基于数据融合的煤矿瓦斯灾害预测的研究

发布时间：2017-08-26 07:21

  本文关键词：基于数据融合的煤矿瓦斯灾害预测的研究

  更多相关文章： 瓦斯突出 模糊评判 数据融合 预警系统

【摘要】：煤与瓦斯突出是众多煤矿矿井瓦斯灾害中危险性最大,破环性最强,造成伤亡最多的安全事故,现代煤炭企业已经把瓦斯突出的预防和控制列为煤矿安全工作最为重要的任务。煤与瓦斯突出是一种复杂的动力现象,它的发生是多种因素综合作用的结果,并且这些影响因素与瓦斯突出的关系较为复杂,很难用简单的数学概念进行线性量化分析,这就导致瓦斯突出预测成为一项很有难度的工作。构建一个能够准确分析瓦斯突出各主要影响因素的权重分布,并且对瓦斯突出危险性等级进行准确预测的模型,是矿井瓦斯突出预测研究中需要解决的至关重要的课题。本文参考大量前人的著作和文献,基于一些已有的关于瓦斯突出原因的猜想,对瓦斯突出的机理进行了探讨,详细介绍了一些与瓦斯突出密切相关的客观因素和人为原因。在此基础上对一些已有的瓦斯突出预测方法进行了研究,分析比较这些方法的优缺点,为下文煤与瓦斯突出预测的研究提供了理论依据。本文将多传感器数据融合技术引入煤矿瓦斯突出危险性预测的研究中。首先应用改进的AHP分析法对影响因素的权重分布进行分析；然后应用改进的模糊概率统计的方法求解因素集的决策矩阵；最后对得到的权重向量和决策矩阵进行融合运算,就可以得到最终的决策结果。这种设计最大的优势在于有效减少了由单个传感器异常而对结果造成的影响,使得系统具有较强的生存能力和较高的置信度。前面的内容构建了基于多传感器模糊数据融合的煤与瓦斯突出预测模型,文章的最后选取山西省某矿的数个工作面传感器检测数据的历史记录,对模型进行实例验证。通过对实验结果的分析表明,构建的模型所得出的预测结果与历史情况相吻合,这种方法构建的模型大大提高了预警系统的性能和稳定性。
【关键词】：瓦斯突出 模糊评判 数据融合 预警系统
【学位授予单位】：辽宁工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD713;TP202
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 课题研究的背景9-10
• 1.2 研究的目的和意义10
• 1.3 国内外研究现状10-11
• 1.4 本文的研究内容和技术路线11-13
• 1.4.1 研究内容11-12
• 1.4.2 技术路线12-13
• 2 煤与瓦斯突出概述13-20
• 2.1 煤与瓦斯突出机理13
• 2.2 瓦斯突出预测方法13-17
• 2.2.1 煤与瓦斯突出区域预测法14-15
• 2.2.2 煤与瓦斯突出局部预测法15-17
• 2.3 我国目前瓦斯管理现状17-19
• 2.3.1 煤矿瓦斯监测系统的构成17-19
• 2.3.2 煤矿瓦斯突出监测系统发展现状19
• 2.3.3 存在的问题和不足19
• 2.4 本章小结19-20
• 3 多传感器数据融合的理论研究20-33
• 3.1 多传感器数据融合的理论基础20-28
• 3.1.1 数据融合的概念20-21
• 3.1.2 数据融合的处理过程21-22
• 3.1.3 数据融合的结构和层次22-27
• 3.1.4 多传感器数据融合算法的介绍27-28
• 3.2 模糊综合评判理论28-32
• 3.2.1 模糊综合评价的数学模型28-30
• 3.2.2 多传感器信息的模糊综合评判30-32
• 3.3 本章小结32-33
• 4 基于多传感器数据融合的瓦斯突出预测模型的建立33-44
• 4.1 分析指标及模型体系33-34
• 4.2 多传感器数据融合模型34-36
• 4.2.1 数据融合系统结构的选择34-35
• 4.2.2 数据融合算法的选择35-36
• 4.3 指标权重的确定36-41
• 4.3.1 指标确定的主要方法介绍36
• 4.3.2 因素集的权重分析方法36-41
• 4.4 隶属度及隶属函数的确定41-43
• 4.5 本章小结43-44
• 5 基于模糊数据融合的应用实例44-53
• 5.1 预测样本的选取44
• 5.2 模糊数据融合模型及其求解44-51
• 5.2.1 运用改进的AHP分析法求解因素的权重向量44-46
• 5.2.2 运用隶属度函数求解因素的决策矩阵46-49
• 5.2.3 中枢融合系统的决策融合49-51
• 5.3 实验结论51-52
• 5.4 本章小结52-53
• 6 总结与展望53-54
• 6.1 本文总结53
• 6.2 展望53-54
• 参考文献54-57
• 作者简历57-59
• 学位论文数据集59

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本文编号：740428