基于正交试验-多元回归的煤矿瓦斯涌出量预测

为了快速准确地预测工作面瓦斯涌出量,简化瓦斯涌出量预测建模过程,将正交设计方法与多元回归分析相结合提出了简化的预测模型,并针对实际矿井数据进行应用.结果表明,结合正交设计中的极差和方差分析可以有效剔除对瓦斯涌出量影响不显著的因素,该剔除结果与SPSS软件显著性分析结果一致,利用SPSS软件对剩余的瓦斯涌出量影响因素进行多元回归分析得到相应的回归模型,经检验其预测结果相对误差平均值为1.76％,回归模型具有较高的精确度,可为煤矿瓦斯涌出量预测工作提供一定的参考.     

建筑火灾顶棚射流的数值模拟及火焰扩展长度处理方法

探讨了建筑火灾数值模拟中常用的火焰区域获取方法及其优缺点。通过火灾动力学模拟软件(Fire Dynamics Simulator, FDS)对建筑火灾中的顶棚射流现象进行了模拟计算，其中考虑了不同火源热释放速率与不同火源距顶棚高度等条件的影响。分别采用连续图像法和温度阈值法获取了数值模拟中顶棚射流火焰扩展长度的数据，并与文献中基于试验建立的火焰扩展长度预测模进行了对比。结果表明：通过温度阈值法获取的火焰扩展长度数据受阈值取值的影响较大。通过连续图像法获取的火焰扩展长度数据可以较好地反映出火焰扩展在不同火源热释放速率及不同火源距顶棚高度等条件下的动态变化情况，与前人建立的火焰扩展长度预测模型之间的吻合较好，表明通过连续图像法获取的火焰扩展长度数据较为准确。建筑火灾数值模拟中的火焰扩展长度可通过基于单位体积热释放速率的连续火焰图像获取。研究结论可为建筑火灾数值模拟中火焰燃烧区域的确定提供参考。     

铁路隧道火灾拱顶附近最高温度预测模型研究

隧道拱顶下方最高温度是结构防火设计中的一个重要参数,对不同火灾工况下隧道拱顶附近最高温度的变化规律进行数值模拟研究。对比分析网格尺寸对火灾模拟结果的影响,结果显示当网格尺寸为0.1D*时模拟结果比较准确。分析了不同纵向通风风速、不同火源热释放速率及不同火源面到拱顶距离的情况下Kurioka最高温度模型的有效性,得出Kurioka最高温度模型在通风风速较小或不通风情况下是失效的。最后,对模型进行修正,给出一个具有广泛应用的隧道拱顶附近最高温度预测模型。     

交通事故预测分析

运用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和安全系统工程的理论与方法，进行交通事故预测分析。给出了交通事故预测分析的双向模糊图模型、灰色马尔可夫预测模型及非线性回归模型。模型运行结果可为交通事故的预防和交通安全管理提供科学依据     

内腐蚀海底管道剩余强度的FOA-GRNN模型

为探究内腐蚀海底管道剩余强度,保证管道安全运营,基于管道壁厚、直径,腐蚀深度、长度、宽度和极限抗拉强度等影响因素,提出果蝇优化算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的剩余强度计算方法,应用GRNN构建剩余强度预测模型;采用FOA优化模型,人为设置光滑因子的负面影响;通过有限元模拟生成影响因素和剩余强度数据库,并采用FOA-GRNN模型训练和预测;以巴西国家石油研究中心的极限强度爆破试验数据为例,分析验证预测模型。结果表明:FOAGRNN模型对有限元模拟数据的剩余强度预测平均相对误差(ARE)为16.53%,对试验数据预测ARE为7.81%,预测结果合理、准确。     

基于支持向量机的综合管廊火灾纵向温度实时预测

城市地下综合管廊一旦发生火灾,会对城市造成很大的经济损失和社会影响。考虑到火灾的快速发展和综合管廊狭长受限的特殊空间结构,迫切需要一套准确、实时的火灾温度预测系统辅助消防救援人员制定决策和指导消防行动。建立了5种不同火源位置的地下综合管廊电缆火灾数值模型,结合支持向量机(SVM),根据火源位置、热释放速率、火灾发生时间以及待测点与火源之间的相对位置关系开发了一种数据驱动的温度实时预测模型,实现了地下管廊火灾场景内的纵向温度预测,提出了在火源附近数据结构的优化方案,提高了火源附近的预测准确度。该方法在预测性能和预测时间方面取得了优异的性能,展示了人工智能在火灾预测应用中的优越表现和发展前景。     

基于多元线性回归的煤矿驾驶员情绪预测模型*

为研究煤矿人车驾驶员情绪状态不良引发的煤矿驾驶事故问题,设计眼动实验并建立基于多元线性回归的驾驶员情绪状况预测模型对驾驶员情绪状况进行预测;通过眼动仪采集煤矿驾驶员良好情绪与不良情绪状态下的各项眼动指标,记录其主观情绪状态;使用多元线性回归方程对数据进行分析与建模,采用平均相对误差对预测模型进行评估。结果表明:每秒注视点个数、平均扫视速度、反应时间、危险源辨识个数在情绪变化前后存在显著差异,且与情绪状态呈较强相关;基于多元线性回归的驾驶员情绪状况预测模型预测精度较高,平均相对误差为8.16%。模型适用于煤矿人车驾驶员的情绪监测,可为煤矿驾驶员安全行驶提供保障。     

分岔隧道火灾烟气流动特性研究*

为探究分岔隧道烟气流动特性,采用CFD数值仿真技术,选取3个火源位置、5个热释放速率,模拟分析顶棚最大温升、主隧道及岔道内顶棚下方温度纵向衰减规律。结果表明:火源位置对顶棚下火源正上方最大温度影响较小,最大温差约为34 ℃,但对火源附近温度影响较大,其中距火源0.5 m处最大温差约为110 ℃;通过对比Hu等和Gong等的预测模型在岔道内顶棚下温度纵向衰减上的拟合曲线可知,Gong等的模型准确性更高;主隧道内上、下游顶棚下温度纵向衰减呈现出不同程度的“反超现象”,且随火源位置逐渐移向岔道内时,“反超现象”逐渐滞后。     

暴雨洪涝灾害转移安置人数的组合预测模型研究

为了更加科学精准地预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置的人数,收集2011—2018年全国范围内严重暴雨洪涝灾害案例,通过Pearson相关性分析检验转移安置人数与表征暴雨洪涝灾害严重程度影响因素之间的关系;分别使用基于主成分分析的回归模型和支持向量机(SVM)预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置人数,并以2种方法的结果为基础,提出1种组合预测方法对暴雨洪涝灾害转移人数进行修正。研究结果表明：组合预测法的MSE、MAE均小于回归预测和SVM模型预测。使用组合预测方法对洪涝灾害转移安置人数进行预测,可以充分结合单一预测模型的优势,提高组合预测模型的预测精度和泛化能力。研究结果可为确定暴雨洪涝灾害的避难需求并制定避难疏散计划提供参考。     

基于随机搜索优化XGBoost的瓦斯涌出量预测模型*

为防治瓦斯灾害,解决井下瓦斯涌出量在预测过程中因影响因素繁多带来的精度较低问题,提出1种基于套索(Lasso)回归与随机搜索优化极限梯度提升(XGBoost)的模型进行瓦斯涌出量预测。以沈阳某煤矿综采面瓦斯涌出量历史数据为例,综合考虑影响瓦斯涌出量的影响因素。首先利用Lasso回归提取对瓦斯涌出量有重要影响的特征数据,作为预测输入;采用随机搜索算法对XGBoost模型4种主要参数进行寻优,选取最优参建立预测模型获得预测指标并分析比较其他模型。研究结果表明:Lasso回归筛选出的影响因素结合随机搜索获得的最优参数组合优化XGBoost比其他模型预测精度更高,平均相对误差为1.53%,均方根误差为0.140 3 m3/min,希尔不等系数为0.013 2,研究结果可为现场瓦斯管理提供参考依据。     

高校图书馆火灾数值模拟与分析

运用火灾场模拟软件FDS对某高校图书馆的火灾场景进行全尺寸数值模拟,研究两种极端情况下图书馆发生火灾时火场内的烟气蔓延、温度分布及能见度的变化情况。模拟结果表明:图书馆发生火灾时影响人员逃生的主要因素为火场能见度,且冬天发生火灾比夏天危险性更大,当图书馆冬天发生火灾时烟气将更容易积聚于火源附近水平扩散速度较其他情况稍慢,由于烟气和其他有害物大量聚集对着火层及通过着火层逃生的人员将造成极大的伤害。在研究结果的基础上提出改进建议,为图书馆以后的管理及制定合理的消防火灾应急预案提供理论依据。     

基于机器学习的热释放速率实时预测方法

火灾态势的实时感知对提升消防救援指挥与决策水平有非常重要的意义。为实现火源热释放速率的实时预测,通过丙烷气体燃烧实验获取火焰体积和高度的实时数据,选取MATLAB中精细高斯SVM做分类训练,建立了基于图像处理的热释放速率预测模型。结果表明,训练完成后的模型可以根据3 s内的火焰体积/高度数据预测得到实时的燃料流量,获取相应的火源热释放速率。该预测模型在已知数据集和未知数据集上都表现出了较高的准确性,为火灾态势发展预测提供了理论和技术基础,有很好的应用前景。     

高速公路追尾碰撞事故起数预测模型研究

为分析显著影响追尾碰撞事故的因素,分别采用负二项(NB)回归模型和零堆积负二项(ZINB)回归模型建立追尾碰撞事故起数预测模型。通过模型的拟合优度检验和准确性检验,对比2种模型的优劣,采用弹性分析确定自变量对因变量的影响程度。以2006—2008年某高速公路发生的追尾碰撞事故进行实证性研究。结果表明:ZINB回归模型比NB回归模型具有更好的拟合效果和预测准确性;在ZINB回归模型中,曲度、曲线比例、车道宽度与追尾碰撞事故起数显著正相关,曲率变化率、相邻路段坡差和弯坡组合与追尾碰撞事故起数显著负相关;车道宽度、曲率变化率和曲度对追尾碰撞事故的发生影响尤为明显。     

城市地下交通联系隧道烟气控制探讨

为了给城市地下交通联系隧道(UTLT)防排烟系统设计和人员应急救援提供参考依据,以重庆某UTLT二期工程一段主隧道为例,开展全尺寸火灾试验,探讨了横向排烟方案的烟控效果,并验证了Alpert顶棚最高温升衰减模型。结果表明,UTLT主隧道段采用横向排烟方案,当防烟分区长度为120 m时,采用的排烟量设计方法是合理的。当隧道为上坡时,最有利的烟气控制模式为同时开启着火分区及下游相邻分区的排烟系统和与排烟分区紧邻的上、下游两个分区的补风系统。隧道顶部烟气最高温升衰减规律为:下游距火源无量纲距离r/H0.57及上游部分,呈指数衰减;下游距火源无量纲距离r/H0.57部分,呈幂函数衰减,且衰减程度与排烟方案有关。     

基于随机森林的人群疏散预测及影响因素分析

为对人群疏散预期目标快速预测,分析预期目标与多重影响因素之间的关系,提出基于疏散仿真模拟和随机森林相结合的预测模型。首先,构建人群疏散三维模型;其次,分析影响疏散的关键因素;最后,基于随机森林构建预测模型,开展预测变量的重要性分析。研究结果表明：该方法能对预期目标进行快速预测,预测准确度达到94%;基于变量重要性分析发现,人员数量对疏散的影响显著,且小群体的存在对疏散也有重要影响。研究结果可为人群安全疏散评估提供一定参考。     

基于数值模拟的公交车火灾发展过程及特性研究

采用数值模拟方法研究典型型号公交车的火灾发展过程,探讨车门打开对火情发展和人员逃生的影响.通过描述火源、公交车的结构及其内饰物的属性,研究车厢内关键位置的温度分布、能见度及CO和O2体积分数的变化规律,以揭示公交车的火灾发展、烟气运动过程及对人员安全逃生的影响.结果表明:车门打开后由于供氧充足,明显加速了火势的蔓延和烟气扩散,并使得燃烧温度显著提高;打开车门后20 s内,车门附近能见度和O2体积分数显著增高,CO体积分数有所降低,是乘客逃生的关键时间.     

有机过氧化物反应热的危险性预测研究

为了采用非实验的方法对安全物质学的研究内容及研究方法进行初探,基于定量结构-性质关系法,选择13种与有机过氧化物热危险性的影响因子密切相关的描述符,分别对起始分解温度T0和分解热△H的实验数据进行多元线性回归、偏最小二乘和支持向量机回归分析,从而获得3种相应的预测模型。对比T0与△H的实验值和预测值,结果发现:SVM预测模型的精度高于PLS预测模型,MLR预测模型的精度最低;同种预测模型对分解热的预测结果均优于起始分解温度。此外,分析各预测模型的稳定性数据发现:MLR模型的预测过程发生了过拟合现象,不具备预测能力;PLS模型的交互验证系数均大于0.5,具备较稳定的预测能力;SVM模型的交互验证系数均大于0.9,具备非常稳定的预测能力。     

基于支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测研究

为了对煤层瓦斯含量进行准确预测,应用支持向量回归机(SVR)理论建立煤层瓦斯含量预测模型,结合现场实测数据利用支持向量机(SVM)工具箱进行模型的求解及预测,并从均方根误差、希尔不等系数和平均绝对百分误差3个不同误差指标与人工神经网络预测模型进行比较分析。研究结果表明:SVR模型其预测精度及可行性高于神经网络模型,而且运算快,实时性较好,用于煤层瓦斯含量的预测较理想,具有良好的应用前景,可以为煤矿瓦斯防治提供理论依据。     

城市公路隧道火灾近火源区长度的研究

为对近火源区长度进行研究,以城市公路隧道为研究对象,采用理论分析与数值模型相结合的方法,探究了大火源功率、有效顶棚高度和火源横向位置对近火源区长度的影响,对36个工况的数值模拟和温度场变化规律的研究与分析。结果表明:火焰未撞击顶棚时,火源功率对近火源区长度几乎没有影响;当火焰持续撞击顶棚并形成水平扩展火焰时,近火源区长度受火源功率和有效顶棚高度影响较大,其无量纲形式与无量纲火源功率的2/3次方呈线性关系;随着火源与侧壁距离的减小,近火源区长度呈自然指数增加趋势;火源贴壁时,近火源区长度是火源位于隧道中部时的1.866倍;提出了近火源区长度预测模型,基本揭示了烟气由过渡阶段转入一维蔓延阶段起始位置的变化规律,能够为定量研究各阶段烟气流动特性提供参考依据。     

基于RBF核ε-SVR的导水裂隙带高度预测模型研究

为了构建更多样本条件下的高精度导水裂隙带高度预测模型,利用灰色关联理论筛选出关联度较高的煤层采厚、顶板岩层强度及其组合特征、采深、工作面斜长、开采分层数及倾角等因素作为输入变量;应用支持向量机回归模型理论,建立了不同模型类型与不同核函数组合的4种支持向量回归模型;采用PSO算法对模型参数进行优化,并对4组模型预测结果进行分析比较.结果表明,基于RBF核ε-SVR预测模型在预测精度、拟合效果与训练效率等方面优于其他3组模型.通过对PSO算法优化的RBF核ε-SVR模型与传统经验公式的预测效果进行综合比较和讨论,可得支持向量回归模型在现代化开采条件下预测准确率更高,可为矿井安全开采与资源综合开发提供依据.