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基于安全监控系统实测数据的瓦斯浓度预测预警研究

发布时间:2024-03-18 18:48
  瓦斯灾害一直是目前困扰我国煤矿安全生产的最重要因素之一。充分利用煤矿现场的海量安全监测数据并加以有效分析,实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,将能够显著提高对于瓦斯灾害的预警能力。瓦斯浓度预测是瓦斯灾害防控的有效手段,也是矿井通风瓦斯安全研究中的重要课题。本文针对煤矿安全监测监控系统实时采集的瓦斯监测数据,研究基于关联分析的瓦斯浓度预测及预警分析方法,开展了以下研究工作: 研究了煤矿瓦斯监测数据的预处理方法。分析了煤矿现场瓦斯监测数据的实际表现特点,通过对瓦斯监测数据进行异常数据替代、缺失数据补齐、数据消噪处理,在尽可能消除随机、不确定性因素对预测分析影响的前提下,研究了瓦斯监测数据希尔伯特—黄变换(HHT)分析方法,通过经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同瞬时频率固有模态函数(IMF)分量的叠加,依据瓦斯浓度时间序列的瞬时特征选取适合的方法进行预测,以降低预测复杂度并提高预测精度,实现了有效的瓦斯监测数据预处理,并为准确、可靠的瓦斯浓度预测奠定了基础。 研究了监测点瓦斯浓度预测方法。基于瓦斯浓度监测数据预处理,以预测有效度作为预测精度的评估准则;结合灰色关联聚类分析方法和...

【文章页数】:131 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

图1.12002~2011年我国煤矿事故统计图

图1.12002~2011年我国煤矿事故统计图

究背景,我国经济的持续快速增长对煤炭工业发展保持着高度的需求和紧密国能源的基石,是重要的基础产业;煤炭在相当长的时期内仍将是我国5年煤炭在我国一次性能源生产和消费结构中占的比重分别为76.0%和050年还将分别占到50%以上[1],煤炭工业的健康、稳定、持续发展是济发展的....


图1.2研究技术路线图

图1.2研究技术路线图


图2.2原始数据时间序列

图2.2原始数据时间序列

2矿井瓦斯监测数据预处理方法研究在MATLAB7.5环境下编程计算,通过预测结果和实际瓦斯监测数据的对比及预测误差分析来验证本文提出的瓦斯监测数据预处理方法的可行性与有效性。原始瓦斯浓度数据时间序列如图2.2所示。通过对瓦斯浓度时间序列异常值处理和数据补齐后形成的序....


图2.3异常值处理、数据补齐及重采样后的序列

图2.3异常值处理、数据补齐及重采样后的序列

在MATLAB7.5环境下编程计算,通过预测结果和实际瓦斯监测数据的对比及预测误差分析来验证本文提出的瓦斯监测数据预处理方法的可行性与有效性。原始瓦斯浓度数据时间序列如图2.2所示。通过对瓦斯浓度时间序列异常值处理和数据补齐后形成的序列需重采样,由于监测系统巡检周期可从十....



本文编号:3931656

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