基于模糊C均值聚类算法的矿井煤炭自燃预测

发布时间：2018-10-09 16:04

【摘要】：为实现矿井煤炭自燃预测控制,对煤层自燃原因进行分析,得到煤炭含水量、发热量、含硫量、倾斜角和地质构造以及煤层瓦斯含量共6种自燃因素,首先将某煤矿历年来的数据作为原始数据,再通过模糊C均值聚类的方法对这些原始数据进行分类,建立标准模型库,再将新的数据通过模糊模式识别中贴近度的方法与模型库相匹配,预测矿井待开采煤层自燃的可能程度,针对不同的程度选择不同的开采方案以及控制煤炭自燃的方案,使煤矿安全生产得以保障。
[Abstract]:In order to realize the prediction and control of coal spontaneous combustion in coal mine, the causes of spontaneous combustion of coal seam are analyzed, and six factors of spontaneous combustion are obtained, such as coal water content, calorific value, sulphur content, inclination angle and geological structure, and coal seam gas content. First, the data of a coal mine over the years are taken as the original data, and then the original data are classified by the fuzzy C-means clustering method, and the standard model base is established. Then the new data is matched with the model base through the method of close degree in fuzzy pattern recognition to predict the possible degree of spontaneous combustion of coal seam to be mined, to select different mining plan and to control coal spontaneous combustion according to different degree. To ensure the safety of coal mine production.
【作者单位】： 北京城市学院机电工程系;北京工业职业技术学院;
【分类号】：TD752.2

【参考文献】

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【共引文献】

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