基于HHT方法的矿井瓦斯体积分数预测

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的瓦斯浓度预测,研究应用希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。应用经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同频率的固有模态函数(IMF)分量的叠加,以获取瓦斯浓度时间序列的瞬时特征;通过Hilbert变换求得各IMF分量的瞬时频率,依据各IMF分量瞬时频率的均值将分解得到的IMF划分成较高频和低频2类新的分量,选取适合于各分量特征的预测模型分别进行预测,以消除局部随机性对预测精度的影响,结合自回归(AR)、径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)3种预测模型实现瓦斯浓度预测。实例分析表明:应用该方法所得预测结果比较准确,降低了预测复杂度,提高了预测精度。     

基于小波和混沌优化LSSVM的周期来压预测

采煤工作面的液压支架是承受顶板压力的主体结构,选择支架的主要根据是其将要承受的周期来压荷载。为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量,基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练,其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后,将各LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,在某周期下,荷载的时序序列有一定的混沌性。与其他3种模型进行比较,基于小波和混沌优化LSSVM的预测模型得到的最终荷载波的精度更高,收敛性也较好。     

嫩江水体溶解氧变化规律的混沌研究

针对目前溶解氧研究主要是从生物、化学等方面开展,而对溶解氧自身变化规律的研究很少的特点,以嫩江干流浏园水文站测得的溶解氧质量浓度序列为例,首先进行相空间重构,应用自相关函数法确定出延迟时间、伪邻近点法确定出嵌入维数;然后应用主分量分析(PCA)方法对序列进行分析,表明该序列不是噪声序列而可能是混沌序列,通过计算Kolmogorov熵得出溶解氧质量浓度序列具有混沌特性的结论;最后应用基于关联度的局域加权线性回归预测法对该序列进行了混沌预测研究,得到了比较理想的预测结果,这为应用混沌理论进行溶解氧变化规律的研究提供了依据.     

基于决策融合的多模型顶板安全预警

为了对矿井深部开采中煤层巷道的动压规律进行准确的预警预测,采用决策融合的多模型顶板来压预测方法。利用聚合经验模态分解方法(EEMD)对每个传感器监测数据进行模态分解,得到各子模型的多个固有模态函数(IMF)序列;根据模态函数的特点,对非线性序列运用支持向量机(SVM)模型,线性序列运用单整自回归移动平均(ARIMA)模型进行预测,再将各子模型中各种预测值合成重构得到各子模型的预测输出;通过统计识别模式将各子模型的预测数据进行归一化决策融合后,在同一个时空坐标系中表示出来。实际应用表明,用多模型融合的预测方法能实现采场顶板动态规律的远期、近期以及实时预测,并能很好地反映动压大变形规律,捕捉顶板灾害的预兆信息。     

露天矿边坡变形的LMD-Elman时序滚动预测研究

为准确预测边坡变形,采用局部均值分解(LMD)与Elman神经网络相结合的方法,构建基于LMD-Elman的露天矿边坡变形的滚动预测模型。通过LMD将时序样本分解为多个分量,利用Elman神经网络对各分量进行滚动预测,再叠加各预测值重构最终理论预测值。以某露天矿边坡实际监测数据为例,进行仿真预测。结果表明:监测数据自身携带诱导边坡变形及失稳的重要信息,基于LMD-Elman的滚动预测能有效揭示边坡变形的波动性、趋势性和周期性特征;模型预测结果的平均绝对误差为0.056 8 mm,平均相对误差为2.756 8%,与单一Elman模型相比,预测精度显著提高。     

煤矿瓦斯涌出时序预测的自组织数据挖掘方法

为分析煤矿瓦斯涌出复杂系统时间序列预测方法,提出自组织数据挖掘(SODM)与相空间重构(PSR)相结合的预测建模方法。首先应用C-C方法计算时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间后进行PSR;然后以二元二次方程为传递函数,以嵌入维数变量为自变量,以延迟时间后的时间序列为因变量,通过内准则确定传递函数系数和外准则选择最优传递函数,并以最优传递函数的输出为下层迭代传递函数的输入,最后获得最优复杂度预测模型。算例结果表明:该方法对煤矿瓦斯涌出量预测的相对误差为-5.751 7% ~6.049 3%,平均相对误差2.145 7%,预测结果能满足煤矿安全生产实际工程应用要求。     

基于混沌、灰色理论模型,预测煤矿生产中安全状况的对比分析

建立煤矿安全生产状况预测的非线性回归模型、混沌动力学模型、灰色模型和灰色残差模型,用4种模型对我国百万吨煤矿死亡率进行预测分析,其结果表明:混沌动力学预测模型和非线性回归模型使用参数较少、计算简单,易于推广,但预测精度尚不高,误差较大;使用灰色残差模型进行预测,虽然计算复杂,但预测精度较高,验证2007年度百万吨死亡率相对误差仅为0.96%,煤炭生产的安全性指标百万吨死亡率宜采用残差模型进行预测。笔者认为,灰色残差模型在对煤矿安全生产的宏观管理领域有广泛的应用前景。     

边坡变形时序非线性判定及混沌预测研究

以探讨边坡变形性质及混沌预测可行性为目的,基于混沌理论利用相空间重构技术对其变形时间序列进行混沌特征判定,试验显示变形系统具有混沌特性,可用混沌相关理论进行研究;基于混沌相空间重构技术,笔者构建了多种混沌预测模型进行混沌预计研究,分析各类模型的工程实际应用效果;针对单次监测时序预测精度较低的问题,提出累加时序预测方案,训练结果显示,短期预测精度变形累计值基本控制在5%以内,高程值预测相对误差均低于1%,预测精度较高,可以用于工程实际。     

基于无偏灰色模型的煤矿百万吨死亡率预测

为预测中国煤炭行业安全生产状况发展趋势,构建无偏灰色预测模型对我国煤矿百万吨死亡率数据进行模拟预测。通过对我国2005—2010年度煤炭行业的百万吨死亡率有关数据进行模拟,并与传统的灰色GM(1,1)模型的预测模拟结果进行对比分析。计算结果表明:无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有偏差,预测精度较高,分析结果可靠,其中,平均绝对误差为0.030 6%,平均相对误差为2.71%,均低于传统GM(1,1)模型。预测数据显示近年来我国煤矿百万吨死亡率正逐步下降,2011年和2012年分别降至0.536%和0.411%,符合煤矿安全生产"十二五"规划要求。     

煤矿百万吨死亡率动态无偏灰色马尔科夫预测

为掌握我国煤炭行业整体安全生产状况,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过处理我国1999—2008年度煤矿百万吨死亡率数据,对2009—2011年度煤矿百万吨死亡率数据进行预测。用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,拟合得到煤矿百万吨死亡率数据的变化趋势,在此基础上应用马尔科夫模型进行预测,并在每一次预测中更新原始数据,最后对预测结果进行对比分析。计算结果表明:动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度尤其是中长期预测精度。其中,平均绝对误差为3.35%,平均相对误差为3.85%,均低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿百万吨死亡率数据的平均预测精度超过96%。     

边坡位移的EEMD-PSO-ELM模型预测方法

为解决边坡变形位移预测难度大的问题,利用北斗监测系统获取边坡位移数据,引入集合经验模态分解(EEMD)法、粒子群优化(PSO)和极限学习机(ELM),建立边坡位移预测的EEMDPSO-ELM模型;以攀钢集团石灰石矿5号监测点为例,对原始数据小波去噪,采用EEMD法将位移时间序列分解为波动项位移和趋势项位移;利用PSO-ELM优化模型预测下一时段位移,叠加2项位移预测结果,得到边坡累计位移预测值,并对比分析预测结果。结果表明:EEMD-PSO-ELM模型位移预测方法的平均相对误差(MRE)为0. 15%,均方根误差(RMSE)为0. 03,拟合优度为0. 999 9,该模型具有一定的精确性和适用性。     

基于关联维的事故时间序列分形特征分析

根据我国"十五"期间事故统计数据,构造了一个事故时间序列;基于相空间重构理论,对事故序列进行了相空间重构,应用G-P算法,对事故时间序列的分形特征进行了研究,计算得出事故时间序列的关联维数。研究结果表明:当嵌入维数达到8以后,该事故动力学系统具有稳定的关联维数4.7,说明至少有5个因子在影响着事故时间序列的动态变化,并且该系统的有效自由度为8。本研究对建立事故时间序列的预测模型有较大的参考价值。     

基于改进极端学习机的混沌时间序列瓦斯涌出量预测

为更准确地预测瓦斯涌出量,预防瓦斯灾害,有必要建立和应用基于改进极端学习机(IELM)的混沌时间序列预测模型。首先,对瓦斯涌出量监测数据构成的多变量时间序列进行相空间重构,采用互信息法与虚假邻点法得到每一变量的延迟时间和最佳嵌入维数;然后,通过最小二乘方法和误差反馈原理计算出最优的网络输入层到隐含层的学习参数,对极端学习机(ELM)进行改进;最后,借助IELM建立瓦斯混沌时间序列的预测模型。通过仿真试验,运用该预测模型预测的最大相对误差为3.290 2%,最小相对误差为0.898 2%,平均相对误差为1.952 8%。     

贝叶斯动态模型在煤矿事故预测中的应用研究

随着我国煤炭工业的快速发展,煤矿安全生产形势趋于好转,煤矿各类事故死亡人数逐年下降,但是煤矿事故总量仍然很大。在分析了贝叶斯动态模型特点的基础上,依据2001~2013年我国煤矿事故百万吨死亡率数据,分别运用贝叶斯常均值模型和一阶多项式模型,对历年煤矿百万吨死亡率进行样本训练和残差分析,并对2014年煤矿百万吨死亡率进行预测。结果表明,贝叶斯动态模型可适应煤矿事故的特点并用于煤矿事故进行科学的预测,其一阶多项式模型具有较高的预测精度,研究方法及结果可为煤矿监管部门及企业的安全管理决策提供借鉴。     

煤炭安全生产的经济学思考

近年来,我国煤矿安全事故频发,煤炭安全生产已成为全国安全生产工作的重中之重,受到了党和中央政府的高度重视,在安全生产方面采取了一系列引人瞩目的重大措施,也取得了一定的成效。“十五”时期,我国煤炭百万吨死亡率由2001年的5.14下降到2005年的2.81,下降了45%,但与世界先进采煤国家相比,安全生产水平差距依然很大。2005年,我国煤炭产量约占全球的37%,事故死亡人数则占近80%,煤炭百万吨死亡率约是南非的17倍、波兰的10倍、俄罗斯和印度的7倍,远远高于世界平均水平。煤矿重特大事故多发势头也没有得到有效遏制,安全生产形势依然严峻,分析…     

基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究

针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测模型具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度。同时,该模型具有以往传统机器学习的瓦斯涌出预测模型建立简便、训练速度快等优点。由于充分考虑瓦斯涌出时间序列的混沌性,并利用SVM预测的优良特性,使得预测更科学。     

煤矿事故何时休? 直击贵州金佳煤矿煤与瓦斯突出事故

1月4日,贵州省政府新闻办召开新闻发布会,宣布2009年以来,贵州省在煤炭产量大幅增加的同时,煤矿事故起数和死亡人数大幅下降,提前三年实现了全省煤炭百万吨死亡率下降到1以下的目标。2012年,提前一年摘掉了煤矿事故死亡人数"全国第一"的"帽子"。并宣称贵州省力争2013年将煤矿事故死亡人数降至3位数以下和全省煤炭百万吨死亡率降到0.3。     

加强煤矿职业卫生监管 减少职业病危害

近年来,随着国家对煤矿安全生产的高度重视和法制、机制的完善,煤矿安全生产显现了总体稳定、趋于好转的发展态势。2008年,全国煤矿伤亡事故的总量和重特大事故数量均有明显下降,国有煤矿煤炭百万吨死亡率首次降到1以下,其中江苏省煤炭百万吨死亡率降到0．208,远低于全国平均数。但煤矿企业职业卫生的形势仍然十分严峻,特别是尘肺病发病率居高不下,     

瓦斯浓度区间预测的灰色聚类与高斯过程模型

为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用灰色关联分析方法将瓦斯浓度时间序列划分成若干样本集,将其中具有关联特征的样本作为虚拟变量进行预测以消除因随机、不确定因素干扰而引起的预测误差;应用高斯过程回归模型实现瓦斯浓度区间预测,将预测结果表示成一个具有较高可信度的取值区间,以此表达对未来一段时间内瓦斯浓度动态变化情况的预测。实例分析表明:预测结果准确、可靠,能够较好地反映瓦斯浓度的实际变化状况。     

强化煤矿安全监管，安全生产形势稳定好转 煤炭产量稳步上升，百万吨死亡率大幅下降

今年以来,内蒙古自治区1月到10月煤炭产量为14236.1万吨,与去年同期相比增加2700.1万吨,增长23.4％;原煤百万吨死亡率为0.56,与去年同期相比下降0.63。煤炭产量稳步上升,安全生产形势稳定好转。自治区政府狠抓安全责任落实年初,