本文選題：煤與瓦斯突出 + 預(yù)警　； 參考：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：針對(duì)開采深度的不斷增加,瓦斯含量、瓦斯壓力與煤層地應(yīng)力增大,以及環(huán)境、管理等諸多方面因素而導(dǎo)致重大瓦斯事故數(shù)量增加所造成的巨大人身傷亡及企業(yè)財(cái)產(chǎn)損失問題,本課題探索了煤與瓦斯突出事故預(yù)警方法,在研究了煤與瓦斯突出事故形成機(jī)理以及對(duì)煤與瓦斯突出因素風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上,建立了合理的預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并構(gòu)建了具有較高實(shí)用價(jià)值與預(yù)測(cè)精度的煤與瓦斯突出預(yù)警模型,研究了煤與瓦斯突出事故嚴(yán)重程度評(píng)估方法與事故分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),并制定了預(yù)警準(zhǔn)則,提出了煤與瓦斯突出事故應(yīng)急相應(yīng)救援管理流程。論文主要的研究內(nèi)容有以下幾個(gè)方面：1.構(gòu)造了事故樹并采用關(guān)聯(lián)分析對(duì)煤與瓦斯突出事故進(jìn)行了評(píng)價(jià),提出了基于混沌粒子群優(yōu)化RBF的可拓綜合評(píng)價(jià)法來進(jìn)行煤與瓦斯突出可拓綜合評(píng)價(jià),再用基于混沌粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行權(quán)重的確定。在此基礎(chǔ)上建立了預(yù)警指標(biāo)體系。2.構(gòu)建了主成分分析-響應(yīng)面法預(yù)警模型。首先采用主成分分析法構(gòu)造出少數(shù)的影響特征指標(biāo)以代替原來繁冗的多數(shù)指標(biāo),再運(yùn)用響應(yīng)面方法建立一種可判斷多種影響因素共存時(shí)回采工作面絕對(duì)瓦斯涌出量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)預(yù)警模型。所建模型基本能夠真實(shí)地刻畫礦井煤與瓦斯瓦斯突出影響因素與突出風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際水平之間的復(fù)雜非線性關(guān)系,因此,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。3.構(gòu)建了合理遺忘選擇訓(xùn)練樣本的時(shí)序動(dòng)態(tài)預(yù)警模型。為了提高時(shí)序瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)精度,針對(duì)最小二乘支持向量機(jī)的訓(xùn)練樣本選擇問題,本研究中引入了遺忘因子概率,即對(duì)歷史數(shù)據(jù)加上遺忘因子,提出一種基于合理遺忘訓(xùn)練樣本的瓦斯涌出量時(shí)序動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)預(yù)警模型。該模型既考慮了歷史數(shù)據(jù)的影響,又突出了新數(shù)據(jù)的作用,預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)分析證明該模型具有較高的精度。4.對(duì)煤與瓦斯突出事故嚴(yán)重程度評(píng)估方法與事故分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了研究。本課題結(jié)合應(yīng)急管理理論方法,對(duì)煤與瓦斯突出預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行相應(yīng)的應(yīng)對(duì)對(duì)策分析,并制定了預(yù)警準(zhǔn)則,提出煤與瓦斯突出事故應(yīng)急相應(yīng)救援管理流程。為煤與瓦斯突出預(yù)警的有效實(shí)施提供依據(jù)。
[Abstract]:In view of the increasing of mining depth, gas content, gas pressure and ground stress of coal seam, and environment, management and so on, the increase in the number of major gas accidents leads to huge personal casualties and enterprise property losses. Based on the study of the formation mechanism of coal and gas outburst and the risk evaluation of coal and gas outburst factors, a reasonable early warning evaluation index system is established. The early warning model of coal and gas outburst with high practical value and prediction precision is constructed. The evaluation method and classification standard of accident severity of coal and gas outburst are studied, and the early warning criteria are established. The corresponding rescue management flow of coal and gas outburst accident is put forward. The main contents of this paper are as follows: 1. The accident tree is constructed and the correlation analysis is used to evaluate the coal and gas outburst accidents. The extension comprehensive evaluation method based on chaos particle swarm optimization (RBF) is proposed to evaluate coal and gas outburst comprehensively. Then the RBF neural network based on chaotic particle swarm optimization is used to determine the weight. On this basis, the early warning index system. 2. 2. The principal component analysis (PCA)-response surface method (RSM) early warning model was constructed. First of all, the principal component analysis method is used to construct a few characteristic indicators to replace the original redundant ones. The response surface method is used to establish a dynamic prediction and early warning model of absolute gas emission in mining face when many influencing factors coexist. The model can describe the complex nonlinear relationship between the influence factors of coal and gas outburst and the actual level of outburst risk, so it has high application value. A time series dynamic early warning model for selecting training samples for forgetfulness is constructed. In order to improve the prediction accuracy of gas emission in time series, aiming at the problem of training sample selection of least squares support vector machine, the probability of forgetting factor is introduced in this study, that is, adding forgetting factor to historical data. A dynamic prediction and early warning model of gas emission time series based on reasonable forgetting training samples is proposed. The model not only considers the influence of historical data, but also highlights the role of new data. The simulation results show that the model has a high precision. The evaluation method and classification standard of coal and gas outburst accident severity are studied. Combining with the theory and method of emergency management, this paper analyzes the corresponding countermeasures of coal and gas outburst warning risk, and formulates the early warning criterion, and puts forward the corresponding rescue management flow of coal and gas outburst accident. To provide the basis for the effective implementation of coal and gas outburst warning.
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD713

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本文編號(hào)：1776705