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《延时煤与瓦斯突出的实时预警理论与应用研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第37卷第2期中国矿业大学学报Vol.37No.22008年3月JournalofChinaUniversityofMining&TechnologyMar.2008延时煤与瓦斯突出的实时预警理论与应用研究罗新荣,杨飞,康与涛,张爱然(中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室安全工程学院,江苏徐州221008)摘要:结合煤矿井下瓦斯涌出实时监测图,利用神经网络技术判断瓦斯异常情况.选取4个参数作为瓦斯延时突出预测的特征指标:井下瓦斯涌出峰值、瓦斯上升梯度、瓦斯超限时间和瓦斯下降梯度.瓦斯异常涌出超限3%,并持续时间超过10s为瓦斯延时突出敏感指标的
2、临界值.结合VB+ADO的编程及数据库访问技术,建立了人工智能神经网络的瓦斯预警理论模型、瓦斯预警模型的自学习训练方法和瓦斯预警技术.模型预测结果与实际情况完全相同.关键词:瓦斯;延时突出;预警;神经网络中图分类号:TD713文献标识码:A文章编号:100021964(2008)0220163204ResearchonReal2TimeAlarmTheoryofDelayedCoalandGasOutburstLUOXin2rong,YANGFei,KANGYu2tao,ZHANGAi2ran(StateKeyLaboratoryofCoalResou
3、rcesandMineSafety,SchoolofSafetyEngineering,ChinaUniversityofMining&Technology,Xuzhou,Jiangsu221008,China)Abstract:Real2timemonitoringofgasdischargesinacoalminewasdoneusingneuralnetwork(NN)technology.Fourparameterswerefoundtopredictdelayedcoalandgasoutburst.Theywerethepeakconcen
4、trationofthegasemission,therateofincreaseofthegasconcentration,theovertimeofgasemissionandthedescentgradientofgasconcentration.Theresultsshowthatgasconcentrationsexceeding3%fordurationofmorethan10sareconditionsthatpredictadelayedcoalandgasoutburst.TheartificialintelligenceNNtheo
5、ry,thetrainingbyself2learning,andthetechnologywarninggasunconventionalitywereestablishedbyprogrammingwithVBandADO.Thepredictedresultsofthemodelareconsistentwiththefacts.Keywords:gas;delayoutburst;alarm;neuralnetwork煤与瓦斯延时突出是爆破或作业后一段时间神经网络的主要应用领域有模式识别、预测、分类、内在爆破或作业处发生的煤与瓦斯突出.一般在发
6、非线性回归及过程控制等.根据瓦斯特征信息预测生延时突出前将出现瓦斯涌出量持续增大、瓦斯浓煤与延时瓦斯突出危险性就是一个模式识别的过[325]度增高,巷道顶板及两帮压力增加等异常动力现程.[122]象.因此有效利用这些异常动力现象,实现非接应用反向传播人工神经网络(BP神经网络),触实时延时瓦斯突出预警和警报具有重大的意义.建立煤与延时瓦斯突出危险性的预测模型,通过多智能瓦斯预警系统是利用瓦斯传感器检测的组已知特征信息样本及其结果训练该模型以形成瓦斯浓度、持续时间等特征信息,采用人工神经网一定的预测规则,进而实现对采掘面延时瓦斯突出络理论的瓦斯突出判据来
7、判断瓦斯突出.人工智能的预警和警报.该系统较好地解决了瓦斯报警系统收稿日期:2007-06-15基金项目:国家自然科学基金重点项目(50534050);教育部科学技术研究重点项目(105025)作者简介:罗新荣(19572),男,江西省樟树市人,教授,博士生导师,从事瓦斯防治理论与技术等方面的研究.E2mail:luoxr@sohu.com,bwguan3@cumt.edu.cnTel:0516283884237164中国矿业大学学报第37卷存在的两大难题(误报、漏报),并在处理瓦斯突出在BP神经网络模型中,输入参数是影响突出真伪方面表现了明显的有效性
8、乃至创造性.预报的主要因素,确定那些能够反映巷道瓦斯延时突出规律的特征信息是建立巷道瓦斯延时突
