良好的作业条件是实现矿山本质安全的基础

矿山井下开采是一种工作环境特殊的职业.长期以来,多数矿山的现场作业条件较差,井下工作面场地狭窄,地质条件复杂,水、火、尘、顶板、有毒有害气体等灾害时刻威胁着矿工的人身安全.即使在矿山地表,也多是条件简陋,投入不足.长时间工作或生活在这样的环境中,不仅会对矿工、家属的身体健康造成伤害,而且还会对矿工的心理健康产生不良影响.长期以来人们对良好的作业条件存在片面的认识,不少人简单地认为,良好的作业条件就是生产机具、设备安全性能以及生产场所周围环境等.在生产管理中更是不重视良好的作业条件,只关注一些表面现象.……     

提高矿井通风经济性和稳定性的方法

在矿井通风中,主扇以固定的最大的容量运行时,将会导致能量的巨大浪费,本文针对采矿工作面有毒有害气体在一天内浓度大小变化不同,提出用变频电机来减少主通风机(主扇)的能量消耗,使主通风机高效运行,提高通风系统的稳定性、安全性、经济性.     

基于扇区动态复杂性因素的航空管制员工作负荷计算

为了更加准确地计算和预测航空管制员的工作负荷,利用雷达管制模拟试验获取的数据,分别采用线性回归、神经网络的非线性回归和基于神经网络的支持向量机方法,建立了基于扇区复杂性因素的管制员工作负荷实时计算模型。结果表明,这3种模型的绝对误差平均值分别为0.969、1.049、0.240;相对误差平均值分别为16.667%、17.979%、6.229%;均方根误差分别为0.186、0.206、0.114。另外,若采用5%作为基准精度,基于神经网络的支持向量机模型可以将相对误差控制在-0.5%~0.5%,表现出较强的误差控制能力。研究表明,可以采用扇区动态复杂性因素来计算管制员的工作负荷,相比线性回归、神经网络的非线性回归方法,基于神经网络的支持向量机方法对管制员工作负荷的计算有更高的精度。     

基于MABC-SVM的含瓦斯煤体渗透率预测模型

对含瓦斯煤体的渗透率的有效预测,可为瓦斯抽采和瓦斯灾害的防治提供理论指导,采用改进的人工蜂群算法(MABC)和支持向量机(SVM)相结合对其进行预测。应用改进的人工蜂群算法优化支持向量机的核函数参数C和g,提高了支持向量机的预测准确性。选取有效应力、瓦斯压力、温度和煤的抗压强度作为影响含煤瓦斯渗透率的主要影响指标,结合实验室测试数据,建立MABC-SVM含煤瓦斯渗透率预测模型。研究结果表明:该模型具有较强的泛化能力,可以相对准确有效的对含煤瓦斯渗透率进行预测,为瓦斯渗透率的研究提供了新的研究思路。     

基于D-S证据理论的飞行事故预测模型

为提高飞行事故的预测精度,提出一种基于D-S证据理论的组合预测模型.该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测,通过对待测年份之前的飞行事故的预测误差分析,计算出相应的基本信任分配函数,并借助D-S证据理论对三种预测模型进行融合,将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重,从而得出待测年份的飞行事故预测结果.以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证,结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率,且模型精度优于任何单一预测模型.     

深部矿山锚杆腐蚀失效风险评估研究

为解决地下矿山锚杆腐蚀失效问题,提出一种基于预测锚杆腐蚀失效速率的数学模型。收集矿山腐蚀失效锚杆相关数据,采用主成分分析法和梯度提升树方法,从原始数据中提取有用信息,并结合支持向量机(SVM)模型,预测复杂矿山环境中锚杆的腐蚀失效概率,利用具有连续特征和空间数据的数据集测试该模型,分析各环境因素对腐蚀失效影响权重,并与SVM、GTB-SVM这2种模型进行对比分析。研究结果表明：基于主成分分析的特征变换是可靠的风险预测方法,PCA-SVM模型在预测精度和结果的稳健性方面表现优越,训练集AUC值达到0.84、测试集达到0.83。该模型作为一个有用的在线工具,能够支持过程系统的安全和数字化。文中提出的主成分分析SVM模型,能够准确预测锚杆腐蚀失效的腐蚀概率。     

循环水排污水除硬工艺段药剂投加量的研究

针对循环冷却水硬度较高的特点,对目前水处理技术中水质除硬工艺进行总结,同时以连云港徐圩新区再生水厂工程实例（全国工业园区单体规模最大的再生回用设施）为对象,对再生回用工艺关于循环水排污水除硬工艺段药剂投加量进行试验研究,在保证水质硬度达标的前提下实现节能降耗,以期为解决水处理硬度问题提供一定的参考。     

基于排列熵重构的EEMD-RVM短期光伏功率预测

针对光伏功率序列周期性非平稳特性,难以准确预测的问题,提出一种基于排列熵重构原则的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)的短期光伏功率预测新方法。仿真结果表明:该方法不仅能够有效提高短期光伏功率预测的准确性,而且缩短了预测时间,提高了光伏功率预测效率,适用于光伏功率短期在线预测。     

矿井主风机不停风倒机系统最优控制研究

为解决矿井停机切换主要通风机过程中引起的井下风量波动很大,易造成瓦斯积聚等引发的安全问题,提出1种基于智能控制的主通风机稳风切换系统.建立动态风机倒机数学模型,提出基于改进粒子群算法优化的模糊自适应PID的控制方法,并应用MATLAB进行仿真实验,结果表明:控制方法控制效果明显,在系统运行的120 s内,井下风量波动始...     

支持向量机法在煤与瓦斯突出分析中的应用研究

通过分析采煤工作面煤与瓦斯涌出量与地质构造指标的对应关系,应用支持向量机(SVM)方法对煤与瓦斯涌出类型及涌出量进行分析。建立两类突出识别的SVM模型、多类型突出识别的H-SVMs模型以及预测瓦斯涌出量的支持向量回归模型。研究结果表明:SVM方法能够很好地对煤与瓦斯突出模式进行识别,所建立的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型的精度高于应用BP神经网络预测精度;SVM理论基础严谨,决策函数结构简单,泛化能力强,并且决策函数中的法向量W可以反映突出模式识别的地质结构指标的权重。