基于数据挖掘的煤与瓦斯突出实时预警研究

• 作者: 李鑫灵 王关亮 王清辉 袁梅 许石青 隆能增
• 来源期刊: 中国矿业
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 煤与瓦斯突出 实时预警 预警指标 预警模型
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 智能矿山
• 页码范围: 88-93,99
• 页数: 7页
• 分类号: TD713
• 语种: 中文

摘要

为提高工作面煤与瓦斯突出预警的准确率与时效性,利用工作面瓦斯涌出特征与突出"三要素"之间的变化关系建立了以地应力系数、瓦斯压力系数、乘幂系数、变动率及离散率为基础的实时预警指标体系;将K-means聚类、FOA及RF三种算法结合构建基于数据挖掘的煤与瓦斯突出实时预警模型,探究实时预警指标与煤和瓦斯突出的潜在发生规律,并通过模型的智能寻优及训练输出最优预警等级.现场应用结果表明:所建预警指标敏感性较好,预警模型的运算时间为0.118s,在本次实例应用中提前4h发出煤与瓦斯突出危险级别预警,预警等级与现场突出实际情况较吻合,且与K1值、钻屑量S值具有较好的一致性,实现工作面煤与瓦斯突出实时、准确预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁梅		57	424	11.0	19.0
2	许石青		35	140	6.0	11.0
3	隆能增		7	6	2.0	2.0
4	李鑫灵		7	6	2.0	2.0
5	王关亮		1	0	0.0	0.0
6	王清辉		1	0	0.0	0.0