矿井热动力灾害监测：BP神经网络与多源融合方法

“基于BP神经网络的矿井热动力灾害监测研究” 本文主要探讨了一种针对煤矿井下热动力灾害监测的新方法，该方法利用了BP神经网络和数据融合技术，旨在解决传统监测方式存在的误判和漏判问题。矿井热动力灾害，包括煤层自燃和明火燃烧，是煤矿安全的重要威胁。传统的监测手段可能由于单一参数或有限的分析能力导致判断不准确。 首先，该方法引入了数据融合的概念，构建了一个数据-特征-决策的三级架构。在数据级，通过应用卡尔曼滤波算法对来自各种传感器的特征参量数据进行预处理和归一化，这一过程可以减少噪声影响，提高数据的质量和一致性。 接着，在特征级，研究者运用BP（Back Propagation）神经网络进行多源数据融合识别。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型，它通过反向传播算法调整权重，以最小化预测误差，实现对复杂非线性关系的学习和建模。在这个阶段，BP神经网络用于分析和学习热动力灾害的各种特征参量，如温度、氧气浓度、煤层湿度等，以识别煤层自燃和明火燃烧的特征。 最后，在决策级，结合瓦斯浓度、煤尘浓度以及特征信号的持续时间，进一步融合特征识别结果，以增强决策的准确性。瓦斯浓度和煤尘浓度是衡量矿井安全状况的关键指标，它们的异常变化往往预示着潜在的灾害风险。通过整合这些参数，可以更全面地评估灾害的可能性。 研究表明，这种基于BP神经网络的监测方法提高了灾害识别的准确率，有效地减少了误判和漏判的情况。这种方法不仅依赖于单一参数，而是综合考虑多种参数的动态变化，从而提供了更为可靠的灾害预警。对于煤矿安全生产来说，这种方法具有重要的实践意义，能够提前预防和控制热动力灾害，保障矿工的生命安全和矿井的稳定运行。 该研究在矿井安全监测领域开辟了新的思路，通过引入高级的数据处理技术和机器学习模型，提升了矿井灾害监测的科学性和有效性，为未来矿山安全监测系统的设计和优化提供了理论支持和技术参考。