基于随机森林的回采工作面瓦斯涌出预测

为了准确预测回采工作面瓦斯涌出量，该研究结合主成分回归分析和BP神经网络原理，利用现场实测数据，通过多元统计分析软件SPSS分析影响瓦斯涌出量的因素之间的相关性，并提取主成分作为BP神经网络的输入参数，构建预测模型。研究结果显示，PCA-BP神经网络模型预测值与实际值的相对误差最大为2.820%，最小为2.036%，平均为2.357%，精度高于其他预测模型。该模型可为降低事故发生率和矿井延深水平提供有效的指导。

平岗煤矿1202工作面瓦斯含量高，虽已采取瓦斯抽放措施，但在破煤生产过程中瓦斯涌出量依然较大。由于巷道面积和风速的限制，单纯依靠增加风量冲淡瓦斯的方法无法完全满足安全生产的需求。 通过对1202工作面割煤速度与瓦斯涌出量进行统计分析，研究发现两者之间呈现多项式关系，并推导出相应的计算公式。该研究结果可为新工作面割煤的安全高效生产提供理论依据。

为了实现快速掘进，必须构建高精度的掘进前方二维地质模型。本研究以沁水煤田某矿区XY-S工作面为例，利用三维地震解释数据，结合巷道掘进中实测的煤层底板高程信息，动态更新三维地震速度场，精确预测掘进前方煤层底板的高程。研究结果表明，通过实时更新煤层底板高程，更新地质剖面，掘进前方预测误差逐步减小，特别是在实测点前方25 m和50 m范围内，预测精度显著提高，最小绝对误差分别为0.2 m和0.45 m。未来若能增加实测数据密度和均匀性，预测精度将进一步提升，为快速掘进提供更精确的导航数据。

基于神经网络的自学习方法，应用人工神经元网络系统理论，在西山煤电集团东曲矿综采工作面的实际资料统计分析基础上，预测工作面的日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等综合技术经济指标，预测结果精确度高，与实际相符。这一研究方法为煤矿综采工作面的计划、生产和管理提供了新的预测决策方法。

在采动影响下，综采工作面覆岩裂隙的空间分布对矿井突水灾害防控和瓦斯抽采具有重要意义。以潘二矿18111工作面为背景，采用相似物理模拟、数值模拟及理论分析，研究了裂隙的分布演化规律和导水裂隙的发育高度。研究发现，随着工作面的推进，工作面两端存在裂隙聚集带，裂隙发育高度较大且多以大角度裂隙为主。数值模拟和相似模拟试验结果表明，裂隙发育角度呈现区域性分布特征。综合分析结果显示，导水裂隙的发育高度约为54～60.8米。这些研究成果对类似工程条件下的裂隙演化特征研究具有重要的参考价值。

分位数袋外 (QOOB) 保形是一种用于预测推理的无分布方法。QOOB 主要用于回归问题，但也可以扩展到分类等非回归问题。 使用方法 克隆代码库： git clone https://github.com/AIgen/QOOB.git 运行代码： 需要 MATLAB 环境 (MATLAB 2019b 开发，MATLAB 2019a 测试)。 直接调用 QOOB 生成预测集 代码库包含 QOOB 和其他基线保形方法的实现，可以重现论文 [3] 中 QOOB 与其他保形方法在 11 个 UCI 数据集上的比较结果。

本项目利用 JupyterLab 和 Python，以 Kaggle 上经典的员工离职数据集为基础，构建随机森林模型预测员工离职倾向。项目涵盖数据清洗、特征工程、模型训练与评估等环节，并利用可视化技术直观展示模型结果，例如重要特征分析、预测结果分布等，帮助企业深入理解员工离职背后的关键因素。

针对高瓦斯突出煤层综采工作面粉尘污染问题，利用回风巷瓦斯抽采孔进行煤层注水降尘试验。研究分析了注水量、注水流量和注水压力随时间的变化，以及注水前后煤体水分增量和降尘效果。 结果表明，利用瓦斯抽采孔进行动静压结合注水减尘，操作简便，减少了注水钻孔施工量。注水后，煤体水分增量超过1%，司机位置总粉尘浓度从1 335.5 mg/m3降至681.1 mg/m3，呼吸性粉尘浓度从358.6 mg/m3降至167.1 mg/m3，降尘效率分别为49.0%和53.4%。采煤机下风侧15 m处总粉尘浓度从1 108.9 mg/m3降至526.8 mg/m3，呼吸性粉尘浓度从303.9 mg/m3降至145.8 mg/m3，降尘效率分别为52.5%和52.0%。

该数据分类预测工具包使用了基于粒子群优化的随机森林算法，能够处理各种数据集并支持数据集的灵活替换。随机森林在数据分类中具有广泛的应用，通过优化算法进一步提升了分类精度和效率。