极值统计理论驱动的矿井瓦斯浓度预警模型：实例与应用

本文主要探讨了基于极值统计理论在矿井瓦斯浓度预警中的应用。在煤矿开采过程中，瓦斯浓度超限是引发瓦斯爆炸事故的主要风险因素。作者以靖远大水头煤矿为例，通过深入研究和分析瓦斯浓度的监测数据，利用Frechet模型这一统计方法，对瓦斯浓度进行了预测。Frechet模型是一种用于描述极端值事件的概率分布模型，它可以帮助确定瓦斯浓度的预临界阈值，文中设定的阈值为1.2。 研究者通过对相关图形的细致分析，对监测参数进行了修正，确保了模型的精度。这种动态预警模型能够实时监控瓦斯浓度，一旦达到预设的临界值，就能及时发出预警，从而有效地预防瓦斯爆炸事故的发生。这种预警系统对于煤矿的信息化安全管理具有重要意义，有助于提高安全生产水平，减少事故的发生，保护矿工生命安全，同时也有利于提升国家整体的煤炭产业安全状况。 文章的关键点集中在如何运用极值统计理论来构建一个实用且精确的瓦斯浓度预警模型，以及该模型在实际应用中的效果验证。中图分类号TＤ７１２.5表明这与煤矿安全生产技术及统计方法紧密相关，文献标志码A则表明其学术性和科学性。这项研究对于提升煤矿安全管理和防灾减灾能力具有重要的理论价值和实践指导意义。