煤炭自燃早期预报的模糊聚类关联分析法

针对煤炭自燃危险程度的模糊聚类分析预报法存在的不确定性，提出用关联分析法对其进行补充、修正与完善。即用模糊聚类分析法分类后，用关联分析法求待预报样本与各类之间的关联度，根据相关程度预报，将两种方法组合成模糊聚类关联分析预报法。用该法对煤炭自燃早期预测预报，不仅克服了模糊聚类单一分析预报法的不足，使定性预报转为定量预报，而且提高了预报的准确程度，为有针对性的控制煤炭自燃提供了更科学的依据。     

基于灰关联分析和神经网络的煤与瓦斯突出预测

应用灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序;选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型;用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证.结果证明该系统能较准确地预测煤矿的瓦斯突出情况.     

煤层突出危险程度的模糊聚类分析

本文运用模糊聚类分析方法对煤矿采掘工作面煤与瓦斯突出危险性进行分类。提高了煤与瓦斯突出危险性预测的科学性和准确性。通过对淮南矿区部分突出资料的验算,证明了预测的可靠性。     

煤与瓦斯突出的神经网络预测分析

煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。     

运用模糊聚类法综合预测煤与瓦斯突出

通过对尚庄煤矿突出预兆的模糊聚类分析,将掘进工作面的突出分为3类:立即发生的煤与瓦斯突出;延期发生的煤与瓦斯突出;完全不发生的煤与瓦斯突出。进而获得一个评价掘进工作面突出的总指标。     

基于系统聚类分析和判别分析的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出是一种非常复杂的动力现象,影响因素众多,发生原因复杂。文中采用SPSS软件对典型突出矿井的煤层瓦斯压力(P)、瓦斯放散初速度(ΔP)、煤的破坏类型(D)、煤的坚固性系数(f)4个参数的实测数据进行了系统聚类分析。分析结果与17个已知样本实际发生的动力现象一致,说明了综合4个指标来预测煤与瓦斯突出的合理性。然后通过判别分析建立了煤与瓦斯突出预测函数。实践证明,该函数较准确地预测了17个已知样本和4个未知样本的煤层突出危险性,为煤与瓦斯突出预测提供了一种新方法。     

集对理论聚类分析法综合预测煤与瓦斯突出

基于集对理论和聚类分析相结合的方法,将现行的钻屑指标法、钻孔瓦斯涌出初速度法、电磁辐射法和单项指标法等单因素单数值预测煤与瓦斯突出的方法和指标,通过集对理论综合运用一个具体的集对联系度数学模型表达出来,结合系统聚类分析思想,通过计算预测系统联系度之间的同异反距离,按照同异反模式识别的"择近原则",来辨别待测样本系统所属的类别,从而进行多因素综合预测煤与瓦斯突出。通过以焦作九里山矿巷道掘进工作面为例,应用综合预测模型计算分析煤与瓦斯突出预测指标的实例数据,结合相似权计算法确定各指标因素权重,提高预测模型精度,预测结果符合现场实际情况,取得了良好的预测效果。     

南山矿煤与瓦斯突出发生规律与危险性评价

为对南山矿煤与瓦斯突出现象进行分类,分析了煤与瓦斯突出发生的规律与特点,采用模糊综合评判方法对矿井进行了突出危险性评价,提出了南山矿煤与瓦斯突出分级管理原则,实现了在保障安全的前提下,尽可能解放生产能力。结果表明:南山矿矿井瓦斯突出为一般级别,可以按照一般级别突出矿井进行管理和制定技术措施。     

煤与瓦斯突出预测灰色理论-神经网络方法

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选. 建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构. 在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的.     

基于过采样支持向量机的煤与瓦斯突出预测

基于机器学习的煤与瓦斯分类预测方法中,各突出案例的数量不平衡会导致预测准确率降低。为了提升煤与瓦斯突出预测模型的准确率及稳定性,构建了过采样算法和支持向量机(support vector machine, SVM)组合的分类预测模型。首先,通过聚类分析将突出样本分成多个簇,在每个簇中对可能的噪声点按概率去除;然后通过过采样算法合成新样本,以减少样本数量不均衡对模型训练的影响;最后,用支持向量机模型结合粒子群算法对新数据集进行训练调优。实验结果表明:提出的模型在G-mean、曲线下面积(area under curve, AUC)值上均高于传统的分类模型,具有更强的算法鲁棒性,并且随着突出样本数量的减少,其优势更加明显。     

煤与瓦斯突出预测层次分析-模糊综合评判方法

将层次分析和模糊综合评判方法结合起来应用于煤与瓦斯突出预测研究中.运用层次分析法确定了煤与瓦斯突出各影响因素权重系数,采用隶属函数构造了单因素判别矩阵,并运用模糊综合评判法建立了煤与瓦斯突出预测模型. 对平顶山研究区典型工作面进行了瓦斯突出危险性的定量预测和突出等级划分.结果表明,应用层次分析-模糊综合评判方法预测煤与瓦斯突出强度是可行的.     

煤与瓦斯突出声发射的神经网络预测方法

以自适应神经网络的基本原理为基础,以声发射总事件、大事件、能率时间序列为基础数据,将神经网络模型应用于煤与瓦斯突出危险性预测.应用结果表明,煤与瓦斯突出声发射神经网络预测法具有预测方法简单、准确性高等特点,可应用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测.     

Matlab在工作面煤与瓦斯突出预测中的应用

考虑到煤与瓦斯突出发生的内在机理的复杂性,突出影响因素与突出事件之间的非线性,阐述了人工神经网络的原理和算法,在分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素的基础上,依据功能强大的matlab神经网络工具箱,采用BP人工神经网络模型,通过训练得到了影响突出因素与突出事件之间的关系,为突出非线性动力机制及预测提供了新的途径.实例表明,Matlab神经网络工具箱用于煤与瓦斯突出预测是可行的.     

张集矿煤与瓦斯突出地质控制因素分析

基于张集矿煤田地质勘探资料,结合矿井生产中测定的各项煤层瓦斯参数,从地质的角度分析了煤与瓦斯突出的控制因素.张集矿迄今所发生的煤与瓦斯突出动力现象多是受地质构造影响,是以地应力为主导因素的突出.该矿煤与瓦斯突出的危险程度随着煤的变质程度的增高而增大,构造煤发育的地区往往是煤与瓦斯突出危险程度较大的地区.煤的厚度越大、煤厚变化程度越大的地区煤与瓦斯突出危险程度越大.煤层顶板岩层为泥岩、炭质泥岩、粉砂岩时煤与瓦斯突出危险程度较大.     

含瓦斯煤岩流变特性研究

在打通煤样流变实验基础上，研究了含瓦斯煤岩在不同的孔隙压力下不同应力级别的变形与时间关系，提出的广义西原模型能考虑到煤岩体蠕变加速阶段的非等加速特性，真实描述煤岩体蠕变的全过程曲线，最后利用非线性回归方法一最小二乘法中的Marquardt法对实验结果进行了拟合，获取了煤岩的流变参数。理论分析结果和实验结果对比，两者之间有较好的吻合性。广义西原模型为使用电磁辐射法预测煤与瓦斯延迟突出提供了理论基础。     

基于Isomap的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,提出一种基于等距特征映射的煤与瓦斯突出序贯最小优化算法,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,有助于挖掘高维数据内在的几何结构.实例验证表明,该算法能可靠预测煤与瓦斯突出的危险性分类,实验进一步将Isomap和主成分分析的降维结果相比较,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术,这说明非线性降维技术在地学数据分析中具有一定的应用潜力.     

煤与瓦斯突出预报数据关联性的聚类分析

合理地选择突出控制因素是进行突出预测的关键技术之一．首先给出了基于系统聚类的突出预报数据关联性分析方法，通过DB Index准则判断聚类模型的有效性．然后研究了煤与瓦斯突出控制因素的选择规则．最后以平顶山煤矿为例，分析了该矿突出预报数据间的关联性，得到了相应的变量聚类树，并选择了主要的突出控制因素．仿真结果验证了所提出的突出控制因素选择方法的合理性和有效性．图2，表3，参11．     

淮南地区地震和煤与瓦斯突出相关性研究

研究了区内地质构造的特点，利用地质动力区划理论解释了淮南地区地震和煤与瓦斯突出现象的成因：分析了大量地震和煤与瓦斯突出数据，以及区内地震和煤与瓦斯突出的分布特征，结果表明二者具有同步性和重叠性；地震所反应的应力场变化符合区内、煤与瓦斯突出的动力源特征以及二者在时空分布上存在相关性，为预测矿井动力现象发生的危险区域提供了宏观上的指导。     

煤与瓦斯突出的构造物理环境及其应用

将构造物理学的理论和方法应用于煤与瓦斯突出预测中,对地质构造控制煤与瓦斯突出机理及分布规律进行了研究,指出煤与瓦斯突出构造物理环境由构造组合特征、构造应力场、构造煤和煤层瓦斯四因素组成,探讨了煤与瓦斯突出构造物理环境各种因素控制突出的机理,提出了煤与瓦斯突出构造物理环境多种因素的综合作用控制地质构造带煤与瓦斯突出,为地质构造突出危险性判定提供了理论依据.工程实践证明,利用煤与瓦斯突出构造物理环境可以对煤与瓦斯突出进行准确地预测.     

煤与瓦斯突出的时间效应与管理体系研究

随着煤矿开采深度和机械化程度的加大,煤与瓦斯突出的威胁日益突出,为了更加清楚的研究煤与瓦斯突出的机理和过程,对煤与瓦斯突出过程中的主要影响因素进行了分析,认为瓦斯内能是突出的主要能量来源,而瓦斯内能是由瓦斯含量决定的。通过对煤与瓦斯突出过程的孕育、突出发展、突出发生及再发展和突出衰退等阶段的分析,建立了煤与瓦斯突出发展时间矢、预测预警时间矢和应急响应时间矢,并进行了煤与瓦斯突出的时间效应的分析,建立了基于时间效应分析的煤与瓦斯突出管理体系,以提高矿井的抗灾减灾能力。