【摘 要】
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在煤矿灾害中,瓦斯灾害往往伴随着严重的事故后果,因此,准确可靠的瓦斯浓度预测能为矿井瓦斯的防治工作提供有效的治理措施和决策依据。本文对陈家山煤矿监测系统连续5天的瓦斯浓度监测数据进行了分析,结合对工作面瓦斯浓度场的模拟形成了综采工作面采煤机区域的瓦斯浓度分布区间预测,本文的主要研究工作如下:通过对瓦斯浓度数据采用传统时间序列预测方法和机器学习算法进行分析,利用统计学方法得到矿井瓦斯浓度监测数据的数
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在煤矿灾害中,瓦斯灾害往往伴随着严重的事故后果,因此,准确可靠的瓦斯浓度预测能为矿井瓦斯的防治工作提供有效的治理措施和决策依据。本文对陈家山煤矿监测系统连续5天的瓦斯浓度监测数据进行了分析,结合对工作面瓦斯浓度场的模拟形成了综采工作面采煤机区域的瓦斯浓度分布区间预测,本文的主要研究工作如下:通过对瓦斯浓度数据采用传统时间序列预测方法和机器学习算法进行分析,利用统计学方法得到矿井瓦斯浓度监测数据的数学特征,并对瓦斯浓度原始序列进行预处理,使输入数据满足算法的输入要求。应用自回归滑动平均(ARMA)、三次指数平滑(Holt-Winters)和支持向量机回归(SVR)算法分别对每隔10min的8个时间点的瓦斯浓度值进行预测,结果表明:三种算法都能反应瓦斯浓度的变换值,对原始数据的拟合效果较好,并与矿井实测值进行对比,平均绝对误差分别为:0.013%,0.024%和0.008%,并将三种算法进行组合,得到最终的组合模型,预测结果表明,在SVR-ARMA和SVR-Holt-Winters组合模型中,SVR-ARMA的组合效果较好,与实测值对比结果表明,这种组合方式能够为矿井瓦斯预测提供一定的技术支持。通过对综采工作面建立二维几何模型,得到风流场和瓦斯浓度场的分布规律,应用上隅角瓦斯浓度预测值对瓦斯浓度场进行修正,得到了每隔10min的8个时间点的采煤机区域的瓦斯浓度分布区间。通过对数据挖掘和数值模拟得到的瓦斯浓度信息进行融合,预测综采工作面部分区域的瓦斯浓度分布区间,可以为矿井瓦斯预测预警工作提供一定的决策依据。
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