论文摘要
为了实时分析与检测矿井瓦斯浓度流数据中的异常以提高瓦斯灾害实时风险评价的准确率,采用流回归机器学习算法与正态统计分布技术相结合的方法来建立瓦斯浓度流数据异常检测模型,并以基于内存的分布式流处理框架Spark Streaming构建了瓦斯浓度异常实时检测系统。实验表明:基于流回归与统计分析技术的瓦斯浓度异常实时检测系统能定期更新异常检测模型,在异常检测模型更新周期为45s,异常阈值为0.05时,异常检测数与箱线图异常分析法检测异常数一致,但能实时判断流数据中的异常,提高了瓦斯风险评价时效。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴海波,施式亮,念其锋
关键词: 瓦斯浓度,流数据,异常检测,实时,流回归
来源: 计算机与数字工程 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 数学,矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术
单位: 中南大学资源与安全工程学院,湖南科技大学煤矿安全开采技术湖南省重点实验室,湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目“基于大数据的煤矿瓦斯与煤自然共生灾害风险识别与预警理论研究”(编号:51774135),煤矿安全开采技术湖南省重点实验室开放基金项目(编号:201304),湖南省2017年安全生产专项资金项目(编号:湘财企指[2017]20号),湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室开放基金项目(编号:E21701),湖南省高等学校科学研究优秀青年项目(编号:14B058)资助
分类号: TP181;O212.1;TD712
页码: 1086-1090+1105
总页数: 6
文件大小: 1848K
下载量: 107
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