基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃CO浓度滤波及预测方法技术

本发明专利技术提供一种一种基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃CO浓度滤波及预测方法，通过获取[0，M]天的CO测量数据，将[0，N<subgt;1</subgt;]且N<subgt;1</subgt;＜M天的CO测量数据传输至限幅自回归‑卡尔曼滤波模型中，并获取[0，N<subgt;1</subgt;]天的CO浓度滤波值作为CO浓度最优估计值；构建长短期记忆神经网络‑卡尔曼滤波模型；对[0，M]天的CO测量数据完成滤波，对应得到[0，M]天CO浓度滤波值；通过循环神经网络模型RNN进行训练，并通过迭代的方式对后m天的CO浓度进行预测。该方法能够有效滤除井下非煤自燃所引起的从采空区上隅角CO浓度异变的问题，并能够随着采空区上隅角CO数据的输入，实时更新模型，提高模型的准确性和适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃co浓度滤波及预测方法，属于co浓度预测。

技术介绍

1、煤矿井工开采过程中由煤自燃引发的矿井火火灾、瓦斯、粉尘爆炸等灾害易造成重大人员伤亡和经济损失，严重威胁煤矿的安全开采。煤自燃过程产生的co、co2、ch4等气体的浓度，随着煤体温度的变化，也发生相应的变比，因此气体浓度分析法被广泛应用于煤矿采空区自燃早期预警中，有效预测采空区煤自燃气体浓度变化趋势，是采空区煤自燃防治的主要手段。有效预测采空区上隅角co浓度时掌握煤自燃状态的关键，对准确的煤自燃预警及防治具有重要指导作用。而在实际煤矿生产过程中，由于矿井内工作环境复杂，尤其是煤炭开采作用力工作环境相对恶劣，导致测量得到的co浓度极易受到现场环境污染等因素干扰，从而影响了火灾预警监测的精度和效果，存在一定的安全隐患。

2、现有关于煤自燃指标气体监测预警的方法主要利用井下co传感器采集上隅角的co浓度进行监测预警，该方法根据上隅角风流中的co浓度进行监测预警，当井下采空区顶板垮落来压、工作面移架及割煤、风流变化时，上隅角监测到的co浓度也发生了相应本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃CO浓度滤波及预测方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃CO浓度滤波及预测方法，其特征在于：步骤S1中，获取[0，N1]天的CO浓度滤波值，具体为，

3.如权利要求1或2所述的基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃CO浓度滤波及预测方法，其特征在于：步骤S4中，由训练后的LSTM模型计算第N1+i天的CO浓度计算估计值其中，为[N1+i-1-n，N1+i-1]天的滤波值。

4.如权利要求1或2所述的基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃CO浓度滤波及预测方法，其特征在于：步骤S4中，引入固定...

【技术特征摘要】

1.一种基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃co浓度滤波及预测方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃co浓度滤波及预测方法，其特征在于：步骤s1中，获取[0，n1]天的co浓度滤波值，具体为，

3.如权利要求1或2所述的基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃co浓度滤波及预测方法，其特征在于：步骤s4中，由训练后的lstm模型计算第n1+i天的co浓度计算估计值其中，为[n1+i-1-n，n1+i-1]天的滤波值...

【专利技术属性】
技术研发人员：仲晓星，曹威虎，周昆，王建涛，王东，窦国兰，邵振鲁，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：