支持向量机在煤与瓦斯突出区域预测中的应用

"基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测 (2004年)" 本文主要探讨了在煤与瓦斯突出预测领域的模式识别技术，特别是在潘一矿13-1煤层的突出预测问题上。作者南存全和冯夏庭首先分析了该煤层的突出特征，认为其突出类型主要是由构造应力导致的倾出和压出型。他们指出，这种类型的突出受到多种因素控制，包括地质构造、煤层物理力学性质、瓦斯压力等。 在深入研究突出机理的基础上，他们强调了煤和顶底板岩石物理力学性质异常在预测突出危险区中的关键作用。这些异常通常预示着构造应力的集中，是突出发生的重要前兆。为了更准确地预测突出区域，作者提出了一个集成方法，涉及对勘探数据和测井资料的深度分析，尤其是煤物理力学性质和瓦斯参数的细致研究。这种方法引入了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的先进分类算法，这是一个在模式识别领域广泛应用的机器学习工具，具有良好的理论基础和实用性。 通过应用这种方法，他们对潘一矿13-1煤层进行了煤与瓦斯突出的区域预测，预测结果与实际发生的突出点分布高度吻合，验证了该方法的有效性。论文还指出，区域预测可以显著降低防突成本，因为非突出危险区可以不必采取额外的防突措施，从而带来经济效益。 煤与瓦斯突出是煤矿安全生产的重大威胁，其预测对于减少灾害风险和保护矿工生命安全至关重要。这篇论文的研究成果为预防和控制突出提供了新的思路和技术手段，对煤炭行业的安全管理和科技进步有着积极的推动作用。同时，文中提到的支持向量机在模式识别中的应用，也为其他领域的预测问题提供了借鉴。