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基于模糊C均值聚類算法的礦井煤炭自燃預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2018-10-09 16:04
【摘要】:為實(shí)現(xiàn)礦井煤炭自燃預(yù)測(cè)控制,對(duì)煤層自燃原因進(jìn)行分析,得到煤炭含水量、發(fā)熱量、含硫量、傾斜角和地質(zhì)構(gòu)造以及煤層瓦斯含量共6種自燃因素,首先將某煤礦歷年來的數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù),再通過模糊C均值聚類的方法對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,建立標(biāo)準(zhǔn)模型庫,再將新的數(shù)據(jù)通過模糊模式識(shí)別中貼近度的方法與模型庫相匹配,預(yù)測(cè)礦井待開采煤層自燃的可能程度,針對(duì)不同的程度選擇不同的開采方案以及控制煤炭自燃的方案,使煤礦安全生產(chǎn)得以保障。
[Abstract]:In order to realize the prediction and control of coal spontaneous combustion in coal mine, the causes of spontaneous combustion of coal seam are analyzed, and six factors of spontaneous combustion are obtained, such as coal water content, calorific value, sulphur content, inclination angle and geological structure, and coal seam gas content. First, the data of a coal mine over the years are taken as the original data, and then the original data are classified by the fuzzy C-means clustering method, and the standard model base is established. Then the new data is matched with the model base through the method of close degree in fuzzy pattern recognition to predict the possible degree of spontaneous combustion of coal seam to be mined, to select different mining plan and to control coal spontaneous combustion according to different degree. To ensure the safety of coal mine production.
【作者單位】: 北京城市學(xué)院機(jī)電工程系;北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】:TD752.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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