[发明专利]煤矿瓦斯涌出量动态预测分析技术

说明书

所属技术领域：

本发明属于煤矿瓦斯涌出量动态电子信息监查预测的技术领域，具体涉及一种煤矿瓦斯涌出量动态预测分析技术

背景技术；

目前煤矿采取了三种控制瓦斯浓度的方法，

第一，抽放处理。包括采煤工作面形成后，实施采前预抽；高抽钻孔抽放，采后卸压抽放，横川埋管抽放，落山埋管抽放等各种抽放方法。

第二，采中通风。为了及时稀释井下工作面的瓦斯浓度，提供充足的氧气，控制有害气体等，井下必须要采取通风措施。

第三，实时监控。为了对瓦斯浓队进行实时有效的监测，井下个工作面、掘进面和巷道中都布置了瓦斯浓度传感器，所监测到的数据通过传输装置传送到总监测试，一旦瓦斯浓度超标，监控装置将发出报警信号，若瓦斯浓度达到断电下限，供电室就会自动断电，以保证不会因为意外的火花引起瓦斯爆炸。传统的方法治标不治本，对瓦斯的治理不能像天气预报那样提前预测，从而进行有效的防范。

发明内容：

本发明的目的就是为弥补以上不足，提供一种可建立瓦斯涌出量的预测模型技术，为煤矿提供瓦斯涌出量预测工具，不但可以减少瓦斯爆炸事故发生的可能性，更重要的是可以更有力地保护矿工的生命安全，保护煤矿经济利益的煤矿瓦斯涌出量动态预测分析技术。

本发明的技术方案：所述的煤矿瓦斯涌出量动态预测分析技术，就是运用人工神经网络和统计方法建立数学模型，用以预测煤矿中的瓦斯浓度，其特征在于运用SQL Server 2010数据库和DELPHI软件开发平台开发出实用软件，对瓦斯的浓度给出预测值，用以指导不同瓦斯浓度所对应程序的控制和调度。因为瓦斯浓度受多种因素的影响，如煤层地质特征、煤体结构指标、钻孔瓦斯动力特征、巷道内风速等，同时这些影响因素的影响原理，影响方式和影响范围很难定量处理，所以模糊数学模型如灰色模型、神经网络模型都发挥了明显的优势。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统。是由大量简单处理单元相互联结构成的高度并行的非线性系统，具有大规模并行处理能力。

本发明具有在于运用人工神经网络计算方法来预测瓦斯涌出量，将瓦斯数据采集和分析速度提高到800MS以内，进而使瓦斯预测准确度提高到85％以上。大大的降低了煤矿瓦斯事故发生的优点。

具体实现的方式：

瓦斯的监测值每隔500MS就会产生一个，如此海量的数据运用什么系统才能快速的分析和做出预测判断呢？神经网络的技术运用能很好的解决这个问题。人工神经网络技术简单的说就是：根据一个简化的统计，人脑由百亿条神经组成-每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量的接受并不是立即作出响应，而是将它们累加起来，当这个累加的总和达到某个临界阈值时，它们将它们自己的那部分能量发送给其它的神经，大脑通过调节这些连结的数目和强度进行学习判断。尽管这是个生物行为的简化描述。但同样可以充分有力地被看作是神经网络的模型。这项技术的运用，使海量瓦斯监测值快速分析并准确判断预测成为可能。通过开发瓦斯动态监测系统，将瓦斯数据采集和分析速度提高到800MS以内，进而使瓦斯预测准确度提高到85％以上。