【摘 要】
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为防治煤与瓦斯(甲烷)突出事故,提出基于Hadoop平台的煤与瓦斯突出预测预警方法.首先,选用霍尔特指数平滑法对实时监测的瓦斯体积分数数据进行预处理,以提高监测数据的准确性
【机 构】
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河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室—省部共建国家重点实验室培育基地,河南焦作454000河南理工大学安全科学与工程学院,河南焦作454000;煤炭安全生产河南省协同创新中心,河南焦作454000;河南
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为防治煤与瓦斯(甲烷)突出事故,提出基于Hadoop平台的煤与瓦斯突出预测预警方法.首先,选用霍尔特指数平滑法对实时监测的瓦斯体积分数数据进行预处理,以提高监测数据的准确性和完整性;其次,基于BP神经网络模型,提取监测的瓦斯体积分数的特征参数,并结合人工检测的防突检测参数,构建瓦斯突出预测预警模型;最后,在平煤八矿戊9-10-21050工作面,进行现场应用,验证该方法的可行性.研究表明:用该方法能较好地处理及分析海量瓦斯体积分数所得数据,突出预测预警结果可靠性较高,能够满足现场实际应用的需要.
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