孟祥瑞，王军号，高召宁
出版日期:2013-02-20
基金资助:
Published:2013-02-20
摘要： 针对煤层底板突水预测的复杂性和不确定性,把物联网(IoT)感知技术应用于底板突水的预测监控,分析影响底板突水的主控因素,构建一种开放的分布式IoT-GIS耦合感知信息处理平台.全方位获取影响底板突水的各类参数.建立层次分析(AHP)模型.采用基于动态贝叶斯网络的权值推理算法,利用概率双向传递及链式规则推导出AHP权值.再由GIS进行多因素空间融合处理,建立用以计算突水相对概率指数的非线性数学模型.依据底板突水相对概率指数梳状分布曲线的分区阈值,进一步辨识底板突水模式.在孙疃煤矿10号煤层完成的试验表明,IoT-GIS耦合感知平台对底板突水的感知准确率大于92％.
中图分类号:
孟祥瑞，王军号，高召宁. 基于IoT-GIS耦合感知的煤层底板突水预测研究[J]. 中国安全科学学报.
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