基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)研究.pdf

1、I摘要摘要煤與瓦斯突出嚴(yán)重威脅著煤礦安全生產(chǎn)和礦工的生命安全，能夠?qū)ν怀霭l(fā)生的危險(xiǎn)性進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并及時(shí)采取預(yù)防措施顯得尤為重要。煤與瓦斯突出會(huì)導(dǎo)致巷道中瓦斯?jié)舛茸兓霈F(xiàn)異常，由于瓦斯?jié)舛染哂羞B續(xù)性，能夠跟蹤反映突出這一動(dòng)態(tài)過程，因此可以利用瓦斯?jié)舛茸兓卣髯鳛橥怀鲱A(yù)測(cè)的指標(biāo)。在裝備有煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)的礦井中瓦斯?jié)舛仁强蓽y(cè)的，瓦斯監(jiān)控系統(tǒng)中強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)能夠存儲(chǔ)大量的瓦斯?jié)舛葰v史數(shù)據(jù)，為研究瓦斯?jié)舛茸兓?guī)律與突出發(fā)生危險(xiǎn)性之間的關(guān)系

2、提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。但目前的煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)缺乏對(duì)數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析的功能，只能對(duì)瓦斯?jié)舛瘸捱M(jìn)行報(bào)警，對(duì)于可能發(fā)生的煤與瓦斯突出災(zāi)害不具備提前預(yù)報(bào)能力，造成大量數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi)。針對(duì)這一問題提出了將廣泛用于經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入對(duì)瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)的分析中，試圖挖掘出濃度變化異常與煤與瓦斯突出之間的關(guān)系，并建立相應(yīng)的突出預(yù)測(cè)模型，使其能夠根據(jù)一定時(shí)間段內(nèi)瓦斯?jié)舛茸兓卣鬟M(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)是否存在煤與瓦斯突出危險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為礦井管理人員提供

3、決策的指導(dǎo)。通過建立數(shù)據(jù)挖掘過程模型確定各階段要完成的工作。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，從大量瓦斯?jié)舛葰v史數(shù)據(jù)中甄選出部分突出發(fā)生前10小時(shí)內(nèi)瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列和正常情況下10小時(shí)內(nèi)瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列作為樣本，利用ARIMA方法對(duì)樣本序列進(jìn)行建模，并提取模型系數(shù)作為樣本的特征向量。在數(shù)據(jù)挖掘階段，采用支持向量機(jī)這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法作為挖掘算法，并利用樣本特征向量對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，得到基于支持向量機(jī)的突出預(yù)測(cè)模型。最后對(duì)該模型和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行仿真