瓦斯浓度数据预处理：方法探讨与有效性验证

本文主要探讨了监控系统中瓦斯浓度数据预处理方法的重要性。作者李文顺和屈世甲针对煤矿井下安全监控系统中瓦斯浓度数据的特殊需求，深入研究了三种常见的数据失真现象：数据缺失、瓦斯浓度突然变为零值（即“冒大数”现象）、以及传感器标校试验期间的数据异常。这些失真现象可能源于电磁干扰、环境因素和设备故障。 为解决这些问题，文章提出并比较了三种处理方法：移动平均线处理、自回归（AR）模型处理法和时间序列平滑移动法。移动平均线处理适用于消除随机噪声和数据波动，AR模型则利用历史数据来预测和校正异常值，而时间序列平滑移动法通过连续的平均值来平滑数据，减少突发性变化带来的影响。 作者着重分析了这三种方法的适用性，强调了时间序列平滑移动法的有效性和可行性。通过对现场瓦斯浓度数据的实际应用，结果显示时间序列平滑移动法处理后的数据误差较小，且准确性较高，因此得出它是处理瓦斯浓度数据失真问题的理想选择。 文章的背景是煤矿安全监控系统的重要地位，特别是在《煤矿安全规程》的规定下，瓦斯浓度数据的准确性和完整性至关重要。2013年国家发布的28号文件进一步强调了对数据处理技术的需求，包括数据的二次研发和数据挖掘。因此，对于瓦斯浓度数据预处理方法的研究不仅具有理论价值，也具有实际应用中的紧迫性。 本文为煤矿监控系统提供了一种有效的瓦斯浓度数据预处理策略，有助于提高数据质量，保障煤矿生产安全，符合行业发展趋势和监管要求。