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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘琼 刘勇[1] 孙秉成 张庆华 王麒翔 王沉 LIU Qiong;LIU Yong;SUN Bingcheng;ZHANG Qinghua;WANG Qixiang;WANG Chen(Mining College of Guizhou University,Guiyang 550025,China;Shenhua Xinjiang Energy Co.,Ltd.,Urumchi 830037,China;China Coal Technology and Engineering Group Chongqing Research Institute,Chongqing 400037,China)
机构地区:[1]贵州大学矿业学院,贵州贵阳550025 [2]神华新疆能源股份有限公司,新疆乌鲁木齐830037 [3]中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆400037
出 处:《煤矿安全》2019年第10期79-83,共5页Safety in Coal Mines
基 金:贵州省科技计划资助项目(黔科合平台人才[2017]5788号);贵州省本科高校一流专业建设资助项目(SJZY2017006)
摘 要:利用理论分析和现场实测的方法研究了瓦斯涌出异常的影响因素及瓦斯涌出异常预警技术的实现流程。针对乌东矿瓦斯突出特征与规律,运用了大数据技术研究监控监测总体数据,研究了适合乌东矿的瓦斯突出预警指标体系中的趋势预警指标,并建立了乌东矿瓦斯涌出异常的数据模型,实现了工作面及掘进面瓦斯突出危险性的实时智能预警,在乌东矿的应用效果验证了该风险态势分析平台的有效性。This paper studies the influencing factors of gas emission anomalies and the realization process of early warning technology for gas emission anomaly by theoretical analysis and field measurement.According to the characteristics and laws of gas outburst in Wudong Mine,big data technology is used to study gas monitoring data.The early warning index system for gas outburst suitable for Wudong Mine is studied,and the data model of gas emission anomaly in Wudong Mine is established.The real-time intelligent warning system for gas outburst hazard in working face and heading face is realized.The effectiveness of the platform is verified by the application results in Wudong Mine.
关 键 词:瓦斯涌出异常 预测预报 大数据 瓦斯治理 预警技术
分 类 号:TD712[矿业工程—矿井通风与安全]
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