基于力电耦合冲击矿压电磁辐射预测法的研究

笔者首先提出了煤岩变形破裂过程电磁辐射与应力耦合的概念 ,然后在实验研究、理论分析和数值模拟的基础上从力电耦合的角度研究了煤岩冲击矿压预测的电磁辐射法 (EME)。研究结果表明 :FLAC3D方法能对矿山巷道掘进过程煤岩内部应力场进行有效的数值模拟 ;电磁辐射信号主要来源于应力集中区 ,在场点监测到的电磁辐射信号主要是应力集中区煤岩变形破裂过程产生的 ;EME信号呈现出与煤岩内部应力变化相同的规律 ;利用力电耦合方法研究煤岩冲击矿压电磁辐射预测法是可行的。笔者最后还对未来煤岩冲击矿压电磁辐射预测法的研究进行了展望。     

基于自记忆模型的煤与瓦斯突出电磁辐射预测研究

利用实验测定的电磁辐射信号时间序列,用双向差分原理反导出一个非线性常微分方程;以其为微分动力核,运用动力系统数据机理自记忆模式构造自记忆方程并求出自记忆系数;利用该方程预测未来电磁辐射信号的变化,并与现场测定对比分析,用误差分析和距平分析法验证该模型正确性和预测准确率。实例表明:该自记忆模型预测与实测结果是一致的,相对误差均在6.7852%左右,距平符合率为90%;自记忆方法能有效应用于煤与瓦斯突出电磁辐射动态预测中;该模型与电磁辐射预测方法的有机结合能有效地提高预测准确性,从而为煤与瓦斯突出电磁辐射预测技术提供了一种新的研究途径。     

灰色均生函数模型及其在航空装备事故预测中的应用

提出一种航空装备事故的灰色均生函数组合预测模型。该方法先建立给定事故时序的灰色GM(1,1)模型,然后再利用残余信息构建均生函数模型。从算例结果可看出,该模型建模过程简单,预测精度总体上好于灰色马尔柯夫预测模型,更优于单独使用灰色模型的预测精度。从而表明:将灰色GM(1,1)模型和均生函数模型有机结合,由前者揭示航空装备事故的发展趋势,后者描述其随机摆动特性,能够较好地刻画航空装备事故的发展变化规律,为航空装备事故提供了一种可行的预测方法。     

基于模糊均生函数和最优子集回归的飞行事故率预测

为有效预防飞行事故的发生,针对飞行事故率具有随机波动性和趋势性的特点,采用模糊均生函数(FMGF)和最优子集回归(OSR)建立飞行事故率预测模型。该方法把FMGF延拓序列作为预测因子加入OSR方程,将FMGF分析和因子筛选相结合作OSR,进而对飞行事故率进行预测。通过对美国空军1988—2004年的飞行事故率进行拟合预测,结果表明:将FMGF模型和OSR模型有机结合,能够有效刻画飞行事故率的随机波动特性,并且其预测结果的相对误差也较小。     

基于均生函数的大坝水位安全预测

大坝水位变化特别是汛期水位的剧烈变化不仅会对大坝的安全运营造成很大影响,甚至会威胁到下游和周边居民的生命财产安全,因此必须对大坝的水位进行安全监测。由于大坝的水位受天气和降水的影响明显,具有一定的周期性,因此,利用均生函数周期性记忆的特点,建立时间序列与均生函数之间的回归方程,构造预报模型的方法,能准确预测出水位的变化趋势,对一些变化很大的趋势甚至也能准确预测。该方法在大坝安全预测中的应用不仅能给出先导性信息,也为大坝的安全预测工作提供一种新方法。     

均压防灭火定量分析技术研究及其应用

均压是防治煤矿自然发火的主要措施之一。针对均压应用中的定性分析方法及两点式均压方法的不足,提出了均压防灭火定量分析技术并开发了与采空区相连两个工作面间均压的计算机摸拟计算程序。阐述了程序均压原理、内容及应用实例。这项技术具有创新性和应用推广价值,可以提高均压防灭火技术应用的经济性和安全性     

基于电磁辐射的矿井冲击地压区域监测预报研究

电磁辐射技术作为一种非接触式监测煤岩动力灾害的方法已得到广泛应用.为了提高监测数据的利用率,更加准确的预测冲击地压,从千秋煤矿的地质构造、煤层赋存等方面分析了其发生冲击地压的主要原因,在此基础上研究了基于电磁辐射技术的冲击地压区域监测预报方法.结果表明,区域性电磁辐射不仅能够在较大尺度上反映煤岩体内部应力分布及演化规律,同时能够在一定程度上避免单个测点数据异常的干扰,从而有效地提高了冲击地压监测预报的准确性.研究成果对千秋煤矿及相似条件矿井的冲击地压监测预报工作具有重要的现实意义及应用价值.     

动力扰动诱发巷帮煤体冲击矿压机制研究

基于煤岩介质的动力扰动载荷理论,对动力扰动诱发深埋巷道帮部煤体冲击矿压机制进行了研究。利用FLAC3D软件数值模拟了深埋巷道围岩,尤其是帮部煤体对动力扰动的响应。结果表明,随扰动载荷增加,巷道围岩速度、应力和位移均产生了急剧变化,两帮煤体发生严重拉伸破坏,塑性分布区明显扩大。始终维持极限平衡状态的深埋巷道帮部煤体在动载反复扰动下容易产生超高应力集中,帮壁煤体发生破坏,形成应力转移,导致深部煤体由三向应力状态迅速转化为双向或单向应力状态。同时,动载产生的强烈振动改变了顶底板对煤层的约束条件,降低了摩擦阻力,诱发深埋巷道帮部煤体冲击矿压。根据现场统计,大安山矿+550 m西二褶曲轴10下槽回风顺槽动力扰动诱发的冲击矿压为35次,约占冲击显现总数的93.3%。     

基于ARMA模型的中国工伤事故死亡率预测研究

文中用ARMA模型,对1974年至2003年全国工业企业事故死亡率进行时间序列分析,用SAS软件检验模型的可行性,并进行预测应用.结果表明,基于ARMA模型的中国工伤事故死亡率的模拟值和真实值较吻合.     

时间序列模型在火警短期预测中的应用

基于某市的119火警数据,采用时间序列模型中的ARIMA算法进行了分析.计算结果表明,该市119火警数据的天序列服从ARIMA(0,1,2)模型,周序列服从ARIMA(1,0,0)模型.从模型对数据的拟合效果来看,ARIMA模型较为准确的反映了数据序列的发展趋势.采用这两种模型对数据序列分别进行了短期的预测,其预测值与实际结果在趋势上基本一致,研究表明采用周序列预测的效果要好于天序列.基于时序模型的火警预测方法是实现时火灾应急处置中关口前移的重要措施.     

煤与瓦斯突出预测的支持向量机(SVM)模型

基于支持向量机(SVM)分类算法,考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素,建立了煤与瓦斯突出预测的SVM模型。该模型选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度5个指标作为模型输入量,同时将煤与瓦斯突出程度划分为无突出、小型突出、中型突出和大型突出4个等级,进而使其评判结果更为细化。以实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测。通过算例分析,表明该模型的方法对煤与瓦斯突出预测的合理性与有效性,可以在实际工程中推广。     

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。     

应用层次分析-模糊综合评判法对煤与瓦斯突出危险性的预测

现场测定某矿掘进工作面煤与瓦斯突出的预测指标值,该指标包括:电磁辐射强度、电磁辐射脉冲、软分层厚度、钻屑量、瓦斯涌出初速度和综合指标R;运用层次分析法确定各预测指标的重要程度;利用模糊数学综合评价方法对煤与瓦斯突出的危险性进行综合预测。结果表明,该方法对煤与瓦斯突出的预测结果与综合指标R预测情况符合性较好,具有较强的实用性和可靠性,对煤矿的安全生产工作具有一定的指导作用和借鉴价值。     

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RS-SVM模型的煤与瓦斯突出多因素风险评价

为挖掘瓦斯突出风险与煤矿开采中各影响因素间的关系,应用支持向量机(SVM)理论从模式判别角度分析瓦斯突出风险与各地质因素组成的特征向量间的判别关系,基于粗糙集(RS)理论对待分析数据进行知识约简,提取核心判别指标,建立基于粗糙集-支持向量机(RS-SVM)的瓦斯突出风险判别模型。研究结果表明,RS知识约简方法可以很好地对原始数据中的冗余指标进行约简,通过对约简后指标数据进行SVM回归分析,可对煤与瓦斯突出模式进行很好的判别,所建立的瓦斯突出风险判别模型较一般SVM模型具有更高的预测精度,同时指标约简过程降低SVM运算中的复杂度,提高运算效率。     

基于距离判别分析法的冲击地压预测研究

考虑影响冲击地压的矿山地质因素和开采技术因素,提出预测预报冲击地压危险性的距离判别分析方法。选用煤层开采深度、顶板岩性、地质构造复杂程度、煤层倾角、煤层厚度、开采方法、有无煤柱、炮采或综采8项指标作为距离判别分析模型的输入变量,并以工程实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测。研究结果表明,距离判别分析模型学习性能良好,预测精度高,回判估计的误判率为零,是冲击地压预测预报的一种有效而实用的方法。