基于Hadoop平台的瓦斯突出预测预警方法研究^*

来源：中国安全科学学报杂志2017年第11期北京时间：

作者：郝天轩 教授, 张春林

单位：1 河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室—省部共建国家重点实验室培育基地,河南 焦作 454000；2 河南理工大学 安全科学与工程学院,河南 焦作 454000；3 煤炭安全生产河南省协同创新中心,河南 焦作 454000

摘要：为防治煤与瓦斯(甲烷)突出事故,提出基于Hadoop平台的煤与瓦斯突出预测预警方法。首先,选用霍尔特指数平滑法对实时监测的瓦斯体积分数数据进行预处理,以提高监测数据的准确性和完整性;其次,基于BP神经网络模型,提取监测的瓦斯体积分数的特征参数,并结合人工检测的防突检测参数,构建瓦斯突出预测预警模型;最后,在平煤八矿戊9-10-21050工作面,进行现场应用,验证该方法的可行性。研究表明:用该方法能较好地处理及分析海量瓦斯体积分数所得数据,突出预测预警结果可靠性较高,能够满足现场实际应用的需要。

关键词：Hadoop平台,监/检测数据,矿井瓦斯,预警,煤与瓦斯突出

基金资助：河南科技攻关项目(172102310474);河南省基础与前沿技术研究计划(142300413233);教育部创新团队发展支持计划(IRT_16R22)。