针对目前煤矿防突预警技术存在的预警模型有效性不明确、预警临界值误差较大、预警系统对煤矿的适应性较差等问题,分析了煤矿防突信息的特征,应用多源数据驱动思维,设计了多源数据驱动的防突预警系统结构,研究了多源数据驱动的防突预警指标自适应技术,实现预警模型有效性的定量评价智能优选和预警临界值自适应训练,提升预警系统对煤矿的适应能力,提高预警准确率.通过建立预警模型有效性定量评价方法,智能优选预警模型,避免人为主观因素造成的模型选择失误;通过建立预警临界值自适应训练方法,使预警临界值能够与煤矿实际情况相适应,并且预警临界值的精确度随时间的推移逐渐提高,减少了临界值考察的工作量.该技术体系在贵州盘州地区某煤矿应用过程中,从4个代表性预警模型中定量筛选了效果较好的预警模型A和预警模型S,在瓦斯体积分数并未超限的情况下,预警模型A提前捕捉到因煤厚变化引起的瓦斯涌出异常状况,并及时发布预警信息,在采取相应措施后消除了事故隐患.该技术能够使煤矿防突预警具有更高的适应性,提高煤矿防突管理水平,为安全生产决策提供支持.
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