用灰关联分析和神经网络方法预测煤与瓦斯突出

本文应用灰色系统理论的灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序,选择灰关联分析的五个优势因子:瓦斯放散初速度、坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度,作为输入参数,用计算机对神经网络编写程序,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证.     

基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对煤与瓦斯突出样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在煤与瓦斯突出预测中的应用这一问题,利用支持向量机在小样本情况下具有较强识别能力的特点,提出了煤与瓦斯突出的支持向量机预测方法。对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,提取特征向量。选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,以云南恩洪煤矿的突出实例作为预测样本,将支持向量机预测结果与其他预测结果进行对比。结果表明支持向量机模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。     

模糊支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的研究

模糊支持向量机(FSVM)综合了模糊理论和支持向量机(SVM)的学习理论,不仅继承了SVM在小样本情况下所具有的较强识别能力的特点,并且比SVM拥有更好的学习能力。在FSVM算法中,每个样本被赋予一个隶属度值,使得构造目标函数时不同的样本有不同的贡献,达到最大限度的消除噪声或者孤立点的效果。运用了灰色关联分析(GRA)对煤与瓦斯突出指标进行提取,引入了一个合适的模糊隶属度函数,并在此基础上提出了基于FSVM的煤与瓦斯突出预测的模型,通过实际数据的验证和其他预测方法的对比,证明了FSVM模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。最后,将FSVM和传统SVM对同一组数据进行训练,证明了FSVM相比较传统SVM拥有更高的精确度。     

Fisher判别法在煤与瓦斯突出危险程度预测中的应用

为了提高煤与瓦斯突出的预测精度,根据煤与瓦斯突出的综合作用假说,选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的普氏系数以及煤体破坏类型作为判别指标。利用国内典型突出矿井20个实测数据作为训练样本,建立煤与瓦斯突出危险程度预测的Fisher判别分析模型,并应用于其他待判样本的预测。结果表明:Fisher判别分析模型能够反映多因素对煤与瓦斯突出的影响,分类性能良好,误判率低,借助SPSS软件实现,具有计算简单的特点,是煤与瓦斯突出预测的一种有效方法。     

煤与瓦斯突出影响因素评价分析的模糊层次分析方法

在综合分析煤与瓦斯突出的影响因素的基础上，采用模糊层次分析法（FAHP）建立了煤与瓦斯突出模糊层次分析模型并进行了实例分析，确定了煤与瓦斯突出各影响因素的权重系数。评价结果表明：地应力、地质构造、瓦斯压力等是影响煤与瓦斯突出的主要因素。为制定相应的煤与瓦斯突出防治措施，提供了科学的理论依据和切合实际情况的评价方法。     

煤与瓦斯突出预测的支持向量机(SVM)模型

基于支持向量机(SVM)分类算法,考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素,建立了煤与瓦斯突出预测的SVM模型。该模型选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度5个指标作为模型输入量,同时将煤与瓦斯突出程度划分为无突出、小型突出、中型突出和大型突出4个等级,进而使其评判结果更为细化。以实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测。通过算例分析,表明该模型的方法对煤与瓦斯突出预测的合理性与有效性,可以在实际工程中推广。     

煤与瓦斯突出影响因素评价分析的模糊层次分析方法

采用模糊层次分析法(FAHP),建立煤与瓦斯突出模糊层次分析模型,并进行分析计算。依据模糊层次分析法,选择影响平煤集团12矿己组煤层煤与瓦斯突出的主要因素,确定各因素的权重系数,并对其进行分析、排序,最后进行综合评定煤与瓦斯突出的影响因素。结果表明:地应力D,地质构造T,煤层瓦斯压力P等是影响该矿己组煤层煤与瓦斯突出的主要因素。该FAHP的应用为制定相应的煤与瓦斯突出防治措施,提供了科学的理论依据和切合实际的评价方法。     

投影寻踪聚类方法在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用

为了提高煤与瓦斯突出预测的准确率,在研究矿井瓦斯地质特征基础上,建立煤与瓦斯突出预测指标体系,应用投影寻踪方法和聚类方法构建了煤与瓦斯突出危险性预测的投影寻踪聚类模型。该模型通过计算反映煤与瓦斯突出危险程度的一维投影特征值,并对其进行聚类分析,得出煤与瓦斯突出危险性等级。将模型应用于平煤八矿戊9,10-21030工作面回风巷,预测等级与实际煤与瓦斯突出情况吻合度较高。结果表明,应用投影寻踪聚类方法对平煤八矿进行煤与瓦斯突出危险性预测是可行的。     

平煤集团煤与瓦斯突出强度预测的模糊综合评判

依据平煤集团历年煤与瓦斯突出事例的统计数据,应用7±2心理极限概念,合理选定模糊评判因素集,采用层次分析法确定各因素对突出强度的贡献度权重;采用定性数据定量化理论建立了各因素隶属于大型突出、中型突出和小型突出的隶属度;采用二级模糊综合评判方法和“加权平均型”评判数学模型,在国内外首次建立了煤与瓦斯突出强度预测模糊综合评判方法,按最大隶属度判别准则实现对突出强度的定量预测。对平煤集团91次突出事例突出强度预测验证表明,验证正确率为94 .5 % ,说明提出的煤与瓦斯突出强度预测方法在技术上是可行的,对突出矿井煤与瓦斯突出预测具有重要的指导意义。     

模糊综合评判法预测煤与瓦斯突出强度的研究

依据统计数据和专家经验,应用层次分析法确定各影响因素对突出强度的贡献度权重,采用定性数据定量化方法确定各因素的隶属度,采用二级模糊综合评判方法和"加权平均型"评判数学模型,建立了煤与瓦斯突出强度预测模糊综合评判方法,实现了煤与瓦斯突出强度的定量预测.     

基于心态指标的煤矿瓦斯爆炸区间数模糊评价

为了评估煤矿瓦斯爆炸的安全性,根据瓦斯爆炸的形成条件和事故致因理论,建立了评价体系。然后采用一种新的区间数模糊评价方法,建立数学模型。传统的区间数模糊评价方法是根据最大隶属度原则判断该对象的优劣,不能进行多个对象之间的评价。该方法综合考虑了最大隶属度和评语集,提出区间数的内积公式,进而得到每个对象的综合分数,通过比较其大小进行多个对象之间的评价。考虑到决策者不同心态时对决策方案的影响,引入心态指标,通过调节心态指标来比较综合分数,从而得出煤矿之间的安全性大小。最后,将该方法应用到3所煤矿,运用基于中点值的区间数排序方法对综合评判向量进行分析,所得结果与该方法的结果基本一致,从而验证该方法的正确性。     

基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测研究

为提高未采区煤层瓦斯含量预测的准确性,在分析研究影响煤层瓦斯含量的主要地质因素的基础上,借助模糊数学作为表达与处理不精确数据、模糊信息的手段,以神经网络作为解决问题的途径,将模糊数学与神经网络有机结合,建立基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测模型。研究结果表明:模糊神经网络模型不仅能够较好地解决模糊信息难于定量表达、学习样本难于确定等问题,而且能够较准确地提取出煤层瓦斯含量与其各个影响因素之间的非线性关系。通过实例运算验证,其预测精度较神经网络模型提高了4.84%～25.79%,应用于煤层瓦斯含量预测的效果更为理想,具有良好的应用前景,可以为实施科学的矿井瓦斯管理、预防各种瓦斯事故提供理论依据。     

基于可变模糊组合方法的瓦斯涌出量预测

矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定过程。在分析了影响瓦斯涌出因素基础上,将可变模糊聚类与可变模糊模式识别两种模型相结合,提出了一种瓦斯涌出量预测的可变模糊组合方法。该方法首先利用粗糙集理论确定权重初值及各因素的重要性,然后利用可变模糊聚类模型求解最优模糊分类中心矩阵和最优权重,最后利用模式识别模型对待预测样本进行预测。以某矿井瓦斯涌出量预测为例,给出了具体预测过程。结果表明：可变模糊组合方法可行、有效。     

模糊神经网络在新庄孜矿立井井筒揭煤中的应用

立井掘进穿过煤层时,模糊神经网络能够提取、捕捉隐藏在大量历史数据中的规律,将模糊数学与神经网络紧密地结合起来,建立模糊神经网络预测系统,为煤与瓦斯突出区域危险性预测提供了一种新的思路和方法。     

System failure probability evaluation using fault tree analysis and expert opinions in intuitionistic fuzzy environment

In quantitative fault tree analysis of a system, exact failure probability values of components are utilized to calculate the failure probability of the system. However, in many real world problems, it is problematic to get precise and sufficient failure data of system components due to insufficient or imprecise information about components, changing environment or new components. A methodology has already been developed by employing fuzzy set theory for the system reliability evaluation by utilizing qualitative failure data of system components when quantitative failure data of components are inaccessible or insufficient. This paper extends the concept of fuzzy set to intuitionistic fuzzy set and proposes a novel approach to evaluate system failure probability using intuitionistic fuzzy fault tree analysis with qualitative failure data of system components. The qualitative failure data such as expert opinions are collected as linguistic terms. These linguistic terms are then quantified by triangular intuitionistic fuzzy numbers in form of membership function and non-membership function. Additionally, a method is developed for combining the different opinions of experts. To illustrate the applicability of proposed approach, a case study of the crude oil tank fire and explosion accident is performed. The obtained results are very close to the results from pre-existing approaches which confirm that the proposed approach is a more realistic alternative for the study of system reliability in intuitionistic fuzzy environment when quantitative failure data of system components are not known. To help decision makers for improving the security execution of the crude oil tank system, importance measures including Fussell-Vesely importance and cut sets importance are also executed.     

系统安全相似分析法及其应用

系统安全相似分析法是发掘共性事故致因,运用逻辑学和数学方法解决安全问题的方法。通过评价比较分析法、比较安全法、模糊相似分析法与系统相似分析法的优缺点,采用多隶属模糊集对系统相似分析法进行改进,克服其无法度量模糊因素相似性的缺陷,得到适用于模糊系统的系统安全相似分析法。基于此,建立系统安全相似度计算数学模型,并构建系统安全相似分析范式。将改进的分析方法应用于4起典型煤矿瓦斯爆炸事故,分析得出,越界开采、井下密闭作业、应急救援不力、密不上报、拒不撤出作业人员等是造成瓦斯爆炸事故严重程度升级的主要因素;物质流、能量流、信息流相似度接近于1,然而其对造成事故的潜在影响受到忽视,是煤矿避免瓦斯爆炸事故的极佳着手点。结果表明,这一改进有效实现了事故致因因素的相似性度量,为系统安全分析与事故预防提供了新思路与新方法。     

瓦斯煤尘爆炸特性及抑爆方法研究进展

为探究瓦斯煤尘爆炸特性及抑爆机理,本文通过一系列实验,研究瓦斯、煤尘爆炸的速度和温度等特征,提出利用图像相关系数法和辐射测温原理计算火焰传播速度及温度场变化,定量分析影响煤尘爆炸的因素以及产物变化规律,揭示煤尘爆炸的宏微观机制。结果表明:火焰分形维数可以用来反应瓦斯爆炸强度,即当分形维数更接近2.2937时爆炸反应最为强烈,其爆炸过程中自由基最终生成浓度与CH 4初始浓度呈倒U型关系;当量比对煤粉火焰爆炸压力及速度也有一定影响,在最佳当量比的2倍左右时可以达到最大爆炸压力和最大火焰传播速度。另外本文亦采用泡沫陶瓷对瓦斯的多次爆炸和连续爆炸进行抑爆,发现不同厚度和孔隙的泡沫陶瓷具有不同的抑制效果,孔隙较大的泡沫陶瓷对爆炸能量有较好的抑制作用。     

燃煤热电厂火灾危险性事故树分析

根据燃煤热电厂工艺设置的要求和所使用原料的性质,分析了燃煤热电厂的火灾危险性,用事故树方法分别对输煤皮带火灾、锅炉燃烧室爆燃、汽轮机油泄漏火灾、电缆火灾等4个生产单元的火灾危险性进行了定性分析和定量计算,并根据分析结果针对性地提出了防火措施.