基于WSN的矿井瓦斯事故预测模型研究与灰色理论应用

该篇论文《基于WSN的矿井瓦斯事故预测模型的研究》由谢金龙和周顺先两位作者合作完成，他们主要关注的是如何将无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）技术应用于煤矿安全领域，以提升井下的监测和预警能力。论文的背景是针对煤矿井下环境中瓦斯事故频发的问题，瓦斯是一种易燃易爆的有害气体，其浓度控制对于保障矿工生命安全至关重要。 在文中，作者提出了一种创新的解决方案，即构建一个以无线传感器网络为核心的动态、实时且多变的无线监控系统。这种系统利用WSN的分布式、自组织和低功耗特性，能够在复杂的地下环境中实时收集气体浓度数据，从而实现对瓦斯泄漏的早期预警。通过集成灰色理论，一种系统分析和预测的方法，研究人员采用了灰色预测技术来对可能影响安全事故的瓦斯涌出量进行精确预测。灰色理论在此处被用于处理非线性、不完整或带有不确定性的数据，它能有效地处理缺乏历史数据的情况，这对于矿井这种数据采集可能存在限制的环境尤其适用。 论文的核心贡献在于开发了一种实用的预测模型，该模型能够提供一个既有效又切合实际的瓦斯事故预测值。这一预测结果对于制定有针对性的矿山事故预防措施具有重要意义，它能帮助矿方及时调整作业计划，采取必要的安全措施，降低事故发生的可能性，从而保障矿工的生命安全和生产活动的正常进行。 此外，论文还强调了中图分类号TP311.4，表明这属于信息技术在采矿工程中的应用研究，关键词包括“瓦斯”、“无线传感器网络”和“灰色预测”，显示出研究的焦点集中在瓦斯监控和预防方法上，以及利用现代信息技术提高煤矿安全管理水平。 《基于WSN的矿井瓦斯事故预测模型的研究》这篇论文深入探讨了无线传感器网络在煤矿安全管理中的应用潜力，并展示了其在瓦斯事故预测上的实用价值，为今后的矿山安全研究和实践提供了有价值的参考。