基于数据挖掘的煤矿灾害预测研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

70971059

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

邵良杉

完成单位：

辽宁工程技术大学

中文关键词：

煤矿灾害预测; 数据挖掘; 数据质量; 煤与瓦斯突出;

其他语种关键词：

coal mine disaster prediction; data mining; data quality; coal and gas bursting

项目类型：

面上项目

语种：

中文

开始日期：

2010-01-01

结束日期：

2012-12-31

中文摘要：

现有的煤矿灾害预测方法，大多是通过某一单一因素进行灾害预测，实际上每种煤矿灾害都与多种因素（包括瓦斯涌出量、顶底板压力、有害气体含量、涌水量、温度等）相关，是多因素同时作用的结果，甚至是多种灾害（瓦斯突出爆炸、煤尘爆炸、突水、自燃、矿震）同时发生。 煤矿井下监测系统采集并积累了海量数据，这些数据中隐含着对煤矿灾害预测预报的知识。本研究应用数据挖掘最新理论,对搜集到的已发生灾害煤矿各项监测数据进行处理，通过自学习建立灾害预测模型，揭示出煤矿灾害与井下多种因素的关系和相互作用、监测数据间关联关系，归纳总结不同监测参数变化导致不同类型、不同强度煤矿灾害的发生趋势，并达到预测灾害的目的。应用数据挖掘技术研究各项监测数据之间的相关关系，进而建立灾害预测模型是本项研究的创新。