延时煤与瓦斯突出的人工智能预警理论与关键技术研究

摘要

结合煤矿井下瓦斯涌出实时监测图，利用神经网络技术判断瓦斯异常情况。选取4个参数作为瓦斯延时突出预测的特征指标：井下瓦斯涌出峰值、瓦斯上升梯度、瓦斯超限时间和瓦斯下降梯度。瓦斯异常涌出超限3﹪，且持续时间超过10 s为瓦斯延时突出敏感指标的临界值。建立了人工智能神经网络的瓦斯预警理论模型、瓦斯预警模型的自学习训练方法和瓦斯预警技术。采用VB+ADO的编程及数据库访问技术，实现了安全监测系统的瓦斯延时突出预警功能。