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技术论文|基于大数据的智能煤矿水害预测数据建模研究
字号:[    ] 发布时间:2021-11-16 10:49:21 来源:《自动化与仪器仪表》 发布人:刘一鸣

 

  摘要:针对当前煤矿水害预测过程中内存消耗量大、预测结果精准度低等问题。提出了基于大数据智能的煤 矿水害预测数据建模研究。根据电平翻转法,采用矿井水文监控系统采集矿井水文数据信息,使用Bayes判决理论 剔除与数据模型构建无关的数据。将数据处理结果导入FEFLOW平台中,展开水文地质参数划分,构建煤矿地下水 模型。将地下水模型数据代入GM(1,2)模型中,完成煤矿水害预测数据型型构建。实验结果表明,该模型可有效地 弥补当前模型的不足,将内存消耗量控制在20% - 25%之间,精准度控制在98. 5%左右,提高了预测结果的科学性, 为煤矿的安全生产提供了数据支撑。

  关键词:大数据智能;煤矿水预;GM ( 1 ,2 )模型;Bayes判决理论




  [1]史新国,翟勃,王卫龙.基于大数据智能的煤矿水害预测数据建模研究[J].自动化与仪器仪表,2021(10):37-40.

  作者:史新国,翟勃,王卫龙(淄博矿业集团有限责任公司)

  (来源: 自动化与仪器仪表 2021年第10期)

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