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题名基于数据挖掘的煤与瓦斯突出实时预警研究
被引量：7
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作者
隆能增
袁梅
王关亮
王清辉
许石青
李鑫灵
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机构
贵州大学矿业学院
复杂地质矿山开采安全技术工程中心
贵州玉马能源公司马场煤矿
贵州水城矿业股份有限公司汪家寨煤矿
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出处
《中国矿业》
北大核心
2020年第11期88-93,99,共7页
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基金
贵州省科技计划项目资助(编号:黔科合支撑〔2018〕2789)
贵州省科技计划项目资助(编号:黔科合支撑〔2019〕2887)
国家自然科学基金委员会地区科学基金资助项目资助(编号:51864009)。
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文摘
为提高工作面煤与瓦斯突出预警的准确率与时效性,利用工作面瓦斯涌出特征与突出“三要素”之间的变化关系建立了以地应力系数、瓦斯压力系数、乘幂系数、变动率及离散率为基础的实时预警指标体系;将K-means聚类、FOA及RF三种算法结合构建基于数据挖掘的煤与瓦斯突出实时预警模型,探究实时预警指标与煤和瓦斯突出的潜在发生规律,并通过模型的智能寻优及训练输出最优预警等级。现场应用结果表明:所建预警指标敏感性较好,预警模型的运算时间为0.118 s,在本次实例应用中提前4 h发出煤与瓦斯突出危险级别预警,预警等级与现场突出实际情况较吻合,且与K 1值、钻屑量S值具有较好的一致性,实现工作面煤与瓦斯突出实时、准确预警。
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关键词
数据挖掘
煤与瓦斯突出
实时预警
预警指标
预警模型
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Keywords
data mining
coal and gas outburst
real-time warning
warning indicator
warning model
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分类号
TD713
[矿业工程—矿井通风与安全]
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