【摘要】：煤炭是我國(guó)重要的一次能源,由于礦井井下工作面環(huán)境惡劣,在煤炭開采作業(yè)中,瓦斯?jié)舛鹊淖兓?導(dǎo)致瓦斯突出、瓦斯爆炸等礦井災(zāi)害時(shí)有發(fā)生。為了穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),保障煤礦開采工作環(huán)境的安全,引入一套完整的煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)井下瓦斯?fàn)顩r的監(jiān)測(cè)。如何準(zhǔn)確動(dòng)態(tài)地根據(jù)監(jiān)測(cè)信息的分析處理對(duì)煤礦井下瓦斯災(zāi)害做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,一直是值得重點(diǎn)關(guān)注的問題。針對(duì)煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的非線性、時(shí)變性和多參數(shù)強(qiáng)耦合性問題,多傳感器信息融合技術(shù)可以有效地對(duì)礦井各類傳感器采集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合分析。煤礦井下傳感器在較差的工作環(huán)境中采集到的數(shù)據(jù)信息會(huì)因?yàn)橥饨缫蛩馗蓴_產(chǎn)生變異,不能真實(shí)反映井下安全狀況,采用支持向量機(jī)進(jìn)行去噪分類處理,應(yīng)用核獨(dú)立主元分析算法對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行降維特征提取,預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入加權(quán)平均D-S證據(jù)融合模型中進(jìn)行決策級(jí)融合,同時(shí)采用進(jìn)化差分蝙蝠算法對(duì)各證據(jù)賦予的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化處理,有效地解決了沖突證據(jù)間的融合問題,加快了證據(jù)融合的收斂速度,然后根據(jù)融合結(jié)果進(jìn)行瓦斯災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)警,降低事故造成人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。選取霍州辛置煤礦的數(shù)據(jù)樣本做試驗(yàn)驗(yàn)證以及仿真分析,融合結(jié)果表明改進(jìn)的加權(quán)平均D-S證據(jù)融合改善了證據(jù)融合存在的“一票否決”現(xiàn)象,增加了融合結(jié)果對(duì)最終決策的準(zhǔn)確性。該改進(jìn)方法提高了煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)的快速性和準(zhǔn)確性,實(shí)現(xiàn)了瓦斯災(zāi)害信息預(yù)警的目的。
【圖文】：

34 0.79 70 106 0.73 142 0.83 178 0.7335 0.75 71 107 0.74 143 0.79 179 0.7536 0.74 72 108 0.78 144 0.78 180 0.71含變異缺失噪聲的數(shù)據(jù)樣本如圖 2.3 所示。

庵異和缺失數(shù)據(jù)釋本處理效果圖
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TD712

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2644787