基于數(shù)據(jù)融合的煤礦瓦斯災害評判方法的研究
發(fā)布時間:2021-05-20 23:46
瓦斯災害是煤炭安全生產(chǎn)的主要威脅,煤炭生產(chǎn)過程中雖然對瓦斯進行不間斷監(jiān)測,但最初只是以瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測數(shù)據(jù)是否超標來確定生產(chǎn)是否安全,不確定性高,對生產(chǎn)安全影響大。所以研究利用多地點、長時間瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)來建立煤礦安全生產(chǎn)狀態(tài)模型,有效分析煤礦生產(chǎn)安全狀態(tài)對煤礦安全生產(chǎn)具有重要的意義。本文通過對煤礦瓦斯災害發(fā)生誘因的分析,在已有時間序列預測算法的基礎上基于數(shù)據(jù)融合的理念,針對瓦斯災害預防控制體系中存在的不足,以神東上灣礦區(qū)的工作面瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)為樣本,通過構建預測模型,運用數(shù)學模型方法判斷煤礦區(qū)域瓦斯安全水平,得出煤礦工作面區(qū)域安全狀態(tài)指數(shù)。首先對原始數(shù)據(jù)源進行統(tǒng)計分析及數(shù)據(jù)預處理,以獲取更加完整準確且貼近實測數(shù)據(jù)的平穩(wěn)時間序列;其次在三種已有時間序列模型的基礎上實現(xiàn)了對于煤礦工作面瓦斯涌出規(guī)律的預測模型研究,預測瓦斯數(shù)據(jù)趨勢,使用數(shù)據(jù)實測并且均方根誤差及平均絕對誤差指標分別達到0.007%和0.009%;并在此基礎上提出基于多參數(shù)的瓦斯災害預測模型,完善使用單個傳感器數(shù)據(jù)出現(xiàn)的預測結果不夠精確的問題,最大相對誤差,最小相對誤差,平均相對誤差為分別達到3.35%,1.7%,2.55%。最后對各...
【文章來源】:西安科技大學陜西省
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 瓦斯災害預測研究現(xiàn)狀
1.2.2 數(shù)據(jù)融合研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容與技術路線
1.4 論文章節(jié)安排
2 瓦斯災害評判相關技術
2.1 煤礦瓦斯災害分析
2.1.1 礦井瓦斯災害影響因素
2.1.2 瓦斯事故誘因
2.1.3 煤礦瓦斯數(shù)據(jù)、信息、預警和決策
2.2 時間序列分析方法
2.2.1 指數(shù)平滑預測方法
2.2.2 灰色預測方法
2.2.3 相空間重構預測方法
2.2.4 組合預測方法
2.3 數(shù)據(jù)融合理論
2.3.1 數(shù)據(jù)級融合
2.3.2 特征級融合
2.3.3 決策級融合
2.4 災害態(tài)勢評估理論
2.4.1 廣義態(tài)勢評估
2.4.2 煤礦瓦斯災害態(tài)勢評估
2.5 本章小結
3 時間序列預測方法
3.1 數(shù)據(jù)預處理
3.2 預測模型構建
3.2.1 指數(shù)平滑
3.2.2 灰色預測
3.2.3 相空間重構
3.3 本章小結
4 改進的時間序列預測方法
4.1 組合模型預測方法
4.2 模型驗證
4.3 本章小結
5 基于多參數(shù)關聯(lián)的瓦斯災害預測算法
5.1 多參數(shù)瓦斯?jié)舛阮A測模型建立
5.2 預測結果與分析
5.3 危險等級評判體系
5.4 本章小結
6 總結與展望
6.1 全文總結
6.2 研究展望
致謝
參考文獻
附錄
本文編號:3198648
【文章來源】:西安科技大學陜西省
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 瓦斯災害預測研究現(xiàn)狀
1.2.2 數(shù)據(jù)融合研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容與技術路線
1.4 論文章節(jié)安排
2 瓦斯災害評判相關技術
2.1 煤礦瓦斯災害分析
2.1.1 礦井瓦斯災害影響因素
2.1.2 瓦斯事故誘因
2.1.3 煤礦瓦斯數(shù)據(jù)、信息、預警和決策
2.2 時間序列分析方法
2.2.1 指數(shù)平滑預測方法
2.2.2 灰色預測方法
2.2.3 相空間重構預測方法
2.2.4 組合預測方法
2.3 數(shù)據(jù)融合理論
2.3.1 數(shù)據(jù)級融合
2.3.2 特征級融合
2.3.3 決策級融合
2.4 災害態(tài)勢評估理論
2.4.1 廣義態(tài)勢評估
2.4.2 煤礦瓦斯災害態(tài)勢評估
2.5 本章小結
3 時間序列預測方法
3.1 數(shù)據(jù)預處理
3.2 預測模型構建
3.2.1 指數(shù)平滑
3.2.2 灰色預測
3.2.3 相空間重構
3.3 本章小結
4 改進的時間序列預測方法
4.1 組合模型預測方法
4.2 模型驗證
4.3 本章小結
5 基于多參數(shù)關聯(lián)的瓦斯災害預測算法
5.1 多參數(shù)瓦斯?jié)舛阮A測模型建立
5.2 預測結果與分析
5.3 危險等級評判體系
5.4 本章小結
6 總結與展望
6.1 全文總結
6.2 研究展望
致謝
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本文編號:3198648
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