基于双耦合算法的煤与瓦斯突出预测模型

为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射(IsoMap)算法与优化加权向量机耦合算法(DDICS-WLS-SVM)相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数据挖掘,提取其低维本质特征参量;然后通过逐维改进布谷鸟(DDICS)算法对加权最小二乘向量机(WLS-SVM)的正则化参数λ和高斯核参数σ进行寻优;最后对双耦合算法预测模型进行仿真试验,将IsoMap算法提取的低维本质特征作为该预测模型的输入,煤与瓦斯突出强度值作为模型的输出,并与PSO-SVM、LS-SVM方法的预测结果进行对比。结果表明:双耦合算法预测模型的平均相对误差为1.825%,最大相对误差为2.63%,该预测模型具有较高的预测精度。     

基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测。实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测。     

基于网络分析和联系熵的煤与瓦斯突出预测研究

以煤与瓦斯突出预控为目的,将网络分析法和联系熵理论相耦合,建立了煤与瓦斯突出预测的ANP-CE模型。该模型运用网络分析法建立了煤与瓦斯突出预测指标网络模型并计算预测指标权重分布,划分了突出危险性等级及其相应的指标临界值,确定了各危险等级的联系熵范围。结合工程实例,预测结果与工程实际情况相符,表明了该预测模型在计算预测指标权重分布和煤与瓦斯突出危险性预测上具有可行性和合理性,为煤与瓦斯突出预测方法提供了一种新的途径。     

基于BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统开发

煤与瓦斯突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型,为提高突出预测的准确性和增强预测预报方法的实用性,采用改进的BP算法建立煤与瓦斯突出预测数学模型。通过研究不同算法的突出预测效果,对已建模型的泛化能力进行检验,利用Matlab GUI和神经网络工具箱设计开发煤与瓦斯突出预测系统,通过向系统输入已知的突出样本数据,经过学习、训练,实现对未知参数的预测。仿真结果表明:网络在训练300次后,误差训练曲线的均方差(MSE)可以达到10-15,实际预测误差也小于0.1,系统得到的5组数据预测结果与实际情况相符。     

基于神经网络建立煤与瓦斯突出的预测模型

基于神经网络，提出了建立煤与瓦斯突出预测模型的方法，给出了网络系统的构造方式及算法，预测结果表明该法具有很高的容错性和准确性     

发耳煤矿煤与瓦斯突出预测指标敏感性探讨

运用灰色关联分析法和临界值迫近度分析法,对钻屑瓦斯解吸指标、最大钻屑量以及钻屑温度差这3个指标的实测数据进行分析处理,考察了它们对发耳矿煤与瓦斯突出预测的敏感性,比较其突出危险敏感性的大小,找到突出预测敏感指标.     

基于KPCA-CMGANN算法的瓦斯涌出量预测研究

为了精准预测瓦斯涌出量,针对绝对瓦斯涌出量非线性、时变性、复杂性等特点,提出采用核主成分分析法(KPCA)对影响因素进行降维处理;针对BP神经网络(BPNN)中存在的收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,采用压缩映射遗传算法(CMGA)优化BPNN;构建CMGA与BPNN的耦合算法(CMGANN),计算分析某低瓦斯矿井监测历史数据形成的样本集,建立KPCA-CMGANN预测模型;用KPCA-CMGANN预测模型和其他3种网络模型分别对煤矿现场数据进行预测。结果表明:KPCA-CMGANN预测模型在379个时间步长里达到收敛,4个回采工作面的瓦斯涌出量预测相对误差分别为0.58%、0.63%、0.57%和0.45%,平均相对误差仅为0.56%,预测精度和收敛速度均优于对比模型,可实现瓦斯涌出量的快速精准预测。     

煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型

为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。     

煤与瓦斯突出微震-瓦斯互动响应预警研究

为解决煤与瓦斯突出实时预警技术在现场应用误报率较高的问题,分析贵州省某矿掘进工作面煤与瓦斯突出主控因素和前兆特性,研究微震-瓦斯互动响应的实时预警机制,构建基于数据挖掘的煤与瓦斯突出智能预测模型,界定煤与瓦斯突出危险等级划分原则,建立煤与瓦斯突出危险性实时预警系统;并利用该矿掘进工作面实测数据预测煤与瓦斯突出危险性等级。研究结果表明:智能预测模型预测精度较高,预测结果与钻屑瓦斯解吸指标K1值及瓦斯压力值P的一致性较好,所建预警系统的预警等级与工作面实际煤与瓦斯突出危险情况基本相符。     

GIS支持下基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测模型

为弥补单一模型缺陷,提高预测的可靠性和准确性,提出了煤与瓦斯突出综合预测.根据煤与瓦斯突出的机理,选取模糊数学、灰色理论、物元分析模型、神经网络及支持向量机5种成熟的非线性方法作为综合预测的数学模型,应用灰色关联度模型确定预测指标,建立了基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测模型.分析了GIS支持下基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测系统的集成方法及关键技术,开发了快速综合预测系统并进行了应用.研究表明,该系统能够快速预测突出危险性.相比于单一模型,该方法综合了多种数学模型,预测结果具有较高的准确性及可信性.     

氯与光气的危害及防治

1979年9月7日13时55分,浙江某电化厂液氯工段在充装氯时,一液氯钢瓶突然爆炸,大量液氯气化,巨大蘑菇状黄绿色气柱冲天而起,高达40余米。其间夹杂瓦砾、铜瓶碎片在空中横飞。一块重725公斤的钢瓶封头飞至85米外的居民院中,砸死一位老太太。另一块重1公斤的钢瓶碎片飞至830米外的地方。有两个液氯钢瓶各重1750公斤,被气浪冲至数十米外的荷花池内和盐仓内。几只液氯钢瓶被钢片击穿,液氯储槽也被击穿,全部厂房倒塌,当     

河湖水环境问题及管理和治理模式

本文首先介绍了我国当前的河湖水环境现状,分析了我国水资源存在的一系列问题,主要问题包括水体污染和富营养化;河湖面积严重萎缩,河湖水的功能逐渐退化;难以降解的有机污染物污染量加大。有针对性地提出了改善我国河湖水环境的管理以及治理模式,进一步落实了保护河湖水环境工作,加强水资源周围生态环境的文明建设,实现河湖水环境的可持续发展。     

英国和丹麦安全生产立法及监察的启示和思考

国家安全生产监管总局赴英国、丹麦组织安全生产法律法规标准化考察团针对英国、丹麦和国际劳工组织的职业安全健康立法、执法和监察等方面进行了座谈和交流。作为发达国家,英国和丹麦的职业安全健康绩效在全球处于领先地位,主要介绍了英国职业健康安全组织机构和职责、健康安全法律法规制修订程序、健康安全法律法规体系和立法执法及监察经验,以及丹麦职业安全健康组织机构、安全健康法律法规体系和安全健康监察经验。以此为基础,在关于法律原则和定位方面、法律法规落实、落实企业的安全生产主体责任和监察人员履行监察职责、基于风险的分级监察和建立企业安全生产诚信评级系统等五方面提出对我国安全生产立法及监察工作的启示和思考。     

造修船中爆炸事故的控制技术探讨

船舶行业中,造修船不仅是集资金、技术、劳动力的密集性行业,同时又是我们国家目前较高危险的行业之一,各类事故经常发生。特别是生产过程中的火灾与爆炸事故,往往带来的是不可预计的后果,事故性质都非常恶劣。经过调查研究发现,18～30岁阶段的年轻人是事故发生的高发人群,生产组织单位就这一问题展开应对,从而达到以人为本,安全生产的方针。火灾爆炸事故的发生不仅会给企业和职工带来了严重危害,给国家和人民的生命财产造成损失,同时又在社会上产生相当大的负面影响,因此本文对造修船过程中的火灾与爆炸作了分析,了解火灾爆炸事故的原理,掌握事故发生的规律,企业如何在技术上和管理上发挥其应有的职责,就如何控制与减少造修船中的火灾爆炸事故的发生,提高应对措施。     

接地、接零与漏触电保护装置

对目前在电气安全方面广泛应用的保护接地和保护接零技术进行了分析,指出其各自的局限性与特点,重点讨论了漏触电保护装置的工作原理,并就其在实际中的应用进行了阐述。     

国际劳工标准与职业安全卫生

国际劳工标准简介国际劳工组织的一项重要活动是从事国际劳工立法，即制订和监督实施国际劳工标准。国际劳工标准对全体成员国的劳动立法和制订劳动政策起参考与指导作用。国际劳工标准是在全体成员国的三方（政府、雇员、工人）都派代表参加的国际劳工大会（每年的6月份在日内     

植树造林与供电安全

供电部门为保证对工农业生产和生活用电的正常供应,因此在设计供电系统和设备安装时要满足以下基本要求: