基于数据挖掘的煤与瓦斯突出实时预警研究

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为提高工作面煤与瓦斯突出预警的准确率与时效性,利用工作面瓦斯涌出特征与突出“三要素”之间的变化关系建立了以地应力系数、瓦斯压力系数、乘幂系数、变动率及离散率为基础的实时预警指标体系;将K-means聚类、FOA及RF三种算法结合构建基于数据挖掘的煤与瓦斯突出实时预警模型,探究实时预警指标与煤和瓦斯突出的潜在发生规律,并通过模型的智能寻优及训练输出最优预警等级。现场应用结果表明:所建预警指标敏感性较好,预警模型的运算时间为0.118 s,在本次实例应用中提前4 h发出煤与瓦斯突出危险级别预警,预警等级与现场
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