基于防突预测特征的地质异常智能判识方法

• 作者: 马国龙
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 煤与瓦斯突出 防突预测 地质异常 智能判识 特征指标 关联分析
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: “区域煤矿安全态势智能分析与预警技术”专题
• 页码范围: 49-56
• 页数: 8页
• 分类号: TD713
• 字数: 6763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17619

摘要

针对煤矿现有物探、钻探手段超前探测小型地质构造和煤层赋存变化等地质异常效果不好,以及防突预测数据隐含信息发掘不够、利用不足等问题,提出了根据防突预测特征与地质异常之间的相关性进行地质异常智能判识的思路;从单次防突预测事件数据分布和前后连续防突预测事件数据变化2个层面,构建了10个防突预测特征指标,形成了防突预测特征指标体系;采用关联分析方法,提出了基于防突预测特征的地质异常智能判识方法,并对特征指标二元属性转换、关联规则分析、有效规则提取、判识准则建立、地质异常可能性等级划分等关键环节进行了重点阐述;采用B/S架构,设计、开发了基于防突预测特征的地质异常智能判识系统,实现了防突预测信息在线采集、防突预测特征自动分析、地质异常超前动态判识,以及判识结果网站和移动终端等多渠道联动发布.现场试验结果表明,该系统能够自主构建地质异常判识准则,地质异常判识总准确率达到了87.63％,为煤矿超前掌握地质异常提供了有效手段,实现了防突预测数据隐含价值的拓展应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马国龙		13	52	5.0	6.0