灰色动态模型提升矿井瓦斯预测可视化

该论文标题为"矿井瓦斯涌出量灰色动态预测可视化研究 (2011年)",着重于解决矿井安全问题中的关键挑战。作者们提出了一种创新的方法，旨在充分利用"新信息优先"的建模理念，通过实时采集和分析采掘过程中最新的瓦斯涌出数据。他们采用灰色系统中的新陈代谢灰色模型，结合VC++和MATLAB这两种强大的编程语言进行混合编程，开发了一种瓦斯涌出量预测模型的可视化工具。 这个研究的核心在于动态预测工作面上的瓦斯涌出量，以提升预测的准确性和实时性。传统的预测方法如国家安全生产监督总局发布的《矿井瓦斯涌出量预测办法》(AQ1018-2006)，虽然有一定的应用，但局限于静态预测或长期平均值预测，无法充分反映工作面的实际瓦斯涌出情况，预测效果受到限制。因此，论文提倡的灰色系统预测法和神经网络预测法在中短期动态预测上展现出优势，尤其对于及时识别和应对瓦斯涌出具有重要意义。 然而，神经网络预测法因其"黑箱"特性，模型解释性差，对数据依赖性强，数据不足可能导致预测误差，且训练算法存在理论上的局限。因此，该研究试图通过灰色模型的优势，结合可视化技术，提供一种更为透明、易于理解和使用的预测工具，以提高煤矿企业的安全管理效率，减少因瓦斯事故造成的风险。 这篇论文的主要贡献在于提出了一种新的瓦斯涌出量预测方法，不仅能够实现动态预测，还能通过可视化手段直观展示预测结果，从而帮助煤矿企业更有效地预防和管理瓦斯涌出，确保煤矿生产的安全与稳定。这种方法对于提升煤矿行业的安全生产水平具有显著的实际价值。