基于神经网络的地面煤层气抽采智能控制方法

发布时间：2018-05-18 18:12

  本文选题：神经网络 + 瓦斯抽采　； 参考：《煤矿安全》2016年04期

【摘要】：根据地面煤层气抽采控制系统基本要求,提出了一种基于神经网络的地面煤层气智能抽采控制方法;采用了神经网络故障诊断分类处理原理,根据瓦斯浓度传感器采集到的抽采管路中瓦斯的浓度数据,通过逻辑可编程控制器(PLC)来调整抽采管路中不同浓度下的阀门开度,调整煤层气流量,以达到安全生产的目的;根据此方法可实现多管路抽采的智能控制要求,实现了地面瓦斯抽采泵站对煤层气抽采的智能控制,解决了瓦斯抽采人工控制、半自动控制的不足之处。
[Abstract]:According to the basic requirements of surface coalbed methane extraction control system, a neural network-based intelligent extraction control method for surface coalbed methane is proposed, and the principle of neural network fault diagnosis and classification is adopted. According to the gas concentration data collected by the gas concentration sensor, the valve opening degree and the coal bed gas flow rate under different concentrations in the drainage pipeline are adjusted by using the logic programmable controller (PLC) to achieve the purpose of safe production. According to this method, the intelligent control requirements of multi-pipeline extraction can be realized, and the intelligent control of CBM extraction by surface gas pumping station is realized, which solves the shortcomings of manual control and semi-automatic control of gas extraction.
【作者单位】： 煤科集团沈阳研究院有限公司;
【基金】：“十二五”国家科技重大专项资助项目(2011ZX05040-004-002)
【分类号】：TD712.6

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本文编号：1906679