[發明專利]煤礦瓦斯涌出量動態預測分析技術

無效

• 申請號: 201110327708.4
• 申請日: 2011-10-25
• 公開（公告）號: CN102354381A
• 公開（公告）日: 2012-02-15
• 發明（設計）人: 穆素紅
• 申請（專利權）人: 陽泉市聯宇星信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

所屬技術領域：

本發明屬于煤礦瓦斯涌出量動態電子信息監查預測的技術領域，具體涉及一種煤礦瓦斯涌出量動態預測分析技術

背景技術；

目前煤礦采取了三種控制瓦斯濃度的方法，

第一，抽放處理。包括采煤工作面形成后，實施采前預抽；高抽鉆孔抽放，采后卸壓抽放，橫川埋管抽放，落山埋管抽放等各種抽放方法。

第二，采中通風。為了及時稀釋井下工作面的瓦斯濃度，提供充足的氧氣，控制有害氣體等，井下必須要采取通風措施。

第三，實時監控。為了對瓦斯濃隊進行實時有效的監測，井下個工作面、掘進面和巷道中都布置了瓦斯濃度傳感器，所監測到的數據通過傳輸裝置傳送到總監測試，一旦瓦斯濃度超標，監控裝置將發出報警信號，若瓦斯濃度達到斷電下限，供電室就會自動斷電，以保證不會因為意外的火花引起瓦斯爆炸。傳統的方法治標不治本，對瓦斯的治理不能像天氣預報那樣提前預測，從而進行有效的防范。

發明內容：

本發明的目的就是為彌補以上不足，提供一種可建立瓦斯涌出量的預測模型技術，為煤礦提供瓦斯涌出量預測工具，不但可以減少瓦斯爆炸事故發生的可能性，更重要的是可以更有力地保護礦工的生命安全，保護煤礦經濟利益的煤礦瓦斯涌出量動態預測分析技術。

本發明的技術方案：所述的煤礦瓦斯涌出量動態預測分析技術，就是運用人工神經網絡和統計方法建立數學模型，用以預測煤礦中的瓦斯濃度，其特征在于運用SQL?Server?2010數據庫和DELPHI軟件開發平臺開發出實用軟件，對瓦斯的濃度給出預測值，用以指導不同瓦斯濃度所對應程序的控制和調度。因為瓦斯濃度受多種因素的影響，如煤層地質特征、煤體結構指標、鉆孔瓦斯動力特征、巷道內風速等，同時這些影響因素的影響原理，影響方式和影響范圍很難定量處理，所以模糊數學模型如灰色模型、神經網絡模型都發揮了明顯的優勢。人工神經網絡是一種旨在模仿人腦結構及其功能的腦式智能信息處理系統。是由大量簡單處理單元相互聯結構成的高度并行的非線性系統，具有大規模并行處理能力。

本發明具有在于運用人工神經網絡計算方法來預測瓦斯涌出量，將瓦斯數據采集和分析速度提高到800MS以內，進而使瓦斯預測準確度提高到85％以上。大大的降低了煤礦瓦斯事故發生的優點。

具體實現的方式：

瓦斯的監測值每隔500MS就會產生一個，如此海量的數據運用什么系統才能快速的分析和做出預測判斷呢？神經網絡的技術運用能很好的解決這個問題。人工神經網絡技術簡單的說就是：根據一個簡化的統計，人腦由百億條神經組成-每條神經平均連結到其它幾千條神經。通過這種連結方式，神經可以收發不同數量的能量。神經的一個非常重要的功能是它們對能量的接受并不是立即作出響應，而是將它們累加起來，當這個累加的總和達到某個臨界閾值時，它們將它們自己的那部分能量發送給其它的神經，大腦通過調節這些連結的數目和強度進行學習判斷。盡管這是個生物行為的簡化描述。但同樣可以充分有力地被看作是神經網絡的模型。這項技術的運用，使海量瓦斯監測值快速分析并準確判斷預測成為可能。通過開發瓦斯動態監測系統，將瓦斯數據采集和分析速度提高到800MS以內，進而使瓦斯預測準確度提高到85％以上。