瓦斯浓度超前预测与采煤机安全控制策略

"该文主要探讨了在无人化工作面中如何通过瓦斯浓度的超前预测来控制采煤机的运行，以确保高效率作业的同时防止瓦斯浓度超标。作者提出了一种基于ARMA模型的预测方法，可以预测5分钟后的瓦斯浓度区间，并结合95%置信区间上限值和最大值来综合调整采煤机的速度。文章介绍了6种不同情况下采煤机速度控制的具体策略，并在甘肃某矿的实际工作面中进行了模拟应用。" 在煤矿安全生产中，瓦斯浓度的监测与控制至关重要，因为高浓度的瓦斯可能会引发爆炸，对矿工的生命安全构成威胁。无人化工作面的发展使得自动化控制技术的应用成为可能，其中采煤机的智能控制是关键环节。文章指出，在保证高效开采的同时，控制瓦斯浓度超限是一项挑战。 作者提出的瓦斯浓度超前预测方法是利用ARMA（自回归滑动平均）模型，这是一种常用于时间序列分析的统计工具。ARMA模型能够捕捉到瓦斯浓度变化的动态模式，通过分析历史数据预测未来趋势。在此基础上，预测5分钟后的瓦斯浓度区间，以此作为控制采煤机运行速度的依据。预测区间上限值结合瓦斯浓度序列的统计特征参数，如95%置信区间上限值和最大值，这些参数可以帮助确定安全阈值，当预测值接近或超过阈值时，采取相应的控制措施，以防止瓦斯浓度超标。 文章详细阐述了6种不同状况下采煤机速度的控制策略，这表明该方法具有一定的灵活性和适应性，可以根据实际工况调整。这种精细化的控制方法对于提高工作面的安全性和生产效率具有积极意义。在甘肃某矿的实际应用中，030302回采工作面模拟无人化工作，验证了该方法的有效性，进一步证明了预测控制方法在实际操作中的可行性。 这篇文章的研究成果为煤炭行业的无人化工作面提供了新的安全控制思路，通过对瓦斯浓度的预测和采煤机的智能控制，有望减少安全事故，提升采矿作业的安全水平。同时，这种方法也体现了数据分析和模型预测在工业领域的实用价值，对于推动煤炭行业的科技进步具有积极作用。