五虎山煤矿1201工作面瓦斯涌出量预测分析

在含瓦斯煤层中采矿作业时,瓦斯涌出是威胁煤矿安全生产的最主要因素。因此,在新矿井、新水平和新采区投产前,都应进行矿井瓦斯涌出量预测,这是矿井通风设计、瓦斯抽放设计和瓦斯管理必不可少的基础工作。通过分源预测法预测五虎山煤矿1201工作面瓦斯涌出量,为煤矿瓦斯等级的确定和抽放瓦斯提供基础数据。

过程能力预测分析的探讨

丹东黄海汽车有限责任公司通过对生产制造过程重要质量特性的过程能力指数进行统计和预测分析，计算过程能力指数并提出预测目标值，从而直观地了解过程能力的现状和动态趋势，准确掌握和优化过程能力，为企业实施6σ管理作一些探索性的工作。

内蒙古电网“十二五”期间电力负荷预测分析

根据内蒙古自治区国民经济和社会发展规划,结合内蒙古电网"十五"、"十一五"期间的供需情况,负荷发展情况,预测内蒙古电网"十二五"期间的全社会用电量和供电负荷。

望云煤矿瓦斯涌出量预测分析

结合望云矿井实际,分析了矿井瓦斯赋存规律,利用线性回归方法得出了该矿15#煤层瓦斯含量与埋藏深度的关系和瓦斯含量增长梯度。通过采用分源预测法预测矿井瓦斯涌出量,并对其构成进行了分析,为矿井抽采瓦斯提供了可靠的基础数据。

霍尔辛赫煤矿瓦斯涌出量预测分析研究

矿井产能提升后，矿井瓦斯涌出量必然增加，为了避免瓦斯灾害的发生，为防治瓦斯，必须了解产能提升后矿井的最大瓦斯涌出量。根据实测的霍尔辛赫煤矿3。煤层瓦斯含量，对矿井地勘瓦斯含量进行修正，拟合出该矿3。煤层的瓦斯含量分布曲线，确定矿井瓦斯分布规律，然后采用分源预测法对矿井最大瓦斯涌出量进行预测。

基于X11过程的陕西省月度快递量预测分析

对陕西省月度快递量进行研究,以2013-2020快递量为原始序列,运用X11分解法对月度快递量序列各个因素进行分解,建立加法模型,进行模型拟合预测。利用时间序列分解法行分离季节成分,建立预测模型结果表明,陕西省快递量逐年增加,X11分解法拟合效果优于时间序列分解法预测。

麦捷煤业矿井煤层瓦斯含量分布规律与涌出量预测分析

文章采用钻孔煤屑解吸法和分源预测法,测定了麦捷煤业矿井各煤层瓦斯含量。测定结果显示,煤层瓦斯含量具有随埋深增加而加大的趋势。基于此,预测了不同煤层、瓦斯涌出源汇区域、不同开采方案的瓦斯涌出量,为麦捷煤业开采规划、瓦斯抽采方案设计提供了基础数据。

矿井瓦斯涌出量预测分析

结合同忻矿井现有资料,采用分源预测法,通过详尽计算分析,对同忻矿井三盘区石炭二叠系开采煤层瓦斯涌出量做出预测。初步确定了同忻矿井三盘区投产后瓦斯涌出量大小,为今后矿井通风管理、瓦斯防治提出了理论依据,为矿井安全生产提供了前提保障。

基于时间序列对齐和TCNformer的重介精煤灰分多步预测

由于在重介分选过程中各个传感器位置不同,导致重介分选主要工艺参数与灰分存在时间滞后,影响了精煤灰分结果。基于回归模型的灰分预测方法缺乏对时间序列信息的利用,无法捕捉重介生产过程随时间变化的动态特性;基于时间序列的灰分预测方法未能充分考虑灰分和重介分选主要工艺参数之间的时间依赖关系。针对上述问题,提出了一种基于时间序列对齐和TCNformer的重介精煤灰分多步预测方法。通过滞后相关性分析来量化灰分与重介分选主要工艺参数之间的滞后步长,依此对重介分选主要工艺参数在时间维度上进行移动,使得灰分和重介分选主要工艺参数时间序列对齐,消除灰分和重介分选主要工艺参数之间的时间滞后。在Transformer模型的基础上,引入时间卷积网络(TCN)提取特征,并将单向编码器扩展为双向编码器,构建了TCNformer模型来实现精煤灰分多步预测。将时间序列对齐得到的与未来时刻灰分数据对应的过程变量序列作为解码器的输入,以提升模型预测精度。实验结果表明:该方法的平均绝对误差为0.1579%,均方根误差为0.2152%,平均皮尔逊相关系数为0.5051,能有效提升精煤灰分预测精度。

基于少数据样本的滚动轴承寿命分段预测方法

针对少数据样本下,滚动轴承难以准确预测剩余使用寿命(RUL)的问题,提出了一种结合卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)与对抗性判别域自适应网络(ADDA)的轴承寿命分段预测方法。首先,利用稀疏概率自注意力机制对特征集进行了筛选,提取了具有时变性的特征集,以获取最优全局特征,确定分段点以作为ADDA模型的输入;然后,针对不同阶段的退化特点建立了相应的健康评估指标;对处于健康状态的轴承,利用ConvLSTM网络预测了轴承健康阶段的寿命,将健康阶段预测数据作为局部特征输入ADDA网络与最优特征集(全局特征),进行了对抗训练,以实现故障阶段的寿命预测,并使用全连接层输出滚动轴承的预测剩余使用寿命;最后,采用PHM2012数据集与工程试验数据分别对模型进行了验证。研究结果表明:相较于ConvLSTM模型、RNN-HI模型、CNN-LSTM模型,ConvLSTM-ADDA寿命预测方法的平均绝对误差分别降低了78.16%、53.14%、67.13%,平均得分分别提高了66.42%、92.81%、32.37%;相较于LSTM模型、CNN-LSTM模型以及Transformer模型,ConvLSTM-ADDA寿命预测方法的均方误差分别降低了80.11%、54.95%、55.94%。因此,该算法模型能够实现对较少数据样本的轴承寿命进行RUL预测的目的,且具有较高的精度。

高血压脑出血患者短期预后的影响因素及BAT评分的预测效果

目的 分析高血压脑出血患者短期预后的影响因素及非增强CT 5分预测法(BAT)评分的预测效果。方法 2016年1月—2020年12月在中国人民解放军南部战区海军第二医院治疗的618例高血压脑出血患者,将其中术后28 d内死亡的62例患者设为死亡组,其余556例存活的患者设为存活组。分析高血压脑出血患者术后28 d内死亡的影响因素,并采用受试者操作特征(ROC)曲线分析BAT评分对高血压脑出血患者术后28 d内死亡的预测价值。结果 术前24 h格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分<6分、BAT评分≥4分、首次CT距发病时间短、合并术后24 h并发症为高血压脑出血患者术后28 d内死亡的影响因素(P<0.05)。ROC曲线分析显示,BAT评分预测高血压脑出血患者术后28 d内死亡的ROC曲线下面积(AUC)为0.892(P<0.01),95%CI为0.789~0.932,最佳截断值为4分,敏感度为88.29%,特异度为81.43%。结论 术前24 h GCS评分、BAT评分、首次CT距发病时间、术后24 h并发症为高血压脑出血患者术后28 d内死亡的影响因素,且BAT评分对患者预后有较佳的预测价值。

多元回归分析-分源预测法对矿井瓦斯涌出量预测研究

为了在各采区地质条件差异较大的情况下准确预测矿井的相对瓦斯涌出量,提出了多元线性回归分析与分源预测法相结合的矿井瓦斯涌出量预测方法。该方法通过多元线性回归法对采区内工作面的相对瓦斯涌出量进行预测,然后将预测结果代入分源预测法的计算公式以实现对矿井相对瓦斯涌出量的预测。详细介绍了多元线性回归-分源预测法的数学模型和计算步骤,最后实例应用的结果表明该方法具有可行性。为矿井瓦斯涌出量的预测提供了一种新的思路。

基于数据动态模态分解的基坑沉降稳定性预警预测研究

为合理实现基坑沉降稳定性的预警预测研究,该文在基坑沉降数据动态模态分解基础上,先利用尖点突变分析实现趋势项分量的稳定性现状评价,再利用分项组合预测模型实现沉降稳定性的预测评价,两者综合实现沉降稳定性的预警预测研究。实例分析表明:DMD模型在沉降数据的分解过程中具有良好效果,可将其合理分解为趋势项分量和误差项分量;通过基坑沉降稳定性的现状评价,得出基坑沉降在现状条件下的稳定性均处于稳定状态,且在基坑沉降稳定性的预测评价过程中,得出分项组合预测模型在基坑沉降变形中的适用性,得出各监测点的沉降变形仍会呈小速率增加趋势;综合评价,各监测点的预警等级为Ⅲ~Ⅳ级,为现场安全施工提供了一定的理论指导。

基于不确定性天气数据的光伏发电系统电量分时段预测

光伏发电作为一种环境友好、可再生的能源,已经得到广泛的应用和重视。然而,在实际使用中光伏发电量的波动性很大,主要取决于光照、气温等天气因素。因此该文提出一种基于不确定性天气预测数据的光伏发电系统发电量分时段预测方法。该方法引入SolarPredictor模型,使用公开的天气预报数据进行光伏发电厂的发电量预测。此外,由于该模型可以根据某段时间内真实的天气预报数据进行训练,提高了预测精度,同时还可以得到天气预测数据中的错误。实验结果表明,该模型在对短时间段和长时间段的预测结果均优于传统的预测方法。

水厂需水预测及合理性分析

为能够有效且准确地预测茂名市名湖水库管理所引水工程扩大取水的规模,文章主要采用分项预测法,计算河东水厂生活、工业和河道外生态环境等方面的需水量,再利用城市综合指标法和年需水量增长率预测法计算的结果对比分析,综合考虑水厂自用水率,预测河东水厂2025规划水平年水资源需求总量为9425万m^(3),可为城镇化发展、城市人口规划、工厂企业布局、节水规划及开发利用水资源等提供基础数据支撑。

急倾斜厚煤层水平分层放顶煤工作面瓦斯涌出量预测问题探究

在我国煤炭产量和探明储量中,急倾斜厚煤层所占比例较小,对水平分层放顶煤采煤工艺的急倾斜厚煤层矿井瓦斯涌出量预测方法的研究还不够深入,工作面瓦斯的来源不同于倾斜、缓倾斜煤层,主要源于本煤层下部煤体。随着急倾斜厚煤层水平分段放顶煤采煤工艺的推广,研究其工作面瓦斯涌出对完善瓦斯涌出量预测方法具有重要意义,是预测与研究未来工作面瓦斯涌出量的趋势。

分源预测法在厚煤层瓦斯涌出量预测研究中的应用

结合井田的瓦斯涌出量资料,综合考虑瓦斯涌出量的开采技术因素与自然因素等影响,运用分源预测法对开滦(集团)荆各庄矿分层开采的9#煤未采区瓦斯涌出量预测研究,得出了9#煤的瓦斯涌出量与煤层标高的密切关系,确定了其误差来源,为煤层的正常开采提供重要的理论依据。

分源预测法在新建矿井瓦斯涌出量预测中的应用

论述了分源预测法原理,并通过实例计算介绍了该方法在新建矿井瓦斯涌出量预测中的应用。针对该方法在对新建矿井瓦斯涌出量预测中产生较大误差部分—采空区瓦斯涌出量的参数选择,提出了解决的思路。

回采工作面瓦斯涌出BP神经网络分源预测模型及应用

基于回采工作面瓦斯涌出分源涌出,利用人工神经网络分别预测开采煤层、邻近煤层、采空区3种来源的瓦斯涌出量;因3种来源瓦斯涌出量的影响因素不同,为了避免不相关因素的干扰,提高预测精度,确定整个预测体系由开采层、邻近层、采空区等3个瓦斯涌出量预测神经网络组成,对每个涌出源分别建立神经网络预测模型;最后采用Matlab中BP神经网络算法,针对实际矿井进行应用,预测误差小.

引进算法的分源预测法在安全高效矿井中的应用

以李店矿区的安全高效工作面为研究对象,在现场调研和实测的基础上,通过采用引进算法的分源法,确定了矿井北部和南部的瓦斯涌出量,为矿井通风设计、瓦斯抽采等提供了理论基础数据。同时根据安全高效工作面瓦斯涌出特点,引进煤运至地表时残存瓦斯含量损失率这一系数,进一步完善和发展了分源预测法,提高了预测精度。