基于K线图理论的瓦斯异常模式诊断研究

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英文篇名：Research on Gas Abnormal Mode Diagnosis Based on K-line Theory 作者：魏连江 ; 胡青伟 ; 梁伟 ; 任飞 英文作者：WEI Lianjiang;HU Qingwei;LIANG Wei;REN Fei;Faculty of Safety Engineering, China University of Mining & Technology; 关键词：K线图理论 ; K线形态 ; 矿井瓦斯监测数据 ; 瓦斯异常模式 ; 异常诊断 ; 诊断准则 英文关键词：K-line diagram theory;;K-line form;;mine gas monitoring data;;gas abnormal mode;;abnormal diagnosis;;diagnostic criteria 中文刊名：MKAQ 英文刊名：Safety in Coal Mines 机构：中国矿业大学安全工程学院; 出版日期：2019-06-20 出版单位：煤矿安全 年：2019 期：v.50;No.540 基金：国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801800) 语种：中文; 页：MKAQ201906006 页数：5 CN：06 ISSN：21-1232/TD 分类号：30-33+37

摘要

在归纳瓦斯监测数据异常模式的同时,从K线图角度对瓦斯异常模式进行研究,得出煤与瓦斯突出时呈大阳线形态,炮后瓦斯涌出呈二、三连阳等结论。据此确立瓦斯异常K线诊断准则,运用VB.NET程序设计语言编写了瓦斯异常K线诊断程序,通过对105条不同矿井瓦斯K线异常序列进行混合诊断,诊断准确率达到93.33%,普适性较强。
        The gas anomaly pattern is studied from the angle of K-graph, at the same time, the abnormal mode of gas monitoring data is summed up. It is concluded that the coal and gas outburst is a big positive line, and the gas emission after the gun is two and three times positive. According to this, the diagnosis criterion of abnormal K-line of gas is established and the VB.NET programming language is used to compile the diagnosis program of abnormal K-line of gas. Through the mixed diagnosis of the abnormal K-line of gas in 105 different mines, the result shows that the accuracy rate is 93.33% and the universality is strong.

引文

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