基于FIG-SVR优化模型的煤自燃氧化状态的动态信息融合判定与预测研究

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煤矿开采过程中自燃火灾一直威胁着矿井生产及作业人员的人身安全。随着矿井全方位监测系统的快速发展,利用多源动态信息数据融合处理技术,实现对井下煤自燃氧化早期的监测、判定与实时预测,并对快速而精确的防治自燃灾害的发生具有重要意义。本文以盘江煤电山脚树矿工作面为研究背景,基于煤自燃程序升温实验、热重分析和原位傅里叶红外光谱实验,分析并诠释了宏观层面煤自燃氧化升温过程中不同特征参数的变化规律和微观作用机制,确定了山脚树矿煤自燃特征温度范围,并对自燃阶段进行了精细划分。通过气体指标优选,得出适用于煤自燃氧化状态判定的气体变化量比值△CO/△O2、△CO/△CO2、△CO2/△O2指标。基于由加权马氏距离改进的灰靶决策理论,将优选指标进行灰靶融合,由此建立了以加权靶心距为判定指标的山脚树矿煤自燃氧化状态精细化判定体系。通过分析采空区煤自燃影响因素,考虑测点瓦斯浓度、工作面风速、瓦斯抽采量以及三类优选的气体变化量比值指标共同对加权靶心距的影响,确立了多因素影响单一变量(加权靶心距)数据集。基于支持向量机非线性回归预测(SVR)和模糊信息粒化理论(FIG),利用粒子群(PSO)和遗传算法(GA)进行参数寻优,建立了山脚树矿工作面采空区煤自燃氧化状态的最优加权靶心距预测模型(FIG-GA-SVR)。以山脚树矿火情监控系统和瓦斯抽采系统数据采集平台为基础,并结合煤自燃氧化状态判定体系和预测模型,开发了煤自燃氧化状态的动态信息融合判定与预测系统平台。系统可实时进行多指标融合处理,并确定加权靶心距,由此开展对工作面采空区定点区域的煤自燃氧化状态判定与预测,通过现场实测数据验证了预测模型的实用性,为采取科学精确的煤自燃防治措施奠定基础,有效防治自燃灾害的发生。该论文有图47幅,表11个,参考文献105篇。
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