基于混沌理论的瓦斯异常涌出预测模型及其应用验证

瓦斯异常涌出是煤矿安全的重要关注点，因为它可能导致严重的安全事故。本文研究者针对这一问题，利用混沌理论进行深入分析，旨在构建一种预测模型，以提高瓦斯管理的预警能力。首先，他们对平煤十矿的实际瓦斯涌出数据进行了细致的混沌理论分析，通过基于关联积分的C-C方法确定了相空间的时间延迟和嵌入维数，这是理解复杂系统动态的关键步骤，因为它揭示了数据中的潜在结构。 接着，他们对时间序列数据进行了相空间重构，这种方法有助于将非线性动态转换为直观的几何图形，便于识别模式和趋势。在这个过程中，通过最小数据量法计算出了时间序列的最大Lyapunov指数，该指数衡量了系统的敏感性和混沌特性。如果最大Lyapunov指数大于零，意味着数据具有混沌性质，这在瓦斯涌出的预测中尤为重要，因为混沌行为通常预示着难以预测的突发事件。 然后，研究人员采用了混沌理论中的加权一阶局域预测方法，这是一种基于局部信息的预测策略，结合了混沌序列的局部相似性。这种方法使得模型能够更好地捕捉到瓦斯异常涌出的局部规律，并以此为基础建立预测模型。他们使用平煤十矿己15-24080掘进工作面31天的瓦斯实际浓度数据对该模型进行了验证，结果显示预测的准确率高达93%，这表明模型具有较高的预测性能。 最后，研究成果强调了建立的混沌时间序列瓦斯异常涌出预测模型对于煤矿安全管理的重要性。该模型不仅能够提前预警可能的瓦斯异常，还为制定有效的防治措施和实施安全防护提供了科学的理论依据。这对于保障矿工的生命安全、防止瓦斯爆炸事故的发生具有重大意义。这项工作在提升煤矿安全管理水平和技术支持方面具有显著价值。