基于Hadoop平台的瓦斯突出预测预警方法研究

• 作者: 张春林 郝天轩
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop平台 监/检测数据 矿井瓦斯 预警 煤与瓦斯突出
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术科学
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 分类号: X936
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2017.11.011

摘要

为防治煤与瓦斯(甲烷)突出事故,提出基于Hadoop平台的煤与瓦斯突出预测预警方法.首先,选用霍尔特指数平滑法对实时监测的瓦斯体积分数数据进行预处理,以提高监测数据的准确性和完整性;其次,基于BP神经网络模型,提取监测的瓦斯体积分数的特征参数,并结合人工检测的防突检测参数,构建瓦斯突出预测预警模型;最后,在平煤八矿戊9-10-21050工作面,进行现场应用,验证该方法的可行性.研究表明:用该方法能较好地处理及分析海量瓦斯体积分数所得数据,突出预测预警结果可靠性较高,能够满足现场实际应用的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春林	河南理工大学安全科学与工程学院	3	3	1.0	1.0