煤自燃预测：模糊聚类与模式识别技术

"煤自燃特征信息的模糊聚类与模式识别" 本文主要探讨了如何利用模糊聚类和模式识别技术来预测和预防煤自燃这一关键问题，这对于确保煤矿安全生产具有重大意义。研究首先通过煤样自燃发火过程的模拟实验和程序升温实验，确定了煤自燃的特征温度段。这一阶段的发现对于理解煤自燃的物理和化学变化至关重要。 接着，研究人员运用多元信息融合技术，结合现场收集到的煤自然发火观测气体数据，进行了模糊聚类分析。模糊聚类是一种处理不确定性和模糊性的数学方法，能够处理非清晰边界的数据集，适用于煤自燃这种复杂且多因素影响的现象。在该过程中，各项指标信息被提取并归类，以揭示它们的特征模式。 模糊模式识别是后续的关键步骤，它基于模糊逻辑理论，用于识别和理解这些特征信息与特征温度段之间的关系。通过这种方式，可以识别出煤自燃的不同状态，并预测其发展趋势，从而实现早期预警。这种预测能力对于及时采取防止煤自燃的措施至关重要，可以显著降低矿井火灾的风险，保障矿工的生命安全和矿井的正常运行。 文章进一步介绍了预警模型的构建过程，包括原始数据的规格化处理。规格化是为了消除数据量纲影响，保持各指标的相对变异度。均值规格化被选为最佳方法，因为它既能实现无量纲化，又不受极端值的干扰。 通过对煤自燃特征信息的模糊聚类和模式识别，研究为煤矿安全提供了新的科学工具，不仅有助于实时监控煤自燃状态，还能在火灾发生前发出预警，为制定有效的防灾策略提供依据。这样的工作对于提升我国煤矿安全水平，减少因煤自燃引发的事故，具有深远的理论价值和实践意义。