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文檔簡介
1、煤炭資源是重要的戰(zhàn)略物資能源,其在國民經(jīng)濟發(fā)展中起到關鍵作用。在煤炭開采過程中,瓦斯災害是十分常見的事故,造成了大量的人員傷亡和經(jīng)濟財產(chǎn)損失。為了提高瓦斯安全預測水平和降低瓦斯危害,瓦斯動態(tài)智能預測方法和模型的研究是十分必要的;基于此,主要目標是研究出適應度和預測精度更好的瓦斯動態(tài)預測方法。針對我國瓦斯災害的高瓦斯涌出、瓦斯爆炸、煤與瓦斯突出等顯著特點,結(jié)合智能信息處理技術,對瓦斯涌出量、瓦斯?jié)舛?、煤與瓦斯突出等方面的預測及分析方法進行
2、了深入研究。研究主要包括以下幾個方面的內(nèi)容:
1)分析了國內(nèi)外瓦斯動態(tài)預測方法,討論了瓦斯涌出量和瓦斯?jié)舛鹊挠绊懸蛩?、煤與瓦斯突出機理及影響因素,確定了研究對象的預測方法分為數(shù)值計算和分類計算兩個方向。通過分析瓦斯動態(tài)的不同特征,進一步拓展到展開數(shù)值計算預測算法、分類計算預測算法、信息生成算法和瓦斯動態(tài)預測模型研究。
2)提出了對立度數(shù)值計算(OD-NC)算法和對立度分類計算(OD-CC)算法。對立度相關算法基于語義
3、對立度、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、聚類分析等智能信息處理的相關概念和理論。OD-NC算法和OD-CC算法能夠分別進行煤礦瓦斯動態(tài)的數(shù)值預測和分類預測。
3)提出了信息生成(IG)算法。算法分為兩個模板,即數(shù)值計算句型模板(NCST)和分類計算句型模板(CCST);不同的句型模板可以生成不同的信息。IG算法可以和對立度相關算法進行對接,也可以和系統(tǒng)模型結(jié)合,并最終能生成相關信息。此外,IG算法還可以對部分瓦斯數(shù)據(jù)進行安全分析。
4、 4)研究了對立度相關算法和信息生成算法在瓦斯動態(tài)預測中的應用。研究包括:基于OD-NC和IG的瓦斯涌出量及瓦斯?jié)舛阮A測,基于OD-CC和IG的煤與瓦斯突出及瓦斯安全狀態(tài)預測;其中,瓦斯安全狀態(tài)預測和瓦斯涌出量、瓦斯?jié)舛?、煤與瓦斯突出關系密切,其預測也是對算法預測和性能分析進行驗證的重要手段。通過對比不同的智能算法預測的結(jié)果,驗證了對立度相關算法在工程實例中的可行性和有效性;通過專家打分的方法,說明了信息生成算法在瓦斯預測中的評價效果
5、。
5)采用ASP.NET+C#+Access2007實現(xiàn)了智能瓦斯預測模型。該模型結(jié)合安徽淮北礦業(yè)集團渦北煤礦的實際情況,基于對立度數(shù)值計算算法、信息生成算法的內(nèi)容,并初步分析了其工作面風巷的瓦斯?jié)舛鹊陌踩珷顟B(tài),與實際情況一致。因此,經(jīng)過實例驗證,進一步證明了該算法及模型的可靠性和智能性。
總之,對立度數(shù)值計算算法、對立度分類計算算法的泛化能力和適應度較好、預測精度高;對立度相關算法和信息生成算法是可行且有效的。研
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