煤矿井下水仓水位灰色动态预测模型与应用

"煤矿井下水仓水位的灰色动态预测" 在煤矿的安全生产中，井下水仓水位的管理至关重要，因为它直接影响到矿井的排水效率和安全性。传统的水位监测方法往往难以准确预判水位变化，尤其是在涌水量因季节和时段差异而波动的情况下。针对这一问题，研究者们提出了一种基于灰色理论的煤矿井底水仓水位的灰色动态预测方法。 灰色理论是一种处理不完全信息系统的数学方法，特别适合于小样本、非线性、不确定性的数据分析。在这个研究中，通过对比分析了几种不同的灰色预测模型，如GM(1,1)模型、GM(1,n)模型等，最终选择了新信息模型作为动态预测的渐进模型。这种模型能够更好地捕捉到水仓水位随时间的动态变化趋势，同时考虑到涌水量的变化因素。 新信息模型的应用在于，它能不断吸收新的观测数据，更新预测结果，从而提高预测的精度和实时性。在实际应用中，研究团队利用实测的井下水仓水位数据对模型进行了验证，结果显示模型预测的水位与实际测量值有较高的吻合度，证明了该模型在煤矿水位预测中的有效性。 此研究的成果对于制定科学、合理的排水时段和水泵启停控制策略具有重要意义。通过精确预测水仓水位，可以避免不必要的水泵运行，节约能源，同时确保在水位过高时及时启动排水系统，保障矿工的生命安全和矿井的正常生产。此外，这一预测方法也为矿井的数字化监控系统提供了有力的数据支持，有助于提升整个煤矿的安全管理和自动化水平。 关键词：水仓水位；灰色模型；动态预测；试验分析 这个研究通过灰色动态预测技术解决了煤矿井下水位预测的挑战，不仅提高了排水管理的效率，而且强化了矿井的安全防范能力，对于推动我国煤矿行业的科技进步和可持续发展具有积极的促进作用。