井下瓦斯預(yù)測(cè)及其預(yù)警裝置的實(shí)現(xiàn).pdf

1、井下煤礦釋放的瓦斯是引起安全隱患的重大因素之一,瓦斯氣體在空氣中的爆炸下限體積分?jǐn)?shù)為5.3％,上限體積分?jǐn)?shù)為16.0%。一旦發(fā)生事故,不但造成國家財(cái)產(chǎn)的巨大損失,而且直接威脅著礦工的生命。目前,對(duì)于瓦斯災(zāi)害的防范,主要采取的手段是對(duì)煤礦瓦斯?jié)舛鹊膶?shí)時(shí)檢測(cè),雖然這種方法現(xiàn)今比較成熟和普及,但是由于它不能對(duì)未來瓦斯?jié)舛鹊淖兓鞒鍪孪鹊念A(yù)知,在提高人們警覺的意識(shí)上還做的不夠,很難留給人們足夠的時(shí)間對(duì)問題進(jìn)行分析和處理,從而造成了事故的頻頻發(fā)生

2、。針對(duì)這一問題,再結(jié)合目前國內(nèi)外瓦斯預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀,本文在對(duì)各種瓦斯預(yù)測(cè)方法研究的基礎(chǔ)之上,設(shè)計(jì)了一種預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確的低功耗、便攜式、智能化的瓦斯預(yù)測(cè)預(yù)警裝置。本文首先通過對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型、馬爾柯夫模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型(SVM)以及基于商空間的覆蓋算法預(yù)測(cè)模型的研究,然后進(jìn)行不同的模型組合,再經(jīng)過對(duì)組合模型的試驗(yàn)仿真,分析和比較,最后得出一種最優(yōu)的模型組合:灰色模型與基于商空間的覆蓋算法組合模型,并將這種算法運(yùn)用到整個(gè)裝置