煤礦瓦斯安全風(fēng)險識別與評價研究
發(fā)布時間:2023-11-11 14:42
煤礦企業(yè)中瓦斯災(zāi)害事故是制約礦井安全高效生產(chǎn)的重要因素之一。系統(tǒng)地分析各種誘發(fā)瓦斯災(zāi)害事故的原因,實現(xiàn)瓦斯災(zāi)害事故的早期科學(xué)預(yù)警,是解決煤礦井下安全生產(chǎn)重要課題之一?茖W(xué)預(yù)測與度量煤礦瓦斯安全風(fēng)險度,為煤礦安全風(fēng)險性的客觀、科學(xué)、正確評價與評估提供理論基礎(chǔ)。所以開展煤礦瓦斯安全風(fēng)險方面的研究工作,不僅可提高煤礦企業(yè)管理者防控災(zāi)害的意識和安全生產(chǎn)管理水平,對于降低煤礦企業(yè)安全風(fēng)險、提高礦井防災(zāi)抗災(zāi)能力以及豐富瓦斯災(zāi)害防治理論都具有重要的現(xiàn)實意義和理論價值。論文采用文獻研究、理論研究、現(xiàn)場調(diào)研、算法改進、實證分析等方法開展煤礦瓦斯安全風(fēng)險研究,從煤礦事故致因機理入手,針對瓦斯災(zāi)害事故防治方面存在的不足,須深入研究災(zāi)害致因因素識別、安全風(fēng)險度預(yù)估、安全風(fēng)險評價等三個科學(xué)問題。文中采用關(guān)聯(lián)規(guī)則理論,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素進行識別研究;采用馬爾科夫鏈模型對礦井瓦斯安全風(fēng)險度進行預(yù)測分析;通過算法優(yōu)選,改進了狼群算法,并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了煤礦瓦斯安全性評價模型,切實提高了評價客觀性和準(zhǔn)確性。同時,將煤礦瓦斯安全風(fēng)險度預(yù)測模型和安全評價模型進行實證分析,進一步論證其科學(xué)性...
【文章頁數(shù)】:136 頁
【學(xué)位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意義
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意義
1.3 論文主要研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
1.3.3 研究方法及技術(shù)路線
1.4 本章小結(jié)
2 文獻綜述
2.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險因素識別研究
2.1.1 瓦斯安全風(fēng)險因素識別研究進展
2.1.2 瓦斯安全風(fēng)險因素識別研究評論
2.2 煤礦安全事故致因機理研究
2.2.1 風(fēng)險分析方法
2.2.2 煤礦安全事故致因機理研究進展
2.3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價方法研究
2.3.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價研究進展
2.3.2 煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價研究評論
2.4 本章小結(jié)
3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險機理分析
3.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險物理機理研究
3.2 煤礦瓦斯風(fēng)險事故致因機理研究
3.3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險治理研究
3.4 煤礦瓦斯安全風(fēng)險治理基本問題
3.5 本章小結(jié)
4 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素識別
4.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
4.1.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
4.1.2 瓦斯安全事故致因網(wǎng)絡(luò)模型分析
4.2 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
4.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相關(guān)理論
4.2.2 Apriori算法的挖掘流程
4.2.3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
4.2.4 基于社會網(wǎng)絡(luò)的煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型
4.3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系
4.4 本章小結(jié)
5 基于馬爾科夫鏈模型的煤礦瓦斯安全風(fēng)險度預(yù)測研究
5.1 煤礦瓦斯災(zāi)害分級及風(fēng)險度評價規(guī)則定義
5.2 馬爾科夫鏈模型的建立
5.2.1 馬爾科夫鏈模型應(yīng)用于煤礦瓦斯災(zāi)害預(yù)估的可行性研究
5.2.2 馬爾科夫鏈理論簡介及應(yīng)用
5.2.3 馬爾科夫鏈模型狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣求解方法確定
5.2.4 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣求解與修正
5.3 基于馬爾科夫鏈的煤礦瓦斯災(zāi)害預(yù)測
5.3.1 我國煤礦瓦斯災(zāi)害綜述
5.3.2 基于馬爾科夫鏈的煤與瓦斯突出概率預(yù)測
5.4 基于馬爾科夫鏈的煤與瓦斯突出風(fēng)險度預(yù)測分析
5.5 本章小結(jié)
6 基于IWPA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價
6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價的可行性
6.1.1 傳統(tǒng)安全評價方法存在的缺點
6.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點
6.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價的可行性
6.2 算法的優(yōu)選
6.3 改進狼群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.3.1 基于信念學(xué)習(xí)模型改進WPA
6.3.2 IWPA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.4 IWPA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合函數(shù)驗證
6.5 基于IWPA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型瓦斯風(fēng)險評價
6.6 本章小結(jié)
7 煤礦瓦斯安全風(fēng)險度預(yù)測與安全評價模型的實證分析
7.1 李雅莊煤礦概況
7.1.1 礦井位置與交通
7.1.2 瓦斯涌出情況
7.1.3 礦井開拓開采情況
7.1.4 礦井通風(fēng)系統(tǒng)現(xiàn)狀
7.2 組合模型在李雅莊煤礦瓦斯災(zāi)害評價中的應(yīng)用
7.2.1 樣本的采集與處理
7.2.2 IWPA-BP模型訓(xùn)練及結(jié)果分析
7.2.3 馬爾科夫鏈模型訓(xùn)練及結(jié)果分析
7.3 李雅莊煤礦瓦斯安全風(fēng)險治理技術(shù)
7.4 李雅莊煤礦瓦斯風(fēng)險改進措施實踐檢驗
7.5 本章小結(jié)
8 結(jié)論與展望
8.1 主要結(jié)論
8.2 創(chuàng)新點
8.3 研究展望
參考文獻
致謝
作者簡介
本文編號:3862744
【文章頁數(shù)】:136 頁
【學(xué)位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意義
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意義
1.3 論文主要研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
1.3.3 研究方法及技術(shù)路線
1.4 本章小結(jié)
2 文獻綜述
2.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險因素識別研究
2.1.1 瓦斯安全風(fēng)險因素識別研究進展
2.1.2 瓦斯安全風(fēng)險因素識別研究評論
2.2 煤礦安全事故致因機理研究
2.2.1 風(fēng)險分析方法
2.2.2 煤礦安全事故致因機理研究進展
2.3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價方法研究
2.3.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價研究進展
2.3.2 煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價研究評論
2.4 本章小結(jié)
3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險機理分析
3.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險物理機理研究
3.2 煤礦瓦斯風(fēng)險事故致因機理研究
3.3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險治理研究
3.4 煤礦瓦斯安全風(fēng)險治理基本問題
3.5 本章小結(jié)
4 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素識別
4.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
4.1.1 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
4.1.2 瓦斯安全事故致因網(wǎng)絡(luò)模型分析
4.2 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因因素的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
4.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相關(guān)理論
4.2.2 Apriori算法的挖掘流程
4.2.3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
4.2.4 基于社會網(wǎng)絡(luò)的煤礦瓦斯安全風(fēng)險致因關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型
4.3 煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系
4.4 本章小結(jié)
5 基于馬爾科夫鏈模型的煤礦瓦斯安全風(fēng)險度預(yù)測研究
5.1 煤礦瓦斯災(zāi)害分級及風(fēng)險度評價規(guī)則定義
5.2 馬爾科夫鏈模型的建立
5.2.1 馬爾科夫鏈模型應(yīng)用于煤礦瓦斯災(zāi)害預(yù)估的可行性研究
5.2.2 馬爾科夫鏈理論簡介及應(yīng)用
5.2.3 馬爾科夫鏈模型狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣求解方法確定
5.2.4 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣求解與修正
5.3 基于馬爾科夫鏈的煤礦瓦斯災(zāi)害預(yù)測
5.3.1 我國煤礦瓦斯災(zāi)害綜述
5.3.2 基于馬爾科夫鏈的煤與瓦斯突出概率預(yù)測
5.4 基于馬爾科夫鏈的煤與瓦斯突出風(fēng)險度預(yù)測分析
5.5 本章小結(jié)
6 基于IWPA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價
6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價的可行性
6.1.1 傳統(tǒng)安全評價方法存在的缺點
6.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點
6.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于煤礦瓦斯安全風(fēng)險評價的可行性
6.2 算法的優(yōu)選
6.3 改進狼群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.3.1 基于信念學(xué)習(xí)模型改進WPA
6.3.2 IWPA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.4 IWPA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合函數(shù)驗證
6.5 基于IWPA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型瓦斯風(fēng)險評價
6.6 本章小結(jié)
7 煤礦瓦斯安全風(fēng)險度預(yù)測與安全評價模型的實證分析
7.1 李雅莊煤礦概況
7.1.1 礦井位置與交通
7.1.2 瓦斯涌出情況
7.1.3 礦井開拓開采情況
7.1.4 礦井通風(fēng)系統(tǒng)現(xiàn)狀
7.2 組合模型在李雅莊煤礦瓦斯災(zāi)害評價中的應(yīng)用
7.2.1 樣本的采集與處理
7.2.2 IWPA-BP模型訓(xùn)練及結(jié)果分析
7.2.3 馬爾科夫鏈模型訓(xùn)練及結(jié)果分析
7.3 李雅莊煤礦瓦斯安全風(fēng)險治理技術(shù)
7.4 李雅莊煤礦瓦斯風(fēng)險改進措施實踐檢驗
7.5 本章小結(jié)
8 結(jié)論與展望
8.1 主要結(jié)論
8.2 創(chuàng)新點
8.3 研究展望
參考文獻
致謝
作者簡介
本文編號:3862744
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