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摘要
针对目前煤矿防突预警技术存在的预警模型有效性不明确、预警临界值误差较大、预警系统对煤矿的适应性较差等问题，分析了煤矿防突信息的特征，应用多源数据驱动思维，设计了多源数据驱动的防突预警系统结构，研究了多源数据驱动的防突预警指标自适应技术，实现预警模型有效性的定量评价智能优选和预警临界值自适应训练，提升预警系统对煤矿的适应能力，提高预警准确率。通过建立预警模型有效性定量评价方法，智能优选预警模型，避免人为主观因素造成的模型选择失误；通过建立预警临界值自适应训练方法，使预警临界值能够与煤矿实际情况相适应，并且预警临界值的精确度随时间的推移逐渐提高，减少了临界值考察的工作量。该技术体系在贵州盘州地区某煤矿应用过程中，从4个代表性预警模型中定量筛选了效果较好的预警模型A和预警模型S,在瓦斯体积分数并未超限的情况下，预警模型A提前捕捉到因煤厚变化引起的瓦斯涌出异常状况，并及时发布预警信息，在采取相应措施后消除了事故隐患。该技术能够使煤矿防突预警具有更高的适应性，提高煤矿防突管理水平，为安全生产决策提供支持。
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单位中煤科工集团重庆研究院有限公司; 瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室
