基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法技术

本发明专利技术属于瓦斯预测分析技术领域，具体公开提供的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，该方法包括：收集各已完成采煤工作面的瓦斯关联监测数据；搭建瓦斯趋势预测模型；监测当前所处采煤工作面的结构数据、掘进数据以及当前瓦斯抽放设备在各监测时间点的运行数据；构建瓦斯时间序列特征、结构序列特征和抽放设备序列特征，对进行瓦斯趋势预测模型修正，并输出当前采煤工作面预测的瓦斯浓度趋势。本发明专利技术有效解决了当前对采煤工作面结构关注度较少的问题，进而可以更准确地预测瓦斯的产生和积聚趋势，确保了预测结果的代表性和有效性，并且还可以更有效地配置抽放设备，提高资源分配有效度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于瓦斯预测分析，具体而言，涉及基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法。

技术介绍

1、采煤工作面瓦斯预测分析是煤矿安全管理中的重要组成部分，旨在通过对瓦斯生成、积聚和释放规律的研究，预测和评估采煤工作面瓦斯的含量及分布情况，从而保障煤矿生产安全。

2、现有技术如申请公开号为cn116484323a的中国专利技术专利申请公开的基于多因素广义线性回归的采煤工作面瓦斯浓度预测方法，其基于煤层厚度、瓦斯抽采量、日产量、风速、t0甲烷传感器瓦斯浓度以及需要预测的t2甲烷传感器瓦斯浓度，建立多因素的广义线性回归模型，从而达到对采煤工作面回风巷甲烷浓度进行预测、提前了解瓦斯浓度变化趋势、超前采取管控措施的效果。

3、现有技术又申请公开号为cn115018204a的中国专利技术专利申请公开的采煤工作面瓦斯浓度动态危险度的超前预测方法，其包括通过定时连续记录采煤工作面瓦斯浓度与工作面单位时间落煤量、瓦斯抽采流量、进风量以及工作面中间支架工作阻力的监测数据，进而构建确定采煤工作面瓦斯浓度与单位时间落煤量、瓦斯抽采流量、进风量、支架工作本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：所述搭建瓦斯趋势预测模型，包括：

3.如权利要求2所述的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：所述确认各预测干扰变量，包括：

4.如权利要求3所述的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：所述判断干扰的结构监测项，包括：

5.如权利要求3所述的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：所述确认各预测干扰变量的基准干扰值，包括：

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【技术特征摘要】

1.基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：所述搭建瓦斯趋势预测模型，包括：

3.如权利要求2所述的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：所述确认各预测干扰变量，包括：

4.如权利要求3所述的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：所述判断干扰的结构监测项，包括：

5.如权利要求3所述的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：所述确认各预测干扰变量的基准干扰值，包括：

6.如权利要求2所...

【专利技术属性】
技术研发人员：程序，董恒，李响，邹丽华，汤洪健，王历，张於，黄胜，邓小远，
申请(专利权)人：多彩贵州数字科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：