基于瓦斯含量法的煤与瓦斯突出预测关键技术研究

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时间:2019-05-17

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1、中图分类号:TD713论文编号:学科分类号:44075密级.:公开安徽理工大学博士学位论文基于瓦斯含量法的煤与瓦斯突出预测关键技术研宄作者姓名:郑晓亮专业名称:安全科学与工研究方向:安全监测与监控技术导师姓名:袁亮院士薛牛教授导师单位:安徽理工大学答辩委员会主席:程桦教授论文答辩日期:2018年6月2日安徽理工大学研究生处2018年6月2日ADissertationinSafetScienceaidEngineeringyResearchon

2、keytechnologyofcoalandgasoutburstredictionbasedonascontentmethodpgCandidate:ZhengXiaoliangYuanLiangSupervisor:XueShengSchoolofMiningandSafetyEngineeringAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo.168,TaifengRoad,Huainan,232001,P.R.C

3、HINA独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名日期年>:馬7晚是〉J月J日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安徽理工大学有保留、使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权

4、单位属于安徽理工大学。学桉有核保留并向国家有关部门或飢构送奋论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:签字日期:年厶月r曰导师签名:签字曰期方年}月y曰-I-摘要摘要一煤与瓦斯突出是种严重的煤矿动力灾害,准确进行突出预测是防治煤一与瓦斯突出的关键,目前国内外用于突出预测的方法很多,但这些方法有定的局限性,

5、预测频繁,准确性有待提高,制约了煤矿的安全高效生产。本文针对瓦斯含量计算准确性、采样方法与装备、智能预测算法等几项关键技术进行了研宄,改进了现有瓦斯含量法预测煤与瓦斯突出的含量测定精度和预测效果。对6次煤与瓦斯突出事故实例的能量进行了计算,分别对煤体弹性能、游离瓦斯内能和解吸瓦斯内能在有效潜能中的占比进行了分析,得到突出能.量来源主要是瓦斯内能,弹性能所占比例很小,解吸瓦斯内能占比达到5373%,瓦斯含量的大小是解吸瓦斯内能大小的直接体现,。因此将瓦斯含量作为预测突出的主要指标。突出过程中的瓦斯解吸要配合煤体结构

6、物理力学性质等,通过分析确定将瓦斯压力其他参数指标才能满足突出发展的能量要求、孔隙率、煤层坚固性系数和瓦斯放散初速度作为突出预测的辅助指标。结合实验,对直接法测定瓦斯含量误差产生因素进行了分析,给出了降一低测定误差的对策,编制了套瓦斯含量计算软件,操作人员仅需输入相关参数即可,操作方便,软件可实现使用煤矿的数据汇总,为将来建立煤矿安全大数据提供了技术支持,。为了降低煤样采集环节的瓦斯损失量自主研制双管正压逆流采样装备,能够实现快速定点取样,同时完成了定点控制采样方法与装备的设计,并对其无线数据传输和采集仓门驱动电

7、机两项关键技术进行了实验研宄。针对煤与瓦斯突出事故数据缺失的问题,提出采用多重填补(MI)算法,丰富事故数据集,提高机器学习算法预测的准确性进行缺失数据填补。分别选用填补前和填补后的事故数据集进行预测算法学习,算法的识别率得到了提升,特别是对事故数据的识别率得到了大幅提升,验证了采用数据填补的可行性。选用随机森林(RF)算法对煤与瓦斯突出进行预测,通过与决策树(DT),、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)算法比较得到RF的预测平均识别率最髙。为了提高煤与瓦斯突出预测率,在现有数据集中优化选择数据,建立了

8、事故识别率100%的预测模型。上述研宄结论为基于瓦斯含量法的煤与瓦斯突出预测提供了技术支持。-m-安徽理工大学博士学位论文11-2

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