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Updated: Jul 6, 2025

Design and Analysis for Fall Detection System Simplification
Published on: April 6, 2020
煤矿goaf的火灾预警指数系统的研究,基于多参数融合
Beifang Wang1,2, Yuanhao Lv3, Chunbao Liu4
1School of Mines, Liaoning Technical University, Fuxin, 123000, Liaoning, China. wang_beifang@126.com.
这项研究通过使用DS证据理论集成温度和气体指数来增强火早期预警系统. 开发的多参数聚变系统准确预测煤矿火灾.
科学领域:
- 采矿工程 采矿工程 采矿工程
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 地质地质地质地质地质地
背景情况:
- 在煤矿中,火带来了重大风险.
- 现有的预警系统缺乏精度.
- 对煤炭自燃的准确预测对于矿山安全至关重要.
研究的目的:
- 开发一个精确的早期预警指数系统,用于火.
- 整合温度和气体特性,以提高预测准确度.
- 通过实验测试来验证系统的有效性.
主要方法:
- 煤炭自燃热重力测量和编程加热试验.
- 气体指数的格雷厄姆系数和灰色相关性集成.
- D-S证据理论与多参数聚变的优化重量分配.
主要成果:
- 根据特征温度确定了六个不同的煤炭自燃阶段.
- 建立了一个主要的气体指数 (100∆(CO) / ∆O2) 和辅助气体指数.
- 通过编程加热实验验证实了多参数聚变早期预警系统的有效性,证明了它的准确性和有效性.
结论:
- 基于DS证据理论的多参数融合系统提供了更合理,更精确的GOAF火灾预警指数.
- 开发的系统提供了强大的支持,以提高煤矿的安全性和预测火.
- 该系统准确地分类煤炭自燃阶段,并利用关键气体指标进行早期检测.
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