煤與瓦斯突出事故預(yù)警研究.pdf

1、針對(duì)開采深度的不斷增加，瓦斯含量、瓦斯壓力與煤層地應(yīng)力增大，以及環(huán)境、管理等諸多方面因素而導(dǎo)致重大瓦斯事故數(shù)量增加所造成的巨大人身傷亡及企業(yè)財(cái)產(chǎn)損失問題，本課題探索了煤與瓦斯突出事故預(yù)警方法，在研究了煤與瓦斯突出事故形成機(jī)理以及對(duì)煤與瓦斯突出因素風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上，建立了合理的預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并構(gòu)建了具有較高實(shí)用價(jià)值與預(yù)測(cè)精度的煤與瓦斯突出預(yù)警模型，研究了煤與瓦斯突出事故嚴(yán)重程度評(píng)估方法與事故分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，并制定了預(yù)警準(zhǔn)則，提出了煤與瓦斯突出

2、事故應(yīng)急相應(yīng)救援管理流程。論文主要的研究內(nèi)容有以下幾個(gè)方面:
　　1.構(gòu)造了事故樹并采用關(guān)聯(lián)分析對(duì)煤與瓦斯突出事故進(jìn)行了評(píng)價(jià)，提出了基于混沌粒子群優(yōu)化RBF的可拓綜合評(píng)價(jià)法來進(jìn)行煤與瓦斯突出可拓綜合評(píng)價(jià)，再用基于混沌粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行權(quán)重的確定。在此基礎(chǔ)上建立了預(yù)警指標(biāo)體系。
　　2.構(gòu)建了主成分分析-響應(yīng)面法預(yù)警模型。首先采用主成分分析法構(gòu)造出少數(shù)的影響特征指標(biāo)以代替原來繁冗的多數(shù)指標(biāo)，再運(yùn)用響應(yīng)面方法建立一種

3、可判斷多種影響因素共存時(shí)回采工作面絕對(duì)瓦斯涌出量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)預(yù)警模型。所建模型基本能夠真實(shí)地刻畫礦井煤與瓦斯瓦斯突出影響因素與突出風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際水平之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，因此，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。
　　3.構(gòu)建了合理遺忘選擇訓(xùn)練樣本的時(shí)序動(dòng)態(tài)預(yù)警模型。為了提高時(shí)序瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)精度，針對(duì)最小二乘支持向量機(jī)的訓(xùn)練樣本選擇問題，本研究中引入了遺忘因子概率，即對(duì)歷史數(shù)據(jù)加上遺忘因子，提出一種基于合理遺忘訓(xùn)練樣本的瓦斯涌出量時(shí)序動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)預(yù)警模型。