为了监测矿井下瓦斯浓度以提高煤矿安全系数,利用AT91RM9200高性能、低功耗和低成本的特点,结合无线传输技术设计了一种瓦斯监测系统。并详细介绍了该监测系统的组成、工作原理以及软硬件设计方法。该监测系统具有操作简单、快速、准确测量并能提供语音报警等特点。

瓦斯浓度预测是矿业安全领域中的一个重要研究方向，目的是通过对瓦斯浓度的实时监测和预测，提前发现瓦斯超限的危险情况，从而采取措施避免瓦斯爆炸等灾害的发生。随着技术的发展，越来越多的数据分析方法被应用于瓦斯浓度的预测，包括时间序列分析、机器学习和深度学习等。在机器学习和深度学习领域，构建有效的数据集是进行预测分析的基础。 本数据集名为“三种瓦斯浓度预测数据集”，其包含了多组实验数据，这些数据能够模拟在不同的环境和条件下，瓦斯浓度的变化情况。数据集内的每一条数据记录都代表了在特定时刻，特定条件下的瓦斯浓度读数。通过对这些数据的分析，研究人员可以探索瓦斯浓度的变化规律，以及影响瓦斯浓度的各种因素。 数据集中的文件分别命名为try1.csv、try11.csv、try111.csv和try2.csv。这四份CSV格式文件分别代表不同的实验或数据采集批次。CSV文件是目前普遍使用的一种数据格式，其优点是易于存储、易于读写和兼容性强。在数据集中，每一条记录都可能包含了时间戳、瓦斯浓度值以及其他可能影响瓦斯浓度的因素，如温度、湿度、通风状况等。 通过对这四个数据集进行综合分析，研究人员可以建立瓦斯浓度预测模型。这些模型可以根据历史数据预测未来的瓦斯浓度，从而为矿井安全管理提供科学依据。例如，在使用机器学习方法时，研究人员可以从数据集中提取特征，然后选择合适的算法进行训练。常用的算法包括线性回归、支持向量机、随机森林和神经网络等。模型训练完成后，需要通过验证集和测试集对模型进行评估，以确保模型的泛化能力和预测准确性。 此外，瓦斯浓度预测的数据集还可以用于教育和培训目的。在矿业工程和安全科学的教学中，教师可以利用这些数据集向学生讲授数据分析和模型建立的过程，提高学生处理实际问题的能力。 “三种瓦斯浓度预测数据集”是一个宝贵的研究资源，它为瓦斯浓度预测提供了丰富的实验数据。通过深入挖掘这些数据，不仅可以提高矿井安全管理水平，还能够推动相关领域的科学研究和技术进步。

文章设计了一种基于FPGA的瓦斯浓度模糊控制系统,详细介绍了模糊控制算法以及该系统模糊控制规则的建立,并利用FPGA实现了模糊系统的控制,相对于传统的控制手段,该系统具有控制精度高、滞后性小的优点。

利用Fluent软件,对采空区瓦斯为均匀涌出、分段均匀涌出及连续涌出条件下的采空区瓦斯浓度及自燃带分布情况进行了数值模拟研究。结果表明:瓦斯均匀涌出时,采空区浅部的瓦斯浓度低于分段均匀涌出及连续涌出下的瓦斯浓度,在采空区深部其瓦斯浓度高于其他2种情况下的瓦斯浓度。针对瓦斯分段均匀涌出与连续涌出2种情况,采空区浅部区域两者瓦斯浓度相差不大;而在采空区深部,前者瓦斯浓度要大于后者。瓦斯均匀涌出时,其自燃带宽度较其他2种情况小;瓦斯分段均匀涌出时,其自燃带宽度比瓦斯连续涌出时略大。对采空区流场进行研究时,将瓦斯考虑为均匀涌出或者分段均匀涌出都是不准确的,应根据采空区瓦斯涌出的实际特点进行研究。

为了掌握Y型通风采空区气体分布规律,根据现场实际建立了一进两回Y型通风采空区物理模型,运用Fluent软件对一进两回Y型通风采空区漏风流场、漏风量和瓦斯浓度分布进行数值模拟研究。结果表明:随至下隅角距离的增大,工作面向采空区的漏风量减小,在上隅角附近漏风量急剧增大;沿采空区长度方向,越靠近采空区深部瓦斯浓度越大;沿工作面方向靠近运输巷侧瓦斯浓度低,靠近沿空留巷侧瓦斯浓度高。

为提高含噪声瓦斯浓度数据的预测精度,提出了一种基于独立成分分析(ICA)和k-最近邻(kNN)法的反向传播人工神经网络(BP-ANN)预测模型。利用滑动时间窗算法产生训练样本矩阵,采用ICA方法估计训练样本矩阵中的独立成分,用不含噪声的独立成分重新构建训练集;运用k-NN法减小训练集规模,引入混合距离测度函数降低训练过程的计算复杂度。实验结果表明,该预测模型较普通BP-ANN模型有效减小了瓦斯浓度预测误差和训练时间。

针对煤矿安全生产实际,文章首先介绍了采用单片机的煤矿瓦斯浓度检测报警装置的整体构架,然后对煤矿瓦斯浓度检测报警装置的各个部分硬件进行了详细的设计,给出了煤矿瓦斯浓度检测报警装置的硬件设计电路和软件设计框图,最后使用Proteus软件验证设计内容的正确性和可行性,证明了基于单片机的便携式煤矿瓦斯浓度检测报警装置在煤矿安全生产中具有一定的实际应用价值。

针对矿井瓦斯浓度预测研究现状，提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法。 该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据，形成适用于数据挖掘的平稳时间序列；基于该序列，调 用Python自带的ARIMA模块函数，构建瓦斯浓度预测模型；利用建立的预测模型对瓦斯浓度进行 预测，并对比分析瓦斯浓度历史数据与预测数据的误差大小，进行模型预测效果评价；最后，利用满 足精度要求的预测模型，预测瓦斯浓度变化趋势。 以贵州某矿为例，采集2018年３月５日 至2018年３月７日的瓦斯数据作为样本数据，并调用Python的ARIMA模块建立预测模型，开展瓦斯浓度 预测研究。 结果表明，该方法实现了瓦斯浓度预测的可视化，并使瓦斯浓度预测均方根误差低为2.34％，预测精度较高，可为降低矿井瓦斯事故提供一定的技术支撑。 

基于stc12c5a60s2的瓦斯浓度检测系统，可超限报警，12864显示

针对采用灰色神经网络预测瓦斯浓度时部分预测值精度不高的问题,提出用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络模型预测结果进行修正的方法;介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同时间、不同地点的瓦斯浓度进行分析预测。实际应用结果表明,经马尔科夫残差修正后的瓦斯浓度预测值与实测值的最大相对误差从14%减小到6%,修正后的瓦斯浓度变化曲线更接近实际瓦斯浓度变化趋势。