【英文题名】
Prediction Method of Coal-gas Outburst Based on Geological Data Mining and Information Fusion
【作者】
梁跃强 ;
【导师】
郭德勇 ;
【学位授予单位】
中国矿业大学(北京) ;
【学科专业名称】
安全科学与工程
【学位年度】
2018
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
中国矿业大学(北京)
【网络出版投稿时间】
2018-05-02
【基金】
国家自然科学;
【关键词】
煤与瓦斯突出 ;
地质条件 ;
数据挖掘 ;
信息融合 ;
预测方法 ;
【英文关键词】
coal-gas outburst ;
geological conditions ;
data mining ;
information fusion ;
prediction method ;
【中文摘要】
煤与瓦斯突出是发生在煤矿井下,由地应力、瓦斯和煤物理力学性质综合作用引起的复杂地质动力现象,严重制约着煤矿的安全生产。煤与瓦斯突出具有分区、分带性,且主要受地质条件控制,不同地质构造区域和地质构造不同部位的煤与瓦斯突出危险性不同,因此对不同地点的煤与瓦斯突出危险性进行预测具有一定的理论和实践意义。论文采用现场调研、理论分析、室内实验和现场试验等手段,研究了基于地质数据挖掘和信息融合的煤与瓦斯突出预测方法。首先,搜集矿区、矿井及工作面瓦斯地质和地球物理勘探资料,下井调研褶皱、断裂等地质构造特征、煤厚、构造煤发育及分布特征,对所收集资料进行系统地整理、比对和综合分析,归纳总结研究区地质条件对煤与瓦斯突出的控制作用。同时利用数学地质方法提取了研究区煤与瓦斯突出的地质数据特征,结合数据挖掘技术的灰色关联分析和Apriori关联分析模型,探讨了研究区煤与瓦斯突出主控地质因素,挖掘出了有意义的煤与瓦斯突出地质数据关联规则,并分析了地质数据与突出强度和突出类型的关联规则。此外,对信息融合的特征级和决策级算法进行研究,提出了数量化理论III、遗传投影寻踪聚类和PSO-BP(微粒群优化的BP算法)神经网络相结合的特征级融合算法...
【英文摘要】
Coal-gas outburst is a complicated gas geodynamic disaster caused by comprehensive effects,including ground stress,coal bed methane,and coal physical properties in coal mine,which gravely threatens the safety of coal production.Studies have shown that the distinct dangerous degree of coal-gas outburst in parts of and among diverse geological structure is controlled by geological condition.Therefore,predicting coal-gas outburst in different locations is particularly important.In this dissertation,coal-gas ou...
【更新日期】
2018-05-08
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