煤矿长壁面气体状态分析和基于多传感器预测模型的安全预警策略的研究
Haoqian Chang1, Xiangrui Meng2, Xiangqian Wang3
1School of Economics and Management, Anhui University of Science & Technology, Huainan, 232000, China. haoqian.chang@durham.ac.uk.
Scientific reports
|June 14, 2024
概括
本研究介绍了一种用于煤矿天然气风险预测的智能计算模型. 该模型使用多源数据和时空相关性来改进安全检查和响应策略.
科学领域:
- 采矿工程 采矿工程 采矿工程
- 智能计算是一种智能计算.
- 安全科学安全科学 安全科学
背景情况:
- 煤炭开采带来了重大的安全风险,特别是气体风险.
- 传统的安全检查方法需要用先进的技术来加强.
研究的目的:
- 开发一个预测模型来评估煤矿中的气体风险,使用多源数据.
- 根据预测信心和数据相关性制定综合风险预警和应对策略.
主要方法:
- 利用智能计算为基于多源数据的预测模型.
- 检查了气体分散模式的时间和空间相关性.
- 集成的安全门和一个具有预测信心的四级预警系统.
主要成果:
- 该预测模型使用多来源监测数据证明了有效性和相关性.
- 在波兰和中国的煤矿中成功测试和验证了该模型.
- 开发了适用于安全和监管管理的风险预警机制.
结论:
- 拟议的模型有效地评估了气体风险,并为煤矿中的反制措施提供了信息.
- 多源数据和时空相关性对于准确的气体风险预测至关重要.
- 风险预警机制提高了煤矿安全和监管监督.


