基于采煤工序的矿井瓦斯灾害预警研究
发布时间：2021-07-05 16:15
采煤工作面瓦斯涌出量大,导致采煤巷道极易发生瓦斯积聚,造成瓦斯事故。不同的采煤作业工序对采煤工作面煤体稳定性的破坏程度不同,从而产生不同的瓦斯浓度变化规律和特征,其中的关联还有待发掘。论文以采煤工作面瓦斯时间序列为研究对象,提出了采煤工序的分类模型以及预警模型。论文的主要研究内容如下:（1）在分析煤矿采煤工艺及采煤工序的基础上,研究了瓦斯浓度时间序列的变化规律,论述了利用瓦斯浓度时间序列进行采煤工序分类的可行性。根据采煤工序对煤体的作业强度的不同,对采煤工序类别进行了划分。（2）为了提高采煤工序的识别准确率,提出了一种基于小波包能量谱和LM算法改进的BP神经网络采煤工序分类方法。在降噪处理基础上,该方法首先利用小波包变换对瓦斯浓度时间序列进行分解,然后提取不同采煤作业工序的小波包能量谱作为特征向量,最后通过神经网络训练得到了采煤工序的分类模型。实验结果表明:使用该方法的分类准确率达到90.5%,准确率比SVM分类模型高9.5%,比KNN分类模型高7.2%。（3）为了提高对瓦斯浓度时间序列的预测精度,提出了一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的采煤工作面瓦斯浓度预测方法。该方法首先利用经...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
小波分解示意图
常高效的去噪方法，小波阈值去噪只有选取了合适的阈值，才能完全过滤掉信号的噪声信，保留原始信号中有用的信息。常用的阈值函数有软阈值函数和硬阈值函数两种。硬阈值函数(如图 2.2)和软阈值函数(如图 2.3)在对小波分解系数计算时有相同之处也有不同之处，当小波系数绝对值小于给定阈值时，两种阈值方法都会将小波系数计为零，硬阈值函数对于小波系数大于阈值的方式是令小波系数保持不变，而软阈值函数令小波系数等于两者之差。硬阈值函数： = { ，| | ， | | (2.4)式(2.4)中， 为分解信号小波系数， 为小波系数的估计值， 为阈值， 分别表示分解层数、样本位置。软阈值函数： = { ( ) д (| | )，| | ， | | (2.5)式(2.5)中， ( )为小波系数符号函数， 为小波系数的估计值， 为阈值， 分别表示分解层数、样本位置。
常高效的去噪方法，小波阈值去噪只有选取了合适的阈值，才能完全过滤掉信号的噪声信，保留原始信号中有用的信息。常用的阈值函数有软阈值函数和硬阈值函数两种。硬阈值函数(如图 2.2)和软阈值函数(如图 2.3)在对小波分解系数计算时有相同之处也有不同之处，当小波系数绝对值小于给定阈值时，两种阈值方法都会将小波系数计为零，硬阈值函数对于小波系数大于阈值的方式是令小波系数保持不变，而软阈值函数令小波系数等于两者之差。硬阈值函数： = { ，| | ， | | (2.4)式(2.4)中， 为分解信号小波系数， 为小波系数的估计值， 为阈值， 分别表示分解层数、样本位置。软阈值函数： = { ( ) д (| | )，| | ， | | (2.5)式(2.5)中， ( )为小波系数符号函数， 为小波系数的估计值， 为阈值， 分别表示分解层数、样本位置。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LSTM的脑电情绪识别模型[J]. 阚威,李云. 南京大学学报(自然科学). 2019(01)
[2]我国西北煤炭发展空间和布局研究[J]. 朱吉茂,李瑞峰,王雷. 中国矿业. 2019(01)
[3]基于支持向量机的矿井瓦斯浓度预测应用研究[J]. 赵华天. 煤炭科技. 2018(04)
[4]基于EMD-RVM-Arima的大坝变形预测模型及其应用[J]. 曹恩华,包腾飞,刘永涛,李慧. 水利水电技术. 2018(12)
[5]基于小波变换与频谱分析的表面形貌分离与重构[J]. 马骊溟,王宏朋,霍高杰,吴夏宇. 煤矿机械. 2018(12)
[6]小波包分解结合异常值检测自动去除眼电中眨眼干扰的方法[J]. 王田,李玉榕,陈建国,陈东毅. 福州大学学报(自然科学版). 2018(06)
[7]LSTM在煤矿瓦斯预测预警系统中的应用与设计[J]. 李伟山,王琳,卫晨. 西安科技大学学报. 2018(06)
[8]综采工作面智能化开采现状及发展展望[J]. 高有进,罗开成,张继业. 能源与环保. 2018(11)
[9]基于灰色理论-多元回归分析的瓦斯含量预测[J]. 许满贵,高帅帅,曹艳军,卢亚楠,王娇娇. 煤矿安全. 2018(09)
[10]基于VMD与DE-Elman的瓦斯浓度动态预测[J]. 付华,代巍. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2018(04)
博士论文
[1]含瓦斯煤层水力致裂的驱赶瓦斯规律研究[D]. 卢卫永.中国矿业大学 2018
硕士论文
[1]基于分段矢量量化的时间序列分类研究[D]. 陶志伟.苏州大学 2017
本文编号：3266404
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
小波分解示意图
常高效的去噪方法，小波阈值去噪只有选取了合适的阈值，才能完全过滤掉信号的噪声信，保留原始信号中有用的信息。常用的阈值函数有软阈值函数和硬阈值函数两种。硬阈值函数(如图 2.2)和软阈值函数(如图 2.3)在对小波分解系数计算时有相同之处也有不同之处，当小波系数绝对值小于给定阈值时，两种阈值方法都会将小波系数计为零，硬阈值函数对于小波系数大于阈值的方式是令小波系数保持不变，而软阈值函数令小波系数等于两者之差。硬阈值函数： = { ，| | ， | | (2.4)式(2.4)中， 为分解信号小波系数， 为小波系数的估计值， 为阈值， 分别表示分解层数、样本位置。软阈值函数： = { ( ) д (| | )，| | ， | | (2.5)式(2.5)中， ( )为小波系数符号函数， 为小波系数的估计值， 为阈值， 分别表示分解层数、样本位置。
常高效的去噪方法，小波阈值去噪只有选取了合适的阈值，才能完全过滤掉信号的噪声信，保留原始信号中有用的信息。常用的阈值函数有软阈值函数和硬阈值函数两种。硬阈值函数(如图 2.2)和软阈值函数(如图 2.3)在对小波分解系数计算时有相同之处也有不同之处，当小波系数绝对值小于给定阈值时，两种阈值方法都会将小波系数计为零，硬阈值函数对于小波系数大于阈值的方式是令小波系数保持不变，而软阈值函数令小波系数等于两者之差。硬阈值函数： = { ，| | ， | | (2.4)式(2.4)中， 为分解信号小波系数， 为小波系数的估计值， 为阈值， 分别表示分解层数、样本位置。软阈值函数： = { ( ) д (| | )，| | ， | | (2.5)式(2.5)中， ( )为小波系数符号函数， 为小波系数的估计值， 为阈值， 分别表示分解层数、样本位置。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LSTM的脑电情绪识别模型[J]. 阚威,李云. 南京大学学报(自然科学). 2019(01)
[2]我国西北煤炭发展空间和布局研究[J]. 朱吉茂,李瑞峰,王雷. 中国矿业. 2019(01)
[3]基于支持向量机的矿井瓦斯浓度预测应用研究[J]. 赵华天. 煤炭科技. 2018(04)
[4]基于EMD-RVM-Arima的大坝变形预测模型及其应用[J]. 曹恩华,包腾飞,刘永涛,李慧. 水利水电技术. 2018(12)
[5]基于小波变换与频谱分析的表面形貌分离与重构[J]. 马骊溟,王宏朋,霍高杰,吴夏宇. 煤矿机械. 2018(12)
[6]小波包分解结合异常值检测自动去除眼电中眨眼干扰的方法[J]. 王田,李玉榕,陈建国,陈东毅. 福州大学学报(自然科学版). 2018(06)
[7]LSTM在煤矿瓦斯预测预警系统中的应用与设计[J]. 李伟山,王琳,卫晨. 西安科技大学学报. 2018(06)
[8]综采工作面智能化开采现状及发展展望[J]. 高有进,罗开成,张继业. 能源与环保. 2018(11)
[9]基于灰色理论-多元回归分析的瓦斯含量预测[J]. 许满贵,高帅帅,曹艳军,卢亚楠,王娇娇. 煤矿安全. 2018(09)
[10]基于VMD与DE-Elman的瓦斯浓度动态预测[J]. 付华,代巍. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2018(04)
博士论文
[1]含瓦斯煤层水力致裂的驱赶瓦斯规律研究[D]. 卢卫永.中国矿业大学 2018
硕士论文
[1]基于分段矢量量化的时间序列分类研究[D]. 陶志伟.苏州大学 2017
本文编号：3266404
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/anquangongcheng/3266404.html
