一种自适应瓦斯超限长时预测方法及系统技术方案

本申请涉及煤矿瓦斯超限预测技术领域，提供了一种自适应瓦斯超限长时预测方法及系统。该方法中，对获取的煤矿井下多源数据进行处理，构造所述数据不同时间尺度特征；根据目标瓦斯浓度对所述不同时间尺度特征的皮尔逊相关系数，自适应筛选最佳预测指标组合；确定Informer长时预测模型的优化参数组合，基于灰狼优化算法对Informer长时预测模型进行优化，得到最佳预测模型，以对工作面瓦斯浓度进行超限长时预测，并基于预先确定的准确性评价指标，对预测结果进行综合评价。籍以，有效解决现有技术中不同矿区、不同煤矿、不同工作面瓦斯超限致灾因素差异较大、泛化能力弱、长时预测能力不足的问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及煤矿瓦斯超限预测，特别涉及一种自适应瓦斯超限长时预测方法及系统。

技术介绍

1、煤矿瓦斯灾害是威胁煤矿安全生产的重大灾害之一，瓦斯灾害直接妨碍了煤矿的正常生产，阻碍了煤炭工业的持续、稳定、健康发展，加强瓦斯灾害防治是确保煤炭能源的稳定、可靠供应，促进国民经济的全面、健康发展的重要保障。

2、随着对煤矿安全生产的高度重视和煤矿企业自身发展的需要，瓦斯浓度的准确预测、瓦斯突出的灾害预报和预防具有重要意义。传统的瓦斯预测方法是根据含瓦斯煤体性质及其赋存条件的量化指标确定的，比如煤层性质指标、瓦斯指标、地应力指标或综合指标，来预测其中的单个或多个指标是否超过临界值，但是传统预测方法的预测精度难以达到煤矿安全生产的要求。

3、目前，对煤矿瓦斯浓度的预测，一种方法，通过模拟煤矿开采过程中瓦斯气体的扩散规律构建参数方程进行求解，这种方式的预测结果过于理想化，并不能实际反映煤矿井下的复杂环境。另一方法，通过特征工程或深度学习技术构建预测模型对瓦斯浓度进行预测，但该类方法提取的特征也不能完全表达瓦斯浓度在不同环境下的变化趋势，导致预测精度不本文档来自技高网...

【技术保护点】

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2.根据权利要求1所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，步骤S101中，

3.根据权利要求2所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，按照所述自回归模型：

4.根据权利要求2所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，按照公式：

5.根据权利要求1所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，步骤S102中，包括：

6.根据权利要求1所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，步骤S103中，

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【技术特征摘要】

1.一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，步骤s101中，

3.根据权利要求2所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，按照所述自回归模型：

4.根据权利要求2所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，按照公式：

5.根据权利要求1所述的一种自适应瓦斯超限长时预测方法，其特征在于，步骤s10...

【专利技术属性】
技术研发人员：李赏，李全贵，梁运培，郭亚博，刘晓庆，张凯，陈杰，梁佐胜，丁军堡，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：