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申请/专利权人：多彩贵州数字科技股份有限公司
摘要：本发明属于瓦斯预测分析技术领域，具体公开提供的基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，该方法包括：收集各已完成采煤工作面的瓦斯关联监测数据；搭建瓦斯趋势预测模型；监测当前所处采煤工作面的结构数据、掘进数据以及当前瓦斯抽放设备在各监测时间点的运行数据；构建瓦斯时间序列特征、结构序列特征和抽放设备序列特征，对进行瓦斯趋势预测模型修正，并输出当前采煤工作面预测的瓦斯浓度趋势。本发明有效解决了当前对采煤工作面结构关注度较少的问题，进而可以更准确地预测瓦斯的产生和积聚趋势，确保了预测结果的代表性和有效性，并且还可以更有效地配置抽放设备，提高资源分配有效度。
主权项：1.基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法，其特征在于：包括：S1、历史瓦斯浓度收集：收集各已完成采煤工作面的瓦斯关联监测数据，并将各已完成采煤工作面作为各参照工作面；S2、瓦斯趋势预测模型搭建：基于所述瓦斯关联监测数据，搭建瓦斯趋势预测模型；S3、工作面作业数据监测：监测当前采煤工作面的结构数据和掘进数据；S4、抽放设备运行监测：监测当前瓦斯抽放设备在各监测时间点的运行数据；S5、瓦斯预测修正特征构建：构建瓦斯时间序列特征、结构序列特征和抽放设备序列特征，其中，瓦斯时间序列特征包括各掘进深度比和各掘进时间点的参照瓦斯浓度增量，结构序列特征为当前采煤工作面的结构差异度，抽放设备序列特征包括抽放吻合比和抽放瓦斯量的差异度；S6、瓦斯趋势预测模型修正：基于S5步骤构建的特征，进行瓦斯趋势预测模型修正；S7、瓦斯趋势预测模型输出：根据修正后的瓦斯趋势预测模型，输出当前采煤工作面预测的瓦斯浓度趋势。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 多彩贵州数字科技股份有限公司 基于时间序列分析的采煤工作面瓦斯预测分析方法
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