矿井瓦斯浓度自适应预测及其预警应用

作者：董丁稳; 刘洁; 王红刚

来源：中国安全科学学报, 2013, (05): 88-93.

DOI：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2013.05.021

• 监测数据
• 预处理
• 自适应预测
• 预警
• 瓦斯浓度 monitoring data
• preprocessing
• adaptive prediction
• pre-warning
• gas concentration

为有效分析煤矿瓦斯监测数据,较准确地预测瓦斯浓度,根据矿井瓦斯实时监测数据和现场采煤方式的特点,分解数据形成的时间序列,用自回归(AR)、径向基函数神经网络(RBFNN)和高斯过程回归(GPR)3个模型组合进行预测。以预测有效度作为其精度的评估指标,得出最佳瓦斯浓度预测结果,实现瓦斯浓度自适应预测,并结合瓦斯监测数据的统计特征,实现瓦斯浓度的实时动态预警。实例分析表明:应用该方法能够提高预测精度,实现超前预警。

• 单位
  西安科技大学