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题名基于极值统计理论的矿井瓦斯浓度预警模型
被引量：3
- 1
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作者
杨勇
李树刚
郭佳
黄永安
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机构
西安科技大学电气与控制工程学院
西安科技大学能源学院
华为公司西安研究所
陕西煤化集团张家峁矿业公司
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出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2009年第6期681-685,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(50574072
50874089)
陕西省教育厅专项科研计划项目(06JK235)
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文摘
煤矿瓦斯爆炸风险评价与预警系统涉及的风险因素众多,而瓦斯浓度超限是导致事故发生的首要因素。基于极值统计理论,以靖远大水头煤矿瓦斯浓度监测研究为例,通过对相关图形的分析和监测参数的修正,建立瓦斯浓度预测的Frechet模型,确定该矿瓦斯浓度阈值u=1.2,并以此作为瓦斯爆炸预临界值,提出了基于远程监测的瓦斯浓度动态预警模型。结果表明,该模型具有相当的精度,可以实现煤矿瓦斯灾害的信息化管理,具有十分重要的现实意义。
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关键词
矿井瓦斯浓度
极值统计
预警模型
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Keywords
coal mine gas concentration
theory of extreme statistics
early warning model
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分类号
TD712.5
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名基于时间序列的瓦斯浓度动态预测
被引量：14
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作者
郭思雯
陶玉帆
李超
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2018年第9期20-25,共6页
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文摘
现有瓦斯浓度预测方法只能实现瓦斯浓度的静态预测,不能随着瓦斯数据的累积而及时更新,从而导致预测结果不具有及时性。针对该问题,提出了一种基于时间序列的瓦斯浓度动态预测方法。利用小波分解技术的多分辨率特性,将瓦斯浓度时间序列分解到不同尺度上,使时间序列平稳化;通过实时动态构建的自回归滑动平均(ARMA)模型,利用过去瓦斯浓度变化趋势预测未来一段时间的矿井瓦斯浓度值,得到时间序列预测结果;为提高瓦斯浓度预测精度,将ARMA模型的预测结果与矿井环境参数输入到训练好的BP神经网络模型中,通过BP神经网络模型对预测结果进行修正,从而获得最终的瓦斯浓度预测值。测试结果表明,该方法可对矿井瓦斯浓度进行准确预测,瓦斯体积分数预测平均相对误差从8%降低到了5%。
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关键词
矿井瓦斯浓度预测
瓦斯浓度动态预测
时间序列
小波分解
自回归滑动平均模型
BP神经网络
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Keywords
mine gas concentration prediction
dynamic prediction of gas concentration
time series
wavelet decomposition
auto regressive and moving average model
BP neural network
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分类号
TD712
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名防止关闭瓦斯断电仪主机作业的方法
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作者
龙大勇
蒋承龙
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机构
盘江煤电(集团)公司月亮田矿
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出处
《矿业安全与环保》
2003年第b06期163-163,167,共2页
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文摘
介绍了ABD-21-K/T遥测系统的两种改进方法,分析了改进方法的工作原理,对防止关闭瓦斯断电仪主机违章作业具有良好的效果。
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关键词
遥测系统
改进方法
工作原理
瓦斯断电仪
高浓度瓦斯矿井
传感器
主机电源
信号板
反相器
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
TD712
[矿业工程—矿井通风与安全]
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