掘进工作面煤与瓦斯突出非线性动态预测研究的任务书.docx

掘进工作面煤与瓦斯突出非线性动态预测研究的任务书
任务书
任务名称：掘进工作面煤与瓦斯突出非线性动态预测研究
任务背景：
煤矿生产过程中，煤与瓦斯突出是一种危险现象，可能会导致煤矿生产事故。因此，煤与瓦斯突出的预测成为了煤矿安全管理的重要方面。传统的方法主要使用统计学方法对瓦斯突出数据进行分析，但是这种方法存在预测不准确、预测范围有限等缺点。因此，煤矿生产需要一种可靠、准确的方法对煤与瓦斯突出进行非线性动态预测，从而提高预测结果的准确率和综合威胁等级判别。
任务目标：
本任务的主要目标是建立一种非线性动态预测的方法，对掘进工作面的煤与瓦斯突出进行预测。任务的具体目标包括：
1.研究工作面煤与瓦斯突出的机理，分析突出与掘进条件和煤层特征的关系。
2.收集相关数据，建立煤与瓦斯突出的预测模型。包括构建预测指标体系和选择预测算法。
3.确定预测参数，并建立预测模型。
4.根据预测模型，进行实际工作面煤与瓦斯突出的预测，并对预测效果进行评估，计算出预测准确率。
任务方案：
本任务的具体方案如下：
1.针对煤与瓦斯突出的机理，通过理论分析和数值模拟，对影响煤与瓦斯突出的因素进行研究，并分析其相互关系。
2.系统收集工作面煤与瓦斯突出数据，并对原始数据进行筛选处理，找出影响突出的重要指标。其中包括工作面长度、煤层岩性、赋存煤层地应力、瓦斯含量、排放能力、掘进速度等指标。
3.采用数据挖掘、人工神经网络、粒子群算法等方法，建立非线性动态预测模型，并通过实验验证掘进工作面煤与瓦斯突出的预测效果。
4.评估预测结果，确定预测的准确率，并确定具体的综合威胁等级判别标准。
任务计划：
该任务的工期为1年，具体计划如下：
第1-2个月：收集煤与瓦斯突出的相关资料，分析机理，并对预测指标体系进行选择和构建。
第3-4个月：采集工作面煤与瓦斯突出数据，进行数据处理，并确定预测模型的算法和参数。
第5-9个月：针对采集到的数据，利用数据挖掘和人工神经网络等算法建立煤与瓦斯突出的预测模型，并进行实验验证。
第10-11个月：评估预测模型效果，确定预测准确率，制定综合威胁等级判别标准。
第12个月：完成报告撰写和整理。
任务成果：
本任务的主要成果如下：
1.煤与瓦斯突出的预测模型，包括建立预测指标体系和选择预测算法，以及确定具体的预测参数等。
2.采集的工作面煤与瓦斯突出数据，以及处理后的数据集。
3.实验数据和实验结果，包括预测准确率、综合威胁等级判别标准等。
4.研究报告一份，报告的主要内容包括：煤与瓦斯突出的机理分析、数据处理和预测模型建立、实验结果分析和评估、综合威胁等级判别标准等。