【摘 要】
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我国56%的国有重点煤矿存在煤炭自燃现象,煤炭自燃灾害严重的威胁着矿井安全生产。早期检测出煤自燃的征兆,及时准确做出预报,对提高煤自燃火灾防治工作水平具有重要的意义。
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我国56%的国有重点煤矿存在煤炭自燃现象,煤炭自燃灾害严重的威胁着矿井安全生产。早期检测出煤自燃的征兆,及时准确做出预报,对提高煤自燃火灾防治工作水平具有重要的意义。文章论述了煤自然发火指标气体浓度与煤体温度的对应关系,介绍了最常用的指标气体分析方法,并确定了火灾系数法来预报煤自然发火。介绍了人工神经网络预测方法、支持向量机预测方法、灰色预测方法、马尔科夫预测方法这四种常见的预测方法,分析了几种方法的优劣,并提出了结合灰色预测和马尔科夫预测进行煤自然发火预测的方法。灰色理论和马氏链理论的结合预测方法,不但在灰色预测的基础上提高了预测的精度,而且通过灰色理论对预测对象的拟合,使预测对象具有马氏链要求的平稳等均值特性,扩大了马尔科夫预测对象的范围。论文结合灰色理论和马尔科夫链理论,研究构建了煤自然发火预测的灰色马尔科夫模型,并采用了状态平均残差对预测结果进行改进。以柴里煤矿2313工作面附近的风流中检测出的CO气体为例,分别建立了煤自然发火的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型,分别用Matlab对预测结果进行仿真,结果表明:灰色马尔科夫模型预测精度比灰色模型预测精度提高了1.11%。在灰色马尔科夫预测的基础上进行残差修正,修正后的灰色马尔科夫模型预测精度比灰色预测提高了2.24%。研究显示:灰色马尔科夫模型结合了灰色模型和马尔科夫模型的优势,既能对系统的长期发展趋势进行准确的预测,又能提高对具有较大波动性的数据的预测精度,适用于矿井煤自然发火的预测。
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