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受载煤体多参量随钻监测试验与随钻突出预测方法
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作者 舒龙勇 闫振东 +3 位作者 刘正帅 饶文铭 李阳 刘永茜 《煤炭学报》 北大核心 2025年第10期4774-4790,共17页
煤与瓦斯突出预测结果直接关系着煤层安全开采和防突措施科学实施,但现行以瓦斯参数为主的突出预测指标体系难以超前反映工作面前方煤体应力和物理力学性质变化。钻孔钻进过程蕴含着大量反映煤体突出危险性的信息,为深度挖掘钻进信息与... 煤与瓦斯突出预测结果直接关系着煤层安全开采和防突措施科学实施,但现行以瓦斯参数为主的突出预测指标体系难以超前反映工作面前方煤体应力和物理力学性质变化。钻孔钻进过程蕴含着大量反映煤体突出危险性的信息,为深度挖掘钻进信息与煤体应力和物理力学性质的关系,自主研制了受载煤体模拟钻进与多参量随钻监测试验系统。该系统中,矿用液压回转钻机能够还原井下钻机钻进能力,三向独立加载和梯度加卸载模块能够还原井下煤体应力非均匀分布,4个300 mm×400 mm×400 mm的试验空间可以实现非均质煤体连续钻进,同时试验系统能够实现钻进参数和声发射信号的随钻采集。利用试验系统开展了不同煤体应力和物理力学性质条件下随钻监测试验,结果表明:随煤体应力增大,钻机转矩、推进力相应增大,转速相应减小;不同钻进参数对不同煤体物理力学性质响应敏感性不同,钻机转矩与煤体三轴抗压强度呈正相关关系,钻机转速与煤体单轴抗压强度呈负相关关系,钻机推进力与煤体内摩擦角呈正相关关系;不同物理力学性质煤体随钻声发射频带分布不同,峰值频率与单轴抗压强度、三轴抗压强度、内摩擦角呈负相关关系。进一步从理论分析与试验研究方面探讨了煤体应力、煤体物理力学性质、煤层瓦斯大小随钻评价可行性,并建立了煤与瓦斯突出危险随钻预测模型,讨论了煤与瓦斯突出随钻综合预测的可行性,研制了近钻头声振信号随钻采集装置,为推进煤与瓦斯突出随钻预测技术发展提供了一定的理论和技术支撑。 展开更多
关键词 钻进参数 随钻声振信号 煤体应力 物理力学性质 随钻突出预测
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基于机器学习的煤与瓦斯突出预测研究进展及展望 被引量:22
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作者 薛生 郑晓亮 +2 位作者 袁亮 来文豪 张玉婷 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期664-694,共31页
我国煤矿安全生产形势不断好转,但煤与瓦斯突出事故仍时有发生。煤与瓦斯突出预测不仅能指导防突措施科学的运用、减少防突措施工程量,在一定程度上也可以确保煤矿工人的作业安全。机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统... 我国煤矿安全生产形势不断好转,但煤与瓦斯突出事故仍时有发生。煤与瓦斯突出预测不仅能指导防突措施科学的运用、减少防突措施工程量,在一定程度上也可以确保煤矿工人的作业安全。机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学和计算机学等领域的交叉学科,可以挖掘突出事故和指标间的非线性关系。将机器学习用于煤与瓦斯突出预测,已得到相对广泛的关注,并随着人工智能和计算机技术的快速进步,其在突出预测领域将发挥更大作用。因此,对机器学习在煤与瓦斯突出预测中的研究进行了全面的综述,分析其在突出预测中面临的难点并展望其发展方向。首先,简述煤与瓦斯突出假说、发生机理与预测指标选择的研究现状;介绍机器学习在煤与瓦斯突出预测领域的主要研究进展,包括支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、极限学习机(Extreme Learning Machines,ELM)和集成学习(Ensemble Learning, EL)等算法的应用,以及特征选择和缺失数据填补在数据处理等方面的创新,同时也指出了目前基于机器学习的突出预测研究面临的挑战及存在的问题,例如事故与非事故样本的不平衡、数据的指标缺失和机器学习中的小样本等;最后,展望了基于机器学习的煤与瓦斯突出预测的未来发展方向,包括改进算法性能、优化特征工程和增加样本量等。随着计算机性能的提升,有望开发出更为复杂、精准的模型,以提高对突出事故的准确预测能力。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 机器学习 突出预测 特征选择
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煤与瓦斯突出预测可拓聚类方法及应用 被引量:50
3
作者 郭德勇 郑茂杰 +2 位作者 郭超 胡殿明 张晓珂 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期783-787,共5页
在综合分析煤与瓦斯突出多种影响因素基础上,提出预测敏感指标并建立煤与瓦斯突出危险性等级,应用物元和可拓集合理论建立了煤与瓦斯突出危险性预测的物元可拓模型,提出了煤与瓦斯突出危险性预测的可拓聚类方法.以平顶山煤业集团公司天... 在综合分析煤与瓦斯突出多种影响因素基础上,提出预测敏感指标并建立煤与瓦斯突出危险性等级,应用物元和可拓集合理论建立了煤与瓦斯突出危险性预测的物元可拓模型,提出了煤与瓦斯突出危险性预测的可拓聚类方法.以平顶山煤业集团公司天安十三矿为例对煤与瓦斯突出危险性预测可拓聚类方法的可行性进行了验证. 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出预测 可拓聚类方法 聚类分析 物元模型
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基于瓦斯膨胀能的煤与瓦斯突出预测指标研究 被引量:45
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作者 魏风清 史广山 张铁岗 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期95-99,共5页
从煤与瓦斯突出机理出发,通过对突出过程中各能量大小及作用的分析,认为突出的主要能量来源于瓦斯膨胀能,膨胀能主要转化为移动功,据此简化了突出动力方程,提出了能够反映瓦斯膨胀能的瓦斯解吸指标Q3,并结合实验方法确定了Q3和瓦斯含量... 从煤与瓦斯突出机理出发,通过对突出过程中各能量大小及作用的分析,认为突出的主要能量来源于瓦斯膨胀能,膨胀能主要转化为移动功,据此简化了突出动力方程,提出了能够反映瓦斯膨胀能的瓦斯解吸指标Q3,并结合实验方法确定了Q3和瓦斯含量的临界值。现场验证表明临界值可靠。 展开更多
关键词 瓦斯膨胀能 突出预测指标 动力方程 瓦斯解吸指标 临界值
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我国煤与瓦斯突出预测与预警研究现状 被引量:29
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作者 梁运培 郑梦浩 +4 位作者 李全贵 毛树人 栗小雨 李建波 周俊江 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2976-2994,共19页
煤与瓦斯突出是制约煤矿安全生产的重大灾害之一。我国煤层赋存环境复杂多变。针对时有发生的突出灾害事故,为了进一步提高突出预测和预警的准确率。梳理了突出发生机理的研究进展,指出地应力、瓦斯、煤体物理力学性质仍是防治突出的关... 煤与瓦斯突出是制约煤矿安全生产的重大灾害之一。我国煤层赋存环境复杂多变。针对时有发生的突出灾害事故,为了进一步提高突出预测和预警的准确率。梳理了突出发生机理的研究进展,指出地应力、瓦斯、煤体物理力学性质仍是防治突出的关键三要素,预测和预警的指标仍以此为基础;总结了突出预测的发展现状,指出预测的方法主要有单指标法、综合指标法和多属性指标法。主要存在预测位置局部、预测时间不连续、适应性差等不足;分析了突出预警的关键进展,指出基于突出孕育过程中的地应力、瓦斯、煤体演化机理,主要有声发射监测、电磁辐射监测、微震监测、瓦斯浓度时序监测,以及声电瓦斯综合监测预警方法。由于监测数据精度低、预警结果准确率低等不足而影响现场应用效果。基于当前突出预测和预警现状,以及煤矿安全智能化的需求,提出未来研究展望:突出预测应在启动判据与强度预测上,同时发展精细化、可量化指标;突出预警应跟踪指标的非线性变化,发展基于理论指标的趋势预警,基于事故经验的匹配预警,以及基于监控数据挖掘的前兆预警。通过组合预警模型,将定性与定量预警相结合,形成基于理论-经验-数据多重驱动组合预警模型,进一步提高预警准确率。同时发展矿山数字孪生建设,形成整体、连续、准确的煤矿突出灾害可视化智能预警。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 突出机理 突出预测 突出预警 煤体物理力学性质
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煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型 被引量:18
6
作者 温廷新 孙红娟 +2 位作者 张波 邵良杉 孔祥博 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期5-12,共8页
为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台... 为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 突出预测 灰色关联 因子分析 量子遗传算法 最小二乘支持向量机中图
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基于灰关联方法的突出预测敏感指标研究 被引量:7
7
作者 韩颖 余伟凡 +2 位作者 杨志龙 曹文涛 张平生 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第1期16-18,共3页
白羊岭煤矿为煤与瓦斯突出矿井,主采15号煤层为突出煤层.为提高煤巷掘进突出预测的准确性及有效性,通过现场测定突出预测指标及煤层瓦斯含量,利用灰关联分析方法对钻屑瓦斯解吸指标Δh2,K1,钻屑量S的敏感性进行了研究.研究表明,钻屑瓦... 白羊岭煤矿为煤与瓦斯突出矿井,主采15号煤层为突出煤层.为提高煤巷掘进突出预测的准确性及有效性,通过现场测定突出预测指标及煤层瓦斯含量,利用灰关联分析方法对钻屑瓦斯解吸指标Δh2,K1,钻屑量S的敏感性进行了研究.研究表明,钻屑瓦斯解吸指标K1可以更准确地反映工作面前方煤体的突出危险程度,可作为白羊岭煤矿煤巷掘进突出预测的敏感指标,突出临界值为0.30 mL/(g.min0.5). 展开更多
关键词 灰关联分析 突出预测 敏感指标 临界值
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基于四率法的煤与瓦斯突出预测敏感指标的确定 被引量:14
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作者 杜泽生 罗海珠 +1 位作者 孙波 刘贞堂 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2010年第7期44-47,共4页
在对首山一矿己16-17煤层突出预测敏感指标的考察过程中,针对三率法无法科学准确区分该煤层钻孔瓦斯涌出初速度、每米钻屑量和钻屑解吸指标等敏感程度问题,采用了包括预测准确率在内的四率法进行预测,结果表明:首山一矿己16-17煤层应以... 在对首山一矿己16-17煤层突出预测敏感指标的考察过程中,针对三率法无法科学准确区分该煤层钻孔瓦斯涌出初速度、每米钻屑量和钻屑解吸指标等敏感程度问题,采用了包括预测准确率在内的四率法进行预测,结果表明:首山一矿己16-17煤层应以钻孔瓦斯涌出初速度q=4.5 L/min为主要预测指标临界值,钻屑量S=6.0 kg/m为辅助预测指标临界值,任何一个预测指标达到或超过临界值均视为具有突出危险。 展开更多
关键词 四率法 敏感指标及临界值 煤与瓦斯突出预测 三率法 预测准确率 首山一矿
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煤与瓦斯突出预测敏感指标及其临界值研究进展 被引量:39
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作者 程远平 周红星 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期146-154,共9页
煤与瓦斯突出预测是突出煤层2个"四位一体"综合防突措施的关键环节,对确定突出预测敏感指标及其临界值具有重要意义。以往突出预测敏感指标及临界值的确定,包括地应力指标和瓦斯指标,是通过现场反复测试、试验确定的;而现今... 煤与瓦斯突出预测是突出煤层2个"四位一体"综合防突措施的关键环节,对确定突出预测敏感指标及其临界值具有重要意义。以往突出预测敏感指标及临界值的确定,包括地应力指标和瓦斯指标,是通过现场反复测试、试验确定的;而现今的突出防治管理模式不支持这种方法,故只能采取实验室试验研究,主要是针对瓦斯相关指标的研究,结合部分现场验证来确定。选取大隆矿12煤、芦岭矿8煤、祁南矿3煤、朱仙庄矿10煤、童亭矿7煤和新景3煤等6个煤样,煤种涉及中等变质程度的气肥煤到高等变质程度的无烟煤,试验研究了各煤样瓦斯压力P与瓦斯含量W,瓦斯压力P与钻屑瓦斯解吸指标K_1和Δh_2,以及钻屑瓦斯解吸指标K_1与Δh_2之间的关系规律。结果表明:突出预测的瓦斯指标之间具有单值对应关系,但各煤样的这种对应关系是变化的,国家相关标准给出的突出预测指标建议临界值之间并不对应,也不能完全反映煤层的实际突出危险性与突出严重程度,不同变质程度煤层很难存在统一的临界值;应用煤层瓦斯相关指标之间的对应关系,结合突出煤层的实际,如始突深度、突出动力现象、钻孔动力现象等,可间接确定突出预测敏感指标的临界值。同时,未来精细化的突出防治对突出预测敏感指标有更高的要求,进一步研究的方向应包含反映地应力状况、小构造影响下煤层赋存、预测煤层潜在突出强度的指标,以及适应突出灾害差异性的新突出预测方法及措施效果检验方法。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 突出预测 敏感指标 突出临界值
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基于防突工作流程的突出预测敏感指标体系构建方法 被引量:6
10
作者 舒龙勇 张浪 +1 位作者 范喜生 李阳 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期42-47,共6页
针对现有突出预测敏感指标确定方法存在的问题,基于瓦斯压力和瓦斯含量的联系,考察了临界压力和含量的对应关系,确定了瓦斯压力为杨柳煤矿10#煤层区域预测敏感指标,临界值为0.74MPa;采用实验室分析和现场验证相结合的手段,通过引入相对... 针对现有突出预测敏感指标确定方法存在的问题,基于瓦斯压力和瓦斯含量的联系,考察了临界压力和含量的对应关系,确定了瓦斯压力为杨柳煤矿10#煤层区域预测敏感指标,临界值为0.74MPa;采用实验室分析和现场验证相结合的手段,通过引入相对误差和迫近度等分析方法,确立了钻屑解吸指标Δh2为10#煤层局部预测敏感指标,临界值为180 Pa;结合我国目前防突工作基本流程,确定了突出预测敏感指标体系的构建方法,构建了杨柳煤矿10#煤层突出预测敏感指标体系。 展开更多
关键词 安全工程 突出预测 煤与瓦斯突出 敏感指标 指标体系
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基于改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统 被引量:8
11
作者 王社国 田志民 +1 位作者 张峰 武莎莎 《工矿自动化》 北大核心 2014年第5期34-37,共4页
针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,采用Matlab神经网络工具箱中的自适应学习率VLBP算法和基于数值优化技术的LMBP算法对传统BP神经网络算法进行改进,并设计了基于改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统;分别采用传... 针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,采用Matlab神经网络工具箱中的自适应学习率VLBP算法和基于数值优化技术的LMBP算法对传统BP神经网络算法进行改进,并设计了基于改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统;分别采用传统BP神经网络模型和改进的BP神经网络模型进行煤与瓦斯突出预测实验,结果表明改进的BP神经网络能够更快、更准确地预测煤与瓦斯突出。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 突出预测 BP神经网络
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模糊神经网络技术在煤与瓦斯突出预测中的应用 被引量:30
12
作者 郝吉生 袁崇孚 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期624-627,共4页
由于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相关规律的不精确性和模糊性, 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都受到很大限制. 而具有表达、处理不精确信息和实现信息影射变... 由于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相关规律的不精确性和模糊性, 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都受到很大限制. 而具有表达、处理不精确信息和实现信息影射变换双重特性的模糊神经网络, 通过训练能够捕捉、把握影响突出的因素与突出事件之间的特定相关规律, 从而有望实现煤与瓦斯突出的正确预测. 展开更多
关键词 模糊神经网络 突出 瓦斯突出 突出预测
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基于网络分析和联系熵的煤与瓦斯突出预测研究 被引量:12
13
作者 念其锋 施式亮 李润求 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 2014年第2期22-27,共6页
以煤与瓦斯突出预控为目的,将网络分析法和联系熵理论相耦合,建立了煤与瓦斯突出预测的ANP-CE模型。该模型运用网络分析法建立了煤与瓦斯突出预测指标网络模型并计算预测指标权重分布,划分了突出危险性等级及其相应的指标临界值,确定了... 以煤与瓦斯突出预控为目的,将网络分析法和联系熵理论相耦合,建立了煤与瓦斯突出预测的ANP-CE模型。该模型运用网络分析法建立了煤与瓦斯突出预测指标网络模型并计算预测指标权重分布,划分了突出危险性等级及其相应的指标临界值,确定了各危险等级的联系熵范围。结合工程实例,预测结果与工程实际情况相符,表明了该预测模型在计算预测指标权重分布和煤与瓦斯突出危险性预测上具有可行性和合理性,为煤与瓦斯突出预测方法提供了一种新的途径。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出预测 网络分析法 联系熵 ANP-CE模型
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煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析法及应用 被引量:8
14
作者 毕建武 贾进章 +1 位作者 赵博琦 张瑾 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期57-60,共4页
在综合分析煤与瓦斯突出多种影响因素的基础上,将Fisher判别分析应用到煤与瓦斯突出预测中,结合我国典型煤与瓦斯突出煤矿17个突出实例,建立了煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析模型,模型回代预测的误差率为0。应用该模型对云南恩洪煤矿... 在综合分析煤与瓦斯突出多种影响因素的基础上,将Fisher判别分析应用到煤与瓦斯突出预测中,结合我国典型煤与瓦斯突出煤矿17个突出实例,建立了煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析模型,模型回代预测的误差率为0。应用该模型对云南恩洪煤矿8个突出实例进行预测,并与单项指标法、综合指标法、BP网络进行比较。结果表明,Fisher判别分析模型具有较高的可靠性和精确性,能对煤与瓦斯突出进行有效预测。 展开更多
关键词 安全工程 煤与瓦斯突出 FISHER判别分析 突出预测
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灰关联方法在石门揭煤突出预测指标优选中的应用 被引量:8
15
作者 张飞燕 韩颖 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1023-1025,共3页
石门揭煤突出预测指标主要有两种:综合指标D,K和初始释放瓦斯膨胀能指标.为了比较两种指标的优越性,通过现场钻取煤样,在试验室对其进行测定,并利用灰关联分析方法进行指标优选.分析结果表明:初始释放瓦斯膨胀能反映煤与瓦斯突出危险性... 石门揭煤突出预测指标主要有两种:综合指标D,K和初始释放瓦斯膨胀能指标.为了比较两种指标的优越性,通过现场钻取煤样,在试验室对其进行测定,并利用灰关联分析方法进行指标优选.分析结果表明:初始释放瓦斯膨胀能反映煤与瓦斯突出危险性的准确程度要高于综合指标D和K值.因此,预测马家沟矿突出的最好指标是初始释放瓦斯膨胀能. 展开更多
关键词 灰关联分析 石门揭煤 突出预测 指标优选
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煤与瓦斯突出预测多元数据可视化系统构建与应用 被引量:4
16
作者 蒲阳 宋志强 宁小亮 《工矿自动化》 北大核心 2020年第7期64-69,共6页
针对现有煤与突出预测方法存在可视化程度低、突出预测准确性和实时性不高等问题,以新元煤矿为试验矿井,构建了煤与瓦斯突出预测多元数据可视化系统。该系统通过物探、钻探等方式及WTC瓦斯突出参数仪、安全监控系统、专用数据采集仪获... 针对现有煤与突出预测方法存在可视化程度低、突出预测准确性和实时性不高等问题,以新元煤矿为试验矿井,构建了煤与瓦斯突出预测多元数据可视化系统。该系统通过物探、钻探等方式及WTC瓦斯突出参数仪、安全监控系统、专用数据采集仪获取突出预测所涉及的基础数据,通过井下工业环网和地面办公网实现突出预测数据的传输;采用涵盖突出危险性时空演化关系的区域总体把控、局部在线辨识两级预测方法,通过深度挖掘煤与瓦斯突出预测多元数据,使杂乱的原始数据变得有序,为数据可视化奠定基础;通过基于WebGIS的突出预测综合可视化平台对区域预测和局部预测子系统的数据进行有效融合,实现对预测结果及多元数据的直观展示,使突出预测过程可控、结果可查。应用结果表明,该系统改变了新元煤矿突出预测指标单一、不连续的现状,显著提高了矿井煤与瓦斯突出预测准确性与实时性。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 突出预测 多元数据 可视化 区域预测 局部预测 数据挖掘
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基于IPSO-Powell优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法 被引量:11
17
作者 吴雅琴 李惠君 徐丹妮 《工矿自动化》 北大核心 2020年第4期46-53,共8页
针对基于支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测算法存在预测精度和可靠性不高,选择核函数时未考虑非线性数据的分类,对非线性分布的煤与瓦斯突出影响因素提取效果较差的问题,提出了一种将改进的粒子群(IPSO)算法与Powell算法相结合(IPSO-P... 针对基于支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测算法存在预测精度和可靠性不高,选择核函数时未考虑非线性数据的分类,对非线性分布的煤与瓦斯突出影响因素提取效果较差的问题,提出了一种将改进的粒子群(IPSO)算法与Powell算法相结合(IPSO-Powell)优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法.首先通过灰色关联分析提取出煤与瓦斯突出主控因素,即瓦斯放散初速度、瓦斯压力、开采深度、瓦斯含量和煤体破坏类型,作为算法的输入样本;然后运用IPSO算法改善粒子群算法(PSO)的早熟收敛性,结合Powell算法进行局部搜索得到最优解,对SVM算法的惩罚系数和高斯核函数参数进行寻优,得到SVM的最优参数组合;最后将煤与瓦斯突出的主控因素输入到SVM中进行分类,并将其与实际测试集分类结果进行对比,实现煤与瓦斯突出预测.仿真结果表明:与SVM算法、GA-SVM算法、PSO-SVM算法相比,利用IPSO-Powell优化SVM算法进行煤与瓦斯突出预测,具有更高的预测精度,同时提高了SVM求解过程的运算效率,能同时满足煤与瓦斯突出预测的精度和可靠性要求,准确率达到95.9%. 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出预测 主控因素 灰色关联分析 支持向量机 改进粒子群算法 POWELL算法
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煤巷掘进工作面煤与瓦斯突出预测的“掩护罩”理论 被引量:2
18
作者 范喜生 张浪 +2 位作者 汪东 舒龙勇 陈金玉 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期10-13,共4页
为了解决煤巷掘进工作面煤与瓦斯突出预测(以下简称"突出预测")的理论计算问题,首先,根据突出事故发生的一般规律和现行的突出预测方法建立了突出预测的物理模型,提出了突出预测的"掩护罩"理论,对瓦斯压力、地应力... 为了解决煤巷掘进工作面煤与瓦斯突出预测(以下简称"突出预测")的理论计算问题,首先,根据突出事故发生的一般规律和现行的突出预测方法建立了突出预测的物理模型,提出了突出预测的"掩护罩"理论,对瓦斯压力、地应力、煤的力学性质等在突出预测中的作用进行定性分析,提出了瓦斯压力起主要作用的观点;在此基础上,以瓦斯渗流理论为基础,建立了"掩护罩"不失效的临界条件——迎头内瓦斯压力的临界值与几何参数、煤的剪切强度等指标之间的定量关系,包括掘进过程中失效和延时失效两种情况,可以解释延时突出现象;最后,提出了需进一步研究的问题,包括快速获得迎头内瓦斯压力、煤体剪切强度指标的方法,以及非线性渗流偏微分方程线性化处理的误差问题。 展开更多
关键词 安全工程 煤巷掘进 煤与瓦斯突出 突出预测 临界条件
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基于蚁群-模糊聚类算法的井下工作面瓦斯突出预测 被引量:8
19
作者 周天沛 孙伟 《工矿自动化》 北大核心 2012年第10期42-46,共5页
针对现有的瓦斯预测方法在实际应用中受到较大限制且预测结果的准确性较差的问题,提出了一种基于蚁群-模糊聚类算法的瓦斯突出预测方法;分析了蚁群-模糊聚类算法的基本原理及实现步骤,并以某煤矿井下工作面某时段内的瓦斯突出数据为例,... 针对现有的瓦斯预测方法在实际应用中受到较大限制且预测结果的准确性较差的问题,提出了一种基于蚁群-模糊聚类算法的瓦斯突出预测方法;分析了蚁群-模糊聚类算法的基本原理及实现步骤,并以某煤矿井下工作面某时段内的瓦斯突出数据为例,采用蚁群-模糊聚类算法对该数据进行了挖掘分析,从而找出了瓦斯突出量与其影响因素即埋藏深度、煤层厚度、瓦斯含量、日进度、煤层间距、日产量之间的关系。测试结果表明,该方法预测结果与实际监测记录完全一致,具有较高的聚类预测性能。 展开更多
关键词 井下工作面 瓦斯突出预测 蚁群算法 模糊聚类算法
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基于多Agent信息融合的煤与瓦斯突出预测 被引量:4
20
作者 阎馨 付华 阚毅 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第3期431-434,共4页
针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在的不足,考虑检测到的影响煤与瓦斯突出的多种因素数据,建立了煤与瓦斯突出预测的多Agent信息融合模型,实现对煤与瓦斯突出的快速、准确和动态预测。利用基于均值的分批估计融合算法对煤与瓦斯突出指标... 针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在的不足,考虑检测到的影响煤与瓦斯突出的多种因素数据,建立了煤与瓦斯突出预测的多Agent信息融合模型,实现对煤与瓦斯突出的快速、准确和动态预测。利用基于均值的分批估计融合算法对煤与瓦斯突出指标的多传感器数据进行处理以获取更为准确、可靠的数据以提高预测准确性,应用D-S证据理论解决煤与瓦斯突出预测过程中的不确定性和不精确性问题。通过实例对提出方法进行验证,结果表明所提出的方法预测准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出预测方法。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出预测 多AGENT 信息融合 D—S证据理论
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