模糊专家系统驱动的煤矿瓦斯灾害多源信息融合预测技术

在当前的煤矿安全领域，瓦斯灾害是影响生产的重要风险因素之一。随着信息技术的发展，多源信息融合技术在煤矿瓦斯监测中的应用日益凸显，旨在提高灾害预警的准确性和效率。本文以"多源信息融合在煤矿瓦斯监测中的应用"为主题，作者张保东，来自永贵能源开发有限责任公司黔金煤矿，重点关注了如何利用各类传感器，如瓦斯浓度检测器、通风系统监控设备、煤岩动力与温度传感器以及煤尘探测器等，收集瓦斯灾害的相关参数。 研究的核心是设计了一种基于模糊专家系统的瓦斯突出预测决策级融合方法。模糊专家系统结合了人工智能技术，能够处理不确定性和模糊性，这对于复杂多变的煤矿环境尤为适用。通过整合来自不同数据源的信息，如瓦斯浓度的变化趋势、通风条件、地质结构等因素，模糊专家系统能够综合分析并生成预测模型，以识别可能的瓦斯突出风险。 在预测结果的处理上，文章提出了一种可信度分配策略，即根据每种信息源的可靠性和权重，对预测结果进行合理的可信度评估。这种做法有助于降低单一数据源的误差影响，提高整体预测的准确性。通过这种方式，多源信息融合系统显著提升了瓦斯突出的预测预报能力，为煤矿安全管理提供了更为科学的数据支持。 此外，文章还强调了信息融合与知识发现、数据挖掘的关系。知识发现是指从大量数据中提取有用的知识，而数据挖掘则是深入分析数据以发现潜在模式或规律。在煤矿瓦斯监测中，这些技术的结合有助于挖掘出隐藏在海量数据背后的瓦斯活动模式，从而提前预警潜在的风险，保障矿工的生命安全和生产效率。 本文不仅探讨了多源信息融合技术在煤矿瓦斯监测中的具体应用，还涉及到了数据处理、智能决策支持系统以及风险管理的关键环节。这为煤矿企业优化安全管理体系，提升瓦斯灾害预防能力提供了新的思路和技术支撑。