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矿井瓦斯
涌出特征预警技术及应用
新元公司突出危险区域存在显著的瓦斯涌出异常现象,为分析此瓦斯涌出异常信息,给矿井突出防治工作提供参考,采用瓦斯涌出特征预警技术及系统对矿井生产过程中不同突出危险区域的瓦斯涌出特征进行分析。根据矿井情况和瓦斯涌出研究结果,通过"三率法"和现场跟踪验证,确定了2个瓦斯涌出特征指标,其临界值分别为0.8和0.6时具有较好的适应性。效果考察表明,所确定指标的预警突出准确率达79.7%、预警不突出准确率达100%,瓦斯涌出特征预警技术能准确反映工作面的突出危险性,在新元公司的应用效果良好。
2025-11-19 12:08:22
626KB
煤与瓦斯突出
非接触式预测
瓦斯涌出
突出预警
1
基于AT91RM9200的嵌入式
矿井瓦斯
监测系统的设计
为了监测矿井下瓦斯浓度以提高煤矿安全系数,利用AT91RM9200高性能、低功耗和低成本的特点,结合无线传输技术设计了一种瓦斯监测系统。并详细介绍了该监测系统的组成、工作原理以及软硬件设计方法。该监测系统具有操作简单、快速、准确测量并能提供语音报警等特点。
2025-09-13 15:35:34
692KB
瓦斯浓度
AT91RM9200
监测系统
语音报警
1
基于stm32单片机
矿井瓦斯
天然气温湿度检测报警系统(程序+原理图+PCB+全套资料).zip
基于stm32单片机
矿井瓦斯
天然气温湿度检测报警系统(程序+原理图+PCB+全套资料)
2024-06-02 18:04:16
15MB
1
面向
矿井瓦斯
监测的ZigBee无线传感网系统设计
针对传统有线传感网在井下进行瓦斯监测存在使用成本高、移动性差及覆盖范围有限等问题,设计了一种面向
矿井瓦斯
监测的ZigBee无线传感网系统。该系统利用采集节点实时采集井下瓦斯浓度,采用ZigBee协议将瓦斯浓度数据实时传输至汇聚节点,由汇聚节点汇总并传输至嵌入式网关,数据经嵌入式网关解析处理后转发至矿井监控中心,从而实现井下瓦斯监测数据的实时显示。实验结果表明,该系统具有较高的可靠性和较好的实时性,覆盖范围广。
2024-02-28 22:16:31
206KB
行业研究
1
缓冲算子理论在
矿井瓦斯
涌出量预测中的应用
以预测
矿井瓦斯
相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。
2024-02-28 16:16:11
354KB
灰色理论
缓冲算子
瓦斯涌出量
GM(1
1
矿井瓦斯
涌出量建模预测
针对
矿井瓦斯
涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了
矿井瓦斯
涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。
2024-02-28 16:11:54
187KB
瓦斯涌出量
灰色模型
自记忆模型
1
基于MATLAB的灰色模型在
矿井瓦斯
涌出量预测中的应用
基于MATLAB的灰色模型在
矿井瓦斯
涌出量预测中的应用,曹爱虎,陈凯,采用灰色系统预测中的GM(1,1)模型,利用MATLAB强大的矩阵处理功能进行编程,以某矿井等时间间距的瓦斯涌出量为原始数据序列,建立矿
2024-02-28 16:09:48
350KB
首发论文
1
基于灰色系统理论的
矿井瓦斯
涌出量预测方法
瓦斯涌出量预测是瓦斯防治的重要技术环节。在综合分析开滦钱家营矿-850 m水平7煤层地质条件和采掘顺序的基础上,探讨了Gm(1,1)模型预测
矿井瓦斯
涌出量的方法。依据预测结果,确定
矿井瓦斯
涌出量的动态变化和总的趋势,为煤矿安全生产提供技术保障。
2024-02-28 16:08:33
134KB
灰色系统理论
瓦斯涌出量
地质条件
1
矿井瓦斯
涌出量的GM(1,1)新陈代谢模型预测
运用灰色系统理论,根据矿井相对瓦斯涌出量的历史统计数据建立GM(1,1)模型和GM(1,1)新陈代谢模型,使用残差进行精度检验。对比表明,新陈代谢模型精度高于常规的GM(1,1)模型,应用GM(1,1)新陈代谢模型对矿井未来3 a的瓦斯涌出量进行了预测,为矿山可持续发展提供参考。
2024-02-28 16:05:52
215KB
瓦斯涌出量
灰色系统理论
GM(1
1)新陈代谢模型
1
GM(1,1)模型与线性回归组合方法在
矿井瓦斯
涌出量预测中的应用
以
矿井瓦斯
涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测
矿井瓦斯
涌出量的新方法.应用结果表明:该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.
2024-02-28 16:03:16
1.07MB
GM(1
1)模型
线性回归
瓦斯涌出量
1
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