人工智能在煤矿瓦斯风险评估中的应用

作     者：申小明 SHEN Xiaoming

作者机构：山西煤炭运销集团古县东瑞煤业有限公司山西临汾042405 

出 版 物：《陕西煤炭》 (Shaanxi Coal)

年 卷 期：2024年第43卷第9期

页      面：168-172页

学科分类：0819[工学-矿业工程] 081903[工学-安全技术及工程] 08[工学] 

主　　题：风险评估 煤矿瓦斯事故 t-分布随机邻域 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM) 

摘      要：瓦斯事故是影响煤矿安全生产的主要事故类型,为降低瓦斯事故风险,提出一种创新实用的煤矿瓦斯风险等级评价方法,为煤矿瓦斯事故的防治提供帮助。研究主要包括3个步骤,首先,收集煤矿瓦斯事故的真实数据;其次,由于属性特征较多,数据集具有过于高维、大规模和高复杂性的结构特征,采用t分布随机邻域嵌入(t-SNE)方法处理复杂的高维气体事故数据;最后,利用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)进行优化,对煤矿瓦斯事故的严重程度进行预测。结果表明,通过对预测效果、误差分布、时间成本等性能的比较,引入t-SNE的评价模型可以准确预测89%的事故结果,同时节省约60%的时间成本。