基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测正式版

基于神经网络的煤矿瓦斯浓度预测技术研究近年来，煤矿事故频频发生，其中很大一部分是由于瓦斯爆炸引起的。

瓦斯是煤矿中常见的有害气体，而瓦斯浓度的变化也是煤矿安全的重要指标之一。

如何准确地预测瓦斯浓度变化，对于煤矿安全管理至关重要。

在此背景下，基于神经网络的煤矿瓦斯浓度预测技术应运而生。

一、神经网络介绍神经网络是一种借鉴生物学神经系统特点、进行信息处理的数学模型。

它由大量的节点（神经元）组成，这些节点之间相互连接，产生某种模式的输入输出映射关系。

神经网络具有学习能力，可以根据输入输出的数据不断调整之间的连接系数，以适应实际情况。

这种自适应的特点，使得神经网络在解决复杂问题时表现出色。

因此，神经网络被广泛应用于煤矿瓦斯浓度预测等领域。

二、瓦斯浓度预测模型瓦斯浓度预测模型是指通过一些变量来预测瓦斯浓度的变化。

这些变量可以是时间、气压、温度等因素，其中时间是最关键的因素之一。

因为瓦斯浓度的变化是动态的，只有通过时间序列来分析，才能得到更加准确的结果。

通过神经网络进行瓦斯浓度预测，需要训练神经网络模型，将历史数据输入模型中进行处理，使得模型能够对未来的瓦斯浓度进行预测。

具体的流程包括输入层、中间层和输出层。

输入层主要是将采集到的数据输入到神经网络中，中间层根据输入层的信号进行加工和处理，输出层则将处理后的结果输出。

三、模型评估和应用神经网络模型的评估主要是通过误差来进行。

误差表示预测值与真实值之间的差距，如果误差比较小，说明预测结果比较准确。

对于神经网络的训练，常采用的方法是“前向传播”和“反向传播”算法，前者用于计算输出值，后者用于修正权重。

将神经网络模型应用于煤矿瓦斯浓度预测，可以有效地预测瓦斯浓度变化的趋势，避免了煤矿事故的发生。

此外，瓦斯浓度预测模型还可以辅助煤矿安全管理，对于产生瓦斯的煤层开采，可以提前进行预测，避免事故发生。

四、存在的问题和未来展望目前煤矿瓦斯浓度预测技术还存在一些问题。

首先，数据的时效性和真实性尚有待提高，目前很多煤矿仍然采用传统的测量方式，只能够得到有限的瓦斯浓度数据。

基于人工神经网络的煤矿安全预警技术研究随着科技的不断进步和应用，人工智能作为一种全新的技术手段，正逐渐应用于各个领域。

而在煤矿安全领域中，人工智能的应用已经成为一种趋势。

其中，基于人工神经网络的煤矿安全预警技术，更是备受关注。

煤矿作为一种危险性极高的行业，每年都会发生很多重大安全事故，给人们的生命财产带来极大的威胁。

为了保障煤矿工人的安全，科学家们研究发现，通过构建人工神经网络，可以预测煤矿发生事故的概率和可能性，从而提前做好安全预防和应急处理。

那么，人工神经网络是什么？人工神经网络，也称为神经元网络或神经网络，是一种基于生物学中神经元学说建立的人工模型。

其模拟人脑学习的机制和过程，通过多个神经元之间的连接，完成信息的处理和传递。

在煤矿安全领域中，人工神经网络模型可以学习和分析煤矿各种参数与安全事故的关系，从而预测煤矿安全事故的风险和概率。

基于人工神经网络的煤矿安全预警技术，具有以下特点：一、高精度预测人工神经网络对许多煤矿安全参数都可以建立预警模型，比如瓦斯浓度、掘进速度、煤尘浓度、地应力等等，这些参数可以反映出一个煤矿的安全状态。

通过对这些参数进行监测和分析，可以建立一个基于人工神经网络的模型，用于预测煤矿安全事故的可能性和风险。

这样就可以做到高精度地预测煤矿发生事故的概率，并及时采取安全措施，提高煤矿的安全性。

二、快速响应基于人工神经网络的煤矿安全预警技术是一种即时响应的技术。

一旦预警系统发现煤矿中某些重要参数异常或危险，就能够即时发出预警信号和报警声音。

这种技术不仅能够及时提醒煤矿工人注意事故的可能性，而且能够迅速响应天灾或其他突发事件，为煤矿安全保障提供更加有力的手段。

三、数据处理能力强基于人工神经网络的煤矿安全预警技术，一般需要处理大量的数据，包括历史数据、实时数据等等。

在这些数据中，往往存在各种数据噪声和干扰，传统的统计模型容易出现抖动和漏检，无法准确地分析和识别数据。

而人工神经网络模型不仅可以取得较高的识别准确性，而且能够快速处理海量的数据，在煤矿安全预警领域具有很大的优势。

第３４卷　２００６年第１１期３０Mining & Processing Equipment３０采·掘论文编号：１００１－３９５４（２００６）１１－００３０－３２基于人工神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测系统　付琳燕华刚中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州２２１００８目前，煤矿安全形势十分严峻，重大事故时有发生，分析煤炭生产过程中大大小小的各种事故发现，如果使用的煤矿安全监测监控系统具备灾难预测预报能力，这些重大事故大多可以避免。

因此，开发一套具有对煤矿瓦斯等参数实时预测的系统，对于预防重大事故的发生是十分有意义的。

１系统设计方案１．１特点分析及开发工具选择煤矿监测系统需要存储的主要监测参数是瓦斯参数。

作为一种环境参数，它的变化速率与监控系统的采样速率相比是十分缓慢的，一般认为瓦斯参数的变化速度较慢，因此存储周期可以较长，瓦斯参数具有瓦斯含量变化慢和相邻数据间相关性大的特点。

储存煤矿环境参数的主要目的是为了分析瓦斯等参数的变化趋势及其中隐含的规律数据，所以要求在数据存储时，一定要将数据变化趋势记录下来。

矿井瓦斯是煤矿生产过程中的主要不安全因素，瓦斯涌出量对矿井设计、建设和开采都有重要影响。

正确预测瓦斯涌出量，发现瓦斯突出征兆，对于指导矿井设计和安全生产有重要的现实意义。

预测瓦斯涌出量的基本方法有统计法和计算法两大类，它们都是基于涌出量与其影响因素之间为线性关系进行预测的，其精度往往不高。

实际上，瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系。

神经网络　（Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，简称　ＡＮＮ）　是由大量的、简单的处理单元　（称为神经元）　广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。

神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。

鉴于瓦斯涌出量与其影响因素之间复杂的非线性关系，本文利用人工神经网络建立瓦斯涌出量预测模型。

基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测
张志立;程磊;何敏;熊亚选
【期刊名称】《矿业安全与环保》
【年(卷),期】2005(032)0z1
【摘要】从煤与瓦斯突出的机理出发,考虑影响煤与瓦斯突出的5种主要因素,建立了能够准确预测煤与瓦斯突出的人工神经网络模型.应用所制作的软件进行实际检验,预测结果完全与实际相吻合,可以用来准确预测煤与瓦斯突出.
【总页数】3页(P1-2,4)
【作者】张志立;程磊;何敏;熊亚选
【作者单位】河南省永城煤电集团公司,河南,永城,476600;河南理工大学,资源与材料工程系,河南,焦作,454010;河南省永城煤电集团公司,河南,永城,476600;河南理工大学,资源与材料工程系,河南,焦作,454010
【正文语种】中文
【中图分类】TD713+.2
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5.基于贝叶斯正则化BP人工神经网络的煤与瓦斯突出预测的研究 [J], 李洋;石必明
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基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测1. 煤与瓦斯突出1.1 定义煤与瓦斯突出指的是在煤矿井下工作时，突然出现的煤与瓦斯的喷发现象。

煤矿工人因此会面临高空洞顶崩落、瓦斯燃爆等危险。

1.2 产生原因煤与瓦斯突出的产生原因主要有三个：地质构造、煤体本身和采矿活动。

在地质构造方面，煤层下面的地质构造会影响煤层处于哪种应力状态。

煤体本身则会因不同地质条件、构造变化等因素而发生变化。

采矿活动则会使得煤层产生不同程度的应力状态变化。

2. 煤与瓦斯突出预测的意义预测煤与瓦斯突出发生的时间、地点和规模，有助于采取防范措施和救援方案。

这可以减少事故数量和伤亡人数，同时提高煤矿生产效率和安全性。

3. 人工神经网络3.1 定义人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类神经系统结构和功能的计算模型，可以进行自动学习和适应。

3.2 神经元和神经结构人工神经网络由多个神经元组成。

神经元接收输入信息，对其进行处理后输出结果。

多个神经元可以组成不同的神经结构，如：•前馈神经网络：信息流从输入到输出，中间没有反馈•反馈神经网络：信息可以从输出反馈到输入进行处理•端到端神经网络：将输入和输出对应起来，没有中间处理过程3.3 学习方法人工神经网络的学习方法主要有两个：监督学习和无监督学习。

在监督学习中，神经网络通过输入输出之间的关系进行学习。

训练数据包括输入和所对应的输出，神经网络通过不断调整参数来拟合输入输出之间的函数关系。

无监督学习则不需要输入输出之间的关系，而是根据输入数据的自身特点进行学习，用于发现数据本身的规律和特点。

4. 基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测4.1 数据收集和处理煤与瓦斯突出预测的数据包括多个维度，如地质结构、煤层厚度、瓦斯含量等。

这些数据可以通过各种手段进行收集，如矿井地质勘探、地学勘测等。

得到数据后，需要对其进行处理和转化，以便于神经网络的输入。

常用的处理方法有最小-最大归一化和标准化。

安全管理编号：YTO-FS-PD565基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测通用版In The Production, The Safety And Health Of Workers, The Production And Labor Process And The Various Measures T aken And All Activities Engaged In The Management, So That The Normal Production Activities.标准/ 权威/ 规范/ 实用Authoritative And Practical Standards基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测通用版使用提示：本安全管理文件可用于在生产中，对保障劳动者的安全健康和生产、劳动过程的正常进行而采取的各种措施和从事的一切活动实施管理，包含对生产、财物、环境的保护，最终使生产活动正常进行。

文件下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用。

随着我国煤炭科学技术的迅速发展，在煤与瓦斯突出预测方面取得了突出进展，提出了许多预测煤与瓦斯突出的方法和指标，如基于煤体破裂过程中的声发射和电磁辐射现象的非接触式预测方法；根据工作面打钻时的钻屑量、瓦斯涌出量及解吸量进行的接触式预测方法；以及其它预测指标等。

但是这些方法和指标主要是使用回归分析的方法得出的，它考虑的是影响煤与瓦斯突出的个别是或重要因素，没有全面考虑影响煤与瓦斯突出的因素，致使突出敏感指标因地而异，突出临界值随矿井不同而变化。

因此，预测结果常常不很准确。

人工神经网络技术（ANN）的飞速发展，基于人工神经网络的预测煤与瓦斯突出预测已经能够达到很高的预测精度，优于其它预测方法，完全可以满足煤矿煤与瓦斯突出预测精度的要求。

1 影响煤与瓦斯突出事故的因素（1）煤层瓦斯压力。

原始瓦斯压力越高，煤体内的瓦斯含量越大，煤体破裂时单位面积裂隙上涌出的瓦斯量就越多，裂隙中就越可能积聚起较高的瓦斯压力，从而越可能撕裂煤体，并将撕裂形成的球盖状煤壳抛向巷道。

基于智能信息处理的煤与瓦斯突出的预警预测研究近年来,煤与瓦斯突出事故频发,尤其是在一些自动化程度相当高的矿井甚至是低瓦斯矿井也开始出现突出事故,突出事故已然成为煤炭行业可持续发展的制约因素。

如何更加精确地对煤与瓦斯突出进行预测预警成为亟需解决的重要问题。

论文以国家自然科学基金为依托,以煤矿具体项目为实际研究背景,对煤与瓦斯突出的预测预警进行了深入研究。

本文的研究工作主要包括以下四个方面:(1)综合了煤与瓦斯突出事故的预警预测理论模型。

对比分析了国内外煤与瓦斯突出机理的各类假说和煤与瓦斯突出预测技术的研究现状,基于智能信息处理对煤与瓦斯突出预测预警进行了深入研究。

(2)建立了粒子群优化神经网络的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型。

针对基于BP 神经网络的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型存在收敛速度慢、极易陷入局部极值等问题,结合了粒子群优化算法极强的全局搜索能力和BP算法快速的局部搜索能力,提出了结合粒子群优化算法与BP神经网络算法的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型。

实验表明,该预测模型与基于BP神经网络的预测相比,在收敛速度和泛化能力上均有很大提高。

(3)建立了基于粒子群优化的PSO-SVM的瓦斯时间序列突出预测模型,对瓦斯浓度时间序列进行了e -SVR回归预测研究,基于PSO对SVM瓦斯浓度模型进行了优化,利用软阈值小波去噪法对煤矿监测监控系统中的工作面瓦斯浓度时间序列进行了去噪分析。

通过调整支持向量机不敏感损失参数e对瓦斯浓度时间序列进行预测建模,分析比较了SVM参数变化对预测精度的影响,最后对预测误差进行了分析。

(4)建立了瓦斯浓度突出的DFNN预警模型,通过模糊RBF神经网络对模糊控制器的隶属度函数值进行训练,DFNN模型即可表达定性知识,又能表达定量知识,具有强大的自学习能力,实现了对瓦斯突出的提前预警目的,灵活性好,综合性强,准确性高,具有较好的应用前景。

最后通过Matlab仿真实验验证了模型的可行性。

分类号：论文编号：T D 7 1 2密级：公开2007020899贵州大学2010届工学硕士研究生学位论文基于C O M S O L Mul t iphys ics的煤与瓦斯突出预测研究学科专业：安全技术及工程研究方向：矿山灾害防治导师：袁梅副教授李希建教授研究生：韦善阳中国贵州贵阳﹒﹒2010年5月贵州大学硕士论文基于C O M S O L Mult iphys ics的煤与瓦斯突出预测研究目录目录目录 (1)摘要 (Ⅰ)Abst rac t (Ⅱ)1绪论 (1)1.1问题的提出 (1)1.2论题研究的目的和意义 (2)1.2.1研究的目的 (2)1.2.2研究意义 (3)1.3国内外煤与瓦斯突出研究现状 (3)1.3.1煤与瓦斯突出机理研究现状 (3)1.3.2基于流固耦合理论的煤与瓦斯突出研究发展与现状 (4)1.3.3突出流固耦合理论发展趋势 (6)1.4研究的主要内容及技术路线 (7)1.4.1研究主要内容 (7)1.4.2研究技术路线 (7)2突出影响因素分析 (9)2.1引言 (9)2.2地质构造对煤与瓦斯突出的影响[29] (9)2.3地应力对煤与瓦斯突出的影响 (10)2.4煤体结构及煤质对煤与瓦斯突出的影响 (11)2.5瓦斯压力对煤与瓦斯突出的影响 (11)2.6煤层透气性系数对煤与瓦斯突出的影响 (12)2.7其他影响因素 (13)2.8本章小结 (13)3突出流固耦合失稳理论及突出数学模型的建立 (13)3.1引言 (13)3.2流固耦合失稳理论及其判据 (14)3.2.1流固耦合失稳理论 (14)3.2.2煤与瓦斯突出的判据 (15)3.3含瓦斯煤岩体突出的数学模型的建立 (16)3.4初始条件和边界条件设定 (20)3.5本章小结 (21)4含瓦斯煤岩体突出过程中煤岩体内瓦斯气体流动数值模拟 (21)4.1引言 (21)4.2 4.3 C O M S O L Mul t iphys ic s的设计原理和特点 (22)C O M S O L Mul t iphys ic s软件基本建模过程 (23)4.4含瓦斯煤岩体突出过程中煤岩体内瓦斯气体流动数值模拟 (24)4.4.1煤与瓦斯突出物理模型的基本假设和相关参数 (24)4.4.2突出模拟 (26)4.4.3最后求解结果及分析 (40)Ⅰ贵州大学硕士论文基于C O M S O L Mult iphys ics的煤与瓦斯突出预测研究目录4.5本章小结 (49)5工程实际应用 (49)5.1引言 (49)5.2小屯矿“6.26”煤与瓦斯突出事故 (49)5.2.1矿井建设及通风基本情况 (49)5.2.2煤岩体构造综合评价及瓦斯基本情况 (50)5.2.3副平硐工作面通风、瓦斯治理情况 (53)5.2.4事故发生经过 (54)5.2.5现场勘查和事故原因分析 (56)5.2.6防范措施 (57)5.3本章小结 (57)6主要结论及展望 (60)6.1主要结论 (60)6.2展望 (61)7致谢 (62)8主要参考文献 (62)9附录 (65)Ⅰ贵州大学硕士论文基于C O M S O L Mult iphys ics的煤与瓦斯突出预测研究摘要基于C O M S O L Mult iphysics的煤与瓦斯突出预测研究摘要煤与瓦斯突出一直以来都是煤矿安全生产的重大威胁。

《基于深度学习的煤矿瓦斯涌出量预测系统研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，煤矿产业的安全与生产效率日益成为关注的焦点。

煤矿瓦斯作为矿山生产中常见且危险的潜在威胁，其准确预测对保障矿工生命安全和提高生产效率具有重要意义。

传统的瓦斯涌出量预测方法往往依赖于经验模型和统计方法，但这些方法在处理复杂多变的瓦斯涌出数据时，往往存在预测精度不足、适应性差等问题。

近年来，深度学习技术发展迅速，为煤矿瓦斯涌出量预测提供了新的解决方案。

本文将针对基于深度学习的煤矿瓦斯涌出量预测系统展开研究，为矿山安全与生产提供有力的技术支撑。

二、深度学习与煤矿瓦斯涌出量预测深度学习技术是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，其在处理大规模复杂数据方面具有显著优势。

通过构建多层次的神经网络结构，深度学习可以自动提取数据的深层特征，提高预测精度和泛化能力。

将深度学习应用于煤矿瓦斯涌出量预测，可以充分利用历史数据、实时数据等多源信息，建立更加精确的预测模型。

三、系统设计（一）数据采集与预处理系统首先需要采集煤矿瓦斯涌出量的历史数据、实时环境数据、地质条件数据等。

这些数据经过清洗、整理和标准化处理后，作为模型的输入数据。

同时，为了降低模型的复杂度和提高预测精度，还需要对数据进行特征工程处理，提取出对瓦斯涌出量有重要影响的关键特征。

（二）模型构建根据煤矿瓦斯涌出量的特点，选择合适的深度学习模型进行构建。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。

在模型构建过程中，需要设置合适的网络结构、激活函数和学习率等参数，以优化模型的性能。

（三）训练与优化使用采集的样本数据对模型进行训练，通过调整模型参数和结构，使模型能够准确预测瓦斯涌出量。

在训练过程中，需要采用合适的优化算法和损失函数，以提高模型的泛化能力和预测精度。

同时，为了防止过拟合问题，还需要采用如早停法、正则化等手段对模型进行优化。

（四）系统实现与应用将训练好的模型集成到煤矿瓦斯涌出量预测系统中，实现实时或离线预测。

基于神经网络的煤与瓦斯突出预测系统的开发的开
题报告
一、研究背景
煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中产生的一种危险事故，其发生往往
带来严重的伤亡和财产损失。

目前，煤炭行业正积极推进安全生产，加
强对煤与瓦斯突出预防的研究和控制。

传统的煤与瓦斯突出预测方法主
要依赖于经验判断和统计分析，其局限性较大，且精度难以提高。

随着
深度学习技术的不断进步，基于神经网络的煤与瓦斯突出预测系统逐渐
引起了人们的关注。

通过建立神经网络模型，可以更准确地识别煤与瓦
斯突出的危险信号，并提高预测精度，从而有效降低煤矿事故风险。

二、研究目的
本研究旨在开发一种基于神经网络的煤与瓦斯突出预测系统，探索
其可靠性和精度，为煤炭行业的安全生产提供技术支持。

三、研究内容
（1）煤与瓦斯突出预测系统的需求分析：确定煤与瓦斯突出预测系统的基本功能和性能需求。

（2）神经网络算法的选择与建模：选择合适的神经网络算法，并通过数据预处理、特征提取等方法构建神经网络模型。

（3）煤与瓦斯突出预测系统的实现与测试：开发煤与瓦斯突出预测系统，并进行实际测试，同时对预测结果进行分析和优化。

四、研究方法
本研究主要采用实证分析方法，通过数据采集、预处理、模型建立、实验测试等方法，对基于神经网络的煤与瓦斯突出预测系统进行研究和
开发。

五、预期成果
本研究预期实现一种基于神经网络的煤与瓦斯突出预测系统，并通过实验测试评估该系统的性能和可靠性。

同时，本研究将为煤炭行业提供一种新型的煤与瓦斯突出预测方法，可为煤炭行业的安全生产提供技术支持。

基于人工神经网络的煤矿安全预警系统研究随着经济的发展和社会进步，煤矿安全问题越来越受到人们的关注。

在煤矿生产中，井下的作业环境复杂，预警机制不完善，容易发生安全事故。

因此，研究基于人工神经网络的煤矿安全预警系统已经成为当前煤矿安全领域的研究热点。

人工神经网络是一种模拟人类神经系统的计算机算法，可以模拟大脑神经元之间的相互作用，从而处理信息和解决问题。

在煤矿安全预警系统中，人工神经网络可以用于识别和分类具有潜在危险的信号，进而实现对煤矿安全的预警。

一、煤矿安全预警系统的发展随着煤矿生产的不断发展，煤矿安全问题也愈加突出。

煤矿发生的一系列安全事故，如瓦斯爆炸、煤与瓦斯突出等，给煤矿生产和矿工的生命安全带来了威胁。

为了提高煤矿生产的安全性，煤炭工业开始建立煤矿安全监测系统，将传感器技术引入到煤矿监测中，以便实现对煤矿生产环境的实时监控和掌握。

为了进一步提高煤矿安全性，煤炭工业开始着重研究煤矿安全预警系统。

经过多年的研究和发展，煤矿安全预警系统已经从简单的报警系统发展到具有智能化、自动化和高效性的复杂系统。

随着技术的迅速发展，人工神经网络作为智能化手段，被广泛地应用于煤矿安全预警系统中。

二、人工神经网络在煤矿安全预警系统中的应用人工神经网络是一种结构简单、灵活性强、并行性高的处理信息的模型，通过网络中神经元之间的相互作用来完成模式识别、信息分类等任务。

在煤矿安全预警系统中，通过人工神经网络对采集到的实时数据进行分析处理，可以识别和分类信号，实现对煤矿的安全预警。

1. 数据采集煤矿安全预警系统中，一般采用传感器来对煤矿环境进行实时监测，采集相关的气体、温度、湿度、压力、震动等信息，将采集到的数据传输到监控中心进行处理。

通过采集到的数据，可以对煤矿运行状况进行实时监测，发现煤矿生产过程中的潜在隐患并及时进行预警。

2. 数据处理与模型构建采集到的数据需要经过处理和分析，才能得到有用的信息。

通常，人工神经网络要从这些已经经过处理和标注的数据中学习，然后将学习到的知识应用到新的数据中，进而实现对煤矿的预警。