤炭》2017年08期

【摘要】：運用混沌理論對平煤十礦的實際瓦斯涌出數據進行了分析處理,采用基于關聯積分的C-C方法確定了重構空間的時間延遲和嵌入維數,并對時間序列數據進行相空間重構,利用最小數據量法確定了時間序列的最大Lyapunov指數;運用混沌理論加權一階局域預測方法,建立了混沌時間序列瓦斯異常涌出預測模型;并利用平煤十礦己15-24080掘進工作面31d的瓦斯實際濃度數據對該模型進行了預測效果檢驗。結果表明:時間序列的最大Lyapunov指數大于零,證明了時間序列數據具有混沌特征;模型中瓦斯異常涌出的預測發(fā)生時間和實際發(fā)生時間比較吻合,預測精度達93%。預測模型的可靠性為制定煤礦瓦斯防治措施和采取安全防護措施提供了理論依據。
[Abstract]:Based on the chaos theory, the actual gas emission data are analyzed and processed. The time delay and embedding dimension of the reconstruction space are determined by using the C-C method based on the correlation integral, and the phase space reconstruction of the time series data is carried out.The maximum Lyapunov exponent of time series is determined by the method of minimum amount of data, and the prediction model of abnormal gas emission of chaotic time series is established by using chaos theory weighted local prediction method.The prediction effect of the model was tested by using the actual gas concentration data of No. 15 ~ 24080 tunneling face in Pingshan No. 10 Coal Mine.The results show that the maximum Lyapunov exponent of the time series is greater than zero, which proves that the time series data have chaotic characteristics, and the predicted time of gas outburst in the model is in good agreement with the actual occurrence time, and the prediction accuracy is 93%.The reliability of the prediction model provides a theoretical basis for the formulation of coal mine gas prevention and control measures and the adoption of safety protection measures.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(北京)資源與安全工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51274206)
【分類號】：TD712.5

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本文編號：1766730