采用疏系数自回归模型预测瓦斯的方法

摘要

本发明公开了一种采用疏系数自回归模型预测瓦斯的方法，该方法根据隧道瓦斯监测数据对瓦斯状况进行事前预测，克服以往不能预测预报的缺陷。本发明通过将监测点传感器监测到的瓦斯浓度数据转变成电信号传输给分站，在分站内对数据进行分析处理，同时将处理结果传输给计算机，在计算机内对瓦斯浓度时间曲线图形数据进行汇总，然后在计算机内调用疏系数自回归模型对瓦斯监测数据进行异常突变预测，达到了根据现场瓦斯监测数据对瓦斯进行事前预测的目的。本发明为制定防治瓦斯技术措施提供了参考依据，同时，确保了施工人员安全，因此，本发明对瓦斯隧道施工安全具有重要意义。

主权项

一种采用疏系数自回归模型预测瓦斯的方法，在地面中心站布设计算机、数据通讯接口和分站，在隧道内掌子面、衬砌、加宽带和回风口处监测点分别布设掌子面传感器、衬砌传感器、加宽带传感器和回风口传感器，所述四个监测点分别布设左拱脚传感器、右拱脚传感器和拱顶传感器，所有传感器通过通讯电缆与分站相连接，分站通过传输数据线与数据通讯接口相连接，数据通讯接口与计算机相连接，其特征在于，包括如下步骤：⑴   在所述计算机内建立疏系数自回归模型；⑵   所述各种传感器把所监测到的瓦斯浓度转变成电信号传输给所述分站；⑶   所述分站对不同检测部位的瓦斯浓度数据分别进行分析处理，同时将瓦斯浓度传递给所述计算机；⑷  计算机根据瓦斯浓度绘制时间曲线，确定曲线图形中3个重要异常点位：异常起始点、缓慢上升到快速上升/快速上升到缓慢上升/缓慢下降到快速上升/快速下降到缓慢下降的转折点、峰值点；⑸  计算机根据所述时间曲线图形和异常点位确定疏系数自回归技术模型的参数，调用疏系数自回归模型对未来的瓦斯浓度异常突变进行趋势预测预报。