基于ARIMA模型的矿井灾害预测方法研究

作     者：翟小伟 周翔 宋波波 郝乐 ZHAI Xiaowei;ZHOU Xiang;SONG Bobo;HAO Le

作者机构：西安科技大学安全科学与工程学院西安710054 西安科技大学陕西省煤火灾害防控重点实验室西安710054 陕西高校青年创新团队-矿山应急救援创新团队西安710054 

出 版 物：《煤炭技术》 (Coal Technology)

年 卷 期：2024年第43卷第6期

页      面：165-168页

学科分类：02[经济学] 0201[经济学-理论经济学] 0819[工学-矿业工程] 020105[经济学-世界经济] 081903[工学-安全技术及工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51974236,52274229) 陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JC-48) 陕西省教育厅青年创新团队建设科研计划项目(21JP078) 榆林国家高新技术产业开发区科技计划项目(ZD-2021-13) 

主　　题：矿井灾害 指标体系 评估模型 预警准则 

摘      要：矿井灾害频发是影响我国煤炭产业发展的重要问题之一,灾前预警技术是目前应对这一问题的主要方法。为进一步提升矿井灾害监测预警能力,提出了基于ARIMA模型的矿井灾害预测方法研究。通过确立灾害风险监测指标构建了安全态势评估指标体系,基于时序预测法建立了灾害预测评估模型,经模型定阶及训练等过程确定最佳ARIMA预测模型参数。通过研究模型残差的正态性分布从而得到预测模型可靠度,将ARIMA(10,0,0)模型与时间序列拟合后进行自相关图和偏自相关图分析,得到了风险灾害未来短期预测结果;提出了“红橙黄蓝绿5级灾害预警等级和准则,并进行了现场应用试验,结果证明,ARIMA模型对未来值的预测具有较高准确性,系统能及时对灾害进行预测和分级响应,可实现对矿井灾害的风险判别和预测预警。