陈生昱， 姚有利， 周兆海， 程超男

(山西大同大学工学院矿业工程系，山西 大同 037003)

引 言

近几年，我国在煤炭瓦斯浓度监测方面具有良好的技术发展。然而针对煤炭监测安全管理工作仍缺乏系统与完整的监测技术手段。在智能化推进过程中如何有效地利用大数据等人工智能技术手段来推进检测技术现代化，从而实现矿山发展智能化，有效提高煤矿安全管理水平。

目前瓦斯监测监控主要局限于局部的监测与管理，瓦斯预警在实践生产中应用较少。利用现有大数据优势，通过分析煤矿瓦斯现有的监测数据，预测未来瓦斯浓度涌出规律，根据涌出规律提前做出预判，采取相应的技术措施，建立预警系统，从而达到提前预警效果。这将对煤矿瓦斯防治工作提供有利支持，对于进一步提高煤矿安全管理与提升瓦斯防治水平有着极为重要的意义。

1 瓦斯预警理论及其应用

1.1 预警的定义

预警是通过对意外事件的合理评估从而了解事件的发生发展规律，对事件中不利于人们的危险因素作出应变准备及预案，以达到控制或利用该类事件。该类事件通常被称为目标事件[1-2]。

常用预警方法主要有三类：指数预警、统计预警和模型预警。其中模型预警在瓦斯预警研究应用比较多，例如：ARCH模型、 ARMA模型和Logistic 回归分析法等都是模型预警方法[3-4]。瓦斯模型预警有明显的时间序列关联特征，通过建立数学模型来分析预警指标。

1.2 预警理论及其应用

预警技术是在预警理论的基础上产生的，预警理论对预警技术应用与发展起着重要作用。……