申请/专利权人：淮南矿业(集团)有限责任公司;平安煤矿瓦斯治理国家工程研究中心有限责任公司;平安煤炭开采工程技术研究院有限责任公司

申请日：2023-10-30

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117493799A

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G01N33/22;G06F18/27;G06F18/2433

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明公开了基于大数据分析的掘进工作面瓦斯涌出量预测方法，通过在掘进工作面施工钻孔，并取得煤层样品，使用煤层瓦斯解析数据测定设备可以快速测定大量的煤层解析数据样本，提高了工作面涌出量的预测准确性。设备具备了煤层解析参数离群点分析方法，既可以矫正测试过程的测定误差、又可以发现煤层瓦斯异常区域进行瓦斯预警。本发明通过ARIMA算法基于工作面瓦斯监控数据拟合瓦斯涌出量波动的波形和波长，通过随机森林算法基于瓦斯含量、解析速率、煤层构造、埋藏深度等因素矫正瓦斯涌出量波动的波幅，从而达到预测工作面瓦斯涌出量避免瓦斯事故发生的目的。

主权项：1.基于大数据分析的掘进工作面瓦斯涌出量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过在掘进工作面施工钻孔，并取得煤层样品；S2、使用井下煤层瓦斯解析数据测定设备对取得的煤层样品进行测定，并测定所需瓦斯解析数据；S3、建立煤层瓦斯参数数据库，将以前测定的煤层瓦斯解析数据及对应煤层基础参数数据导入，并将步骤S2中新测得的煤层瓦斯解析数据及对应煤层基础参数与数据库内的历史数据进行对比分析；S4、建立煤层瓦斯解析数据矫正模型，将数据库内的历史数据作为训练集，采用随机森林回归算法，建立煤层瓦斯解析数据矫正模型，新测定的煤层瓦斯解析数据及相应煤层基础参数数据作为测试样本对S3中数据的对比分析出离群数据进行预测，并对离群数据进行输出；S5、经过S4中数据的对比分析后，当出现离群数据后，基于数据库内历史数据，通过随机森林等回归算法预测离群数据的数值，并对离群数据进行输出；判断为离群误差的，将修正后的离群数值保存到数据库；判断为非测定误差的，标定为瓦斯异常区域进行预警；S6、建立基于随机森林的瓦斯涌出量周期性波动修正模型，通过ARIMA算法预测瓦斯涌出量波动波型和波长，通过测定的煤层瓦斯解析、煤层构造、埋深等煤层基础参数据矫正波动的波幅预测工作面瓦斯涌出量；S7、基于掘进工作面瓦斯监控数据，每小时记录一次瓦斯浓度最大值，并通过上述监控数据建立S6中ARIMA算法的掘进工作面瓦斯涌出量周期波动预测模型；S8、步骤S6中随机森林的瓦斯涌出量周期性波动修正模型，为掘进工作面每小时记录一次实测瓦斯浓度的最大值和对应的S6中ARIMA算法周期波动预测模型的预测值、当前时刻位置最近的八个煤层样品测定数据、煤层构造、埋深等煤层基础参数数据作为训练集，修正6中ARIMA算法周期波动预测模型的预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮南矿业(集团)有限责任公司;平安煤矿瓦斯治理国家工程研究中心有限责任公司;平安煤炭开采工程技术研究院有限责任公司 基于大数据分析的掘进工作面瓦斯涌出量预测方法

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