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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薛生;郑晓亮;袁亮;来文豪;张玉婷【期刊名称】《煤炭学报》【年(卷),期】2024(49)2【摘要】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。
【总页数】31页(P664-694)【作者】薛生;郑晓亮;袁亮;来文豪;张玉婷【作者单位】安徽理工大学深部煤炭安全开采与环境保护全国重点实验室;安徽理工大学煤炭安全精准开采国家地方联合工程研究中心;合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室);安徽理工大学公共安全与应急管理学院;安徽理工大学电气与信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】TD713【相关文献】1.矿井煤与瓦斯突出强度机器学习预测方法探讨2.基于瓦斯地质与监控信息耦合的煤与瓦斯突出预测方法3.基于数据填补-机器学习的煤与瓦斯突出预测效果研究4.基于机器学习的煤与瓦斯突出预测指标贡献的定量评价研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MapX组件的矿井通风管理信息系统的研究的开题报告一、研究背景煤矿是我国的主要能源资源，但煤矿事故时有发生，在煤矿生产过程中，为确保人员安全、提高生产效率，通风管理是煤矿生产中至关重要的环节。
为了提高煤矿通风管理的效率和精确度，智能化和信息化已经成为当前煤矿通风管理的重要研究方向。
煤矿通风管理信息系统能够收集、分析煤矿通风管理相关的数据，为决策提供支持，有效提高煤矿通风管理工作流程。
MapX组件是一种基于GIS技术的三维空间展示工具，通过MapX组件可以将通风管网、瓦斯传感器、人员分布等数据进行三维化展示，优化管理决策。
二、研究内容本研究基于MapX组件，以煤矿通风管理为研究对象，开发煤矿通风管理信息系统，并实现以下功能：1. 三维展示通风管网、瓦斯传感器、人员分布等数据；2. 实现快速查找设备故障点，预警瓦斯超标等异常情况；3. 实现对通风流量、炭粉浓度、瓦斯浓度等数据的可视化展示和统计分析；4. 实现对矿井人员的安全管理，包括定位、实时监控、预警等功能。
三、研究方法本研究首先通过文献调研和实地考察，了解煤矿通风管理信息的数据特点和管理流程。
然后基于MapX组件，利用C#语言和Oracle数据库开发系统，并利用OpenGL 3D图形技术进行可视化展示。
四、研究意义本研究能够提高煤矿通风管理信息化程度和精确度，对于改善煤矿生产中存在的安全和环保问题具有重要的意义。
五、进度计划1. 2021年11月-12月：完成研究方案的制定和资料的收集整理；2. 2022年1月-3月：完成系统需求分析和设计；3. 2022年4月-6月：完成系统开发和测试；4. 2022年7月-8月：完成系统上线和调试；5. 2022年9月-10月：完成研究报告的撰写。
基于SA-GA-FCM的煤与瓦斯突出预测研究的开题报告1.研究背景煤与瓦斯突出是煤矿生产安全中的严重问题之一，煤与瓦斯突出事故往往会给矿工生命和财产造成巨大的损失。
因此，煤与瓦斯突出预测是煤矿安全生产的重要一环。
目前，国内外学者们已经开展了大量的煤与瓦斯突出预测的研究，但是这些预测方法存在一些不足，如对煤矿开采情况的研究较少、特征分析方法不够严谨、模型预测准确性较低等。
因此，需要开展更加深入的煤与瓦斯突出预测研究，提高预测精度和可靠性。
2.研究内容本研究主要基于SA-GA-FCM（Spectrum Analysis-Genetic Algorithm-Fuzzy C-Means）算法，结合煤矿开采工程的实际情况，对煤与瓦斯突出进行预测。
（1）数据采集和处理：根据煤矿开采工程的实际情况，采集具有代表性的煤矿数据，并进行处理和清洗。
（2）特征分析：通过分析煤矿开采工程中的重要特征，如地质结构、煤层属性、采矿工艺等因素，对煤与瓦斯突出进行特征分析，确定有用的特征变量。
（3）SA-GA-FCM算法建模：使用SA-GA-FCM算法对煤与瓦斯突出进行预测，其中Spectrum Analysis（频谱分析）用于预处理数据，Genetic Algorithm（遗传算法）用于寻优，Fuzzy C-Means（模糊C均值）用于聚类。
（4）模型评价与验证：对建立的SA-GA-FCM模型进行评价和验证，使用ROC曲线和混淆矩阵等方法进行模型性能评估，最终得到准确的煤与瓦斯突出预测结果。
3.研究意义本研究基于SA-GA-FCM算法对煤与瓦斯突出进行预测，可为煤矿开采工程提供重要的安全保障。
具体意义如下：（1）提高预测精度和可靠性：基于SA-GA-FCM算法进行煤与瓦斯突出预测，可使预测精度和可靠性得到提高。
（2）提供科学决策依据：通过对煤与瓦斯突出进行预测，为煤矿安全生产提供科学决策依据，有助于预防和控制煤与瓦斯突出事故的发生。
煤与瓦斯突出实时预警技术研究及应用摘要：煤与瓦斯突出是我国采矿行业所面临的一大难题，尤其是近年我国大部分矿井越来越深，矿井内压力越来越大，煤与瓦斯突出发生的可能性也随之不断攀升，为此我国煤矿开采相关部门、煤矿公司以及突发事故预警研究中心共同研发出了应对煤与瓦斯突出的预警技术，并将其应用到了具体的矿井采矿事业中。
本文对煤与瓦斯突出实时预警技术的研究及应用进行简单分析。
关键词：煤与瓦斯突出；实时预警；研究应用引言：煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中一种非常突出而复杂的动力现象，而我国的煤与瓦斯突出事故的发生率占据了全世界突出总次数的 37% 左右，严重地威胁了矿井的安全生产，我国的煤矿专业人士都一直非常重视防突工作。
煤与瓦斯事故的困境依然非常严峻。
只有以矿井基础资料为支撑，再从多个方面来综合分析各种危险信息和危险预兆，才能够更好地对工作面内部突出的危险状态和发展的趋势进行合理的评价，从而更好地实现瓦斯灾害的预警，对于煤矿事业后续的发展也有着很重要的意义。
一、煤矿瓦斯灾害预警的基本原理影响煤矿瓦斯灾害发生的机理一般非常复杂，内部的影响因素类型也较多。
因此，煤与瓦斯突出综合预警技术是在理论结合实际的背景下所设计出的一类预警系统。
该系统主要从工作面的危险性、防突措施和安全管理三个方面来系统地分析日常预测的指标、发展规律、邻近空间采掘作业的影响、瓦斯涌出的特性和重大措施缺陷等相关突出的影响因素，并在最终建立起一个预警指标体系。
二、煤与瓦斯突出预警技术研究1.煤与瓦斯突出对于矿井具有极大的破坏力，严重威胁着采矿人员的人身安全。
但是幸运的是煤与瓦斯突出具有一个孕育发展的过程，是可预测的。
煤与瓦斯突出预警技术即是通过煤与瓦斯突出事故的各项预兆的大数据处理分析来及时对煤与瓦斯突出进行预警。
煤与瓦斯突出预警技术运行流程首先就是对于煤与瓦斯突出的前兆进行收集分析，然后根据各项指标预判出煤与瓦斯突出事故的等级，然后将预估结果等级从预警平台发出，经矿井相关负责人审批通过后启动预警，采取防范煤与瓦斯突出事故的相应措施，及时对矿井内煤与瓦斯突出覆盖地的各项物品进行保护，并撤离矿井内的采矿人员，避免人力物力损失。
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GIS的煤与瓦斯突出预测系统研究
许欢迎;张俊
【期刊名称】《山西建筑》
【年(卷),期】2008(034)010
【摘要】论述了基于GIS的煤与瓦斯突出预测系统的可行性研究,提出了基于GIS 平台的煤与瓦斯突出预测的新方法,讨论了如何利用GIS技术和计算机技术实现瓦斯区域预测的科学自动化管理,提供了基于GIS的防突措施决策.
【总页数】2页(P364-365)
【作者】许欢迎;张俊
【作者单位】河南煤田地质局一队,河南,新郑,451150;河南省地矿局第二地质队,河南,焦作,454002
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于GIS的煤与瓦斯突出预测系统研究 [J], 邓万涛;尹智雄;张明
2.基于ArcIMS的煤与瓦斯突出预测WebGIS研究与开发 [J], 王润怀;李永树;向中林;刘永和
3.基于GIS的煤与瓦斯突出预测系统的设计 [J], 杨坤;宋维宾;毕科柯
4.基于煤与瓦斯突出预测的瓦斯地质信息采集、分析系统研究 [J], 张瑞林;鲜学福;孙斌
5.基于GIS的煤与瓦斯突出预测系统研究 [J], 邓万涛;
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基于MapX的煤与瓦斯突出预警技术研究
本文结合“基于GIS的煤矿安全信息系统设计与开发”项目和“国家2008年注册安全工程师考试大纲提出的事故预警机制建立”理论的提出,以煤与瓦斯突出危险性预警为研究对象,运用预警基本理论、煤与瓦斯突出预测技术、地理信息系统(GIS)技术以及安全系统工程的分析方法,构建了煤与瓦斯突出预警理论,提出了煤与瓦斯突出预警的逻辑工作过程和基于GIS的煤与瓦斯突出预警的标准化实现过程。
在进行理论创新的同时,运用MapX地理信息系统开发控件,进行了GIS的二次开发,构建了煤与瓦斯突出预警系统,实现了对煤与瓦斯突出数据的集成管理和可视化显示,可为煤与瓦斯突出的防治、应急管理提供可靠依据。
本文完成的研究工作及取得的主要进展如下:(1)综合运用预警基本理论、煤与瓦斯突出预测技术以及安全系统工程的分析方法,构建了煤与瓦斯突出预警理论,对该理论的内涵进行了界定,并提出了煤与瓦斯突出危险性预警的逻辑工作过程,形成了完整的煤与瓦斯突出预警理论体系。
(2)深入分析了地理信息系统适用于预警的功能,研究分析了GIS适用于预警的优点,阐述了地理信息系统中图层、专题地图、专题地图分级显示作为GIS适用于预警信号输出的原理。
(3)通过对煤与瓦斯突出影响因素的分析,提出了运用数量化理论建立煤与瓦斯突出综合预警模型的步骤,研究预警模型基于GIS表达的关键技术,提出了基于GIS的煤与瓦斯突出预警实现的标准化过程。
(4)通过研究GIS对空间数据与属性数据的管理模式,提出系统数据解决方案,建立了煤与瓦斯突出基础信息和灾害信息的分类管理模型,实现对煤与瓦斯突出数据的有效集成管理和可视化显示。
(5)对煤与瓦斯突出警兆指标进行了研究,建立了预警信息的分级输出标准,提出基于GIS的预警级别输出方式,与针对煤与瓦斯突出危险性状态的分级管理模式。
(6)基于控件GIS开发的优点和MapX的具体使用方法,使用VB6.0编程语言,开发了集信息管理、煤与瓦斯突出危险性预警于一体的煤与瓦斯突出预警系统,并使用该预警系统对试验矿井煤与瓦斯突出危险性进行了预警,验证了本研究方法的客观性、科学性与可用性。
