基于改进的搜索算法优化深度学习网络的煤炭和天然气爆发风险预测研究

科学领域:

• 采矿工程 采矿工程 采矿工程
• 地质危险 地质危险
• 人工智能在地球科学中的应用

背景情况:

• 深层煤炭开采增加了周围岩石的压力,增加了气体积累和煤炭和气体爆发的风险.
• 准确预测煤炭和天然气爆发对于矿山安全和运营连续性至关重要.

研究的目的:

• 开发一个强大而准确的煤炭和天然气爆发预测模型.
• 通过改进危险预测,提高深层煤矿开采操作的安全性和效率.

主要方法:

• 使用盒子图和插值进行数据预处理,然后进行相关性分析以确定关键影响因素.
• 使用卷积神经网络 (CNN) 开发初始预测框架.
• 优化CNN的超参数与混沌映射和征收飞行 改进群众搜索算法 (ICSA) 创建ICSA-CNN模型.

主要成果:

• 与基线模型相比,ICSA-CNN模型在预测煤炭和天然气爆发方面取得了更高的准确性.
• 使用指标和混矩阵的评估证实了该模型的卓越预测能力.
• 开发的模型表现出增强的稳定性和一般化能力.

结论:

• ICSA-CNN模型在煤炭和天然气爆发预测技术方面取得了重大进展.
• 这种由人工智能驱动的方法提高了深层煤矿环境中的安全和保障.
• 该模型的准确性和可靠性有助于减轻与采矿引发的地质危险相关的风险.