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瓦斯爆炸风险在线评价与动态预警系统研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-17页
   ·研究背景及其意义第8-9页
     ·研究背景第8页
     ·研究意义第8-9页
   ·国内外研究现状及发展趋势第9-14页
     ·煤矿风险评价国内外研究现状综述第9-11页
     ·预警理论研究现状综述第11-13页
     ·瓦斯预警监控系统研究现状综述第13-14页
   ·课题研究内容及其技术路线第14-17页
2 瓦斯爆炸风险在线评价与动态预警系统原理及框架设计第17-25页
   ·瓦斯爆炸风险在线评价与动态预警系统构建原则第17-18页
     ·风险评价与预警的概念第17页
     ·瓦斯爆炸风险在线评价与动态预警系统的构建原则第17-18页
   ·瓦斯爆炸风险在线评价与动态预警系统结构第18-20页
     ·风险信息采集子系统第18页
     ·风险分析子系统第18-19页
     ·预警判断子系统第19-20页
     ·预警反应子系统第20页
     ·预警反馈子系统第20页
   ·瓦斯爆炸风险在线评价与动态预警系统功能第20-21页
     ·系统风险在线综合评价功能第20-21页
     ·瓦斯浓度预测功能第21页
     ·瓦斯爆炸风险的及时预警功能第21页
     ·瓦斯爆炸事故的误报、漏报免疫功能第21页
   ·基于远程监测模式的瓦斯爆炸风险在线评价与动态预警系统构建第21-24页
     ·基于远程监测模式的总体框架结构第21-22页
     ·基于远程监测模式的系统工作流程第22-24页
   ·本章小结第24-25页
3 瓦斯爆炸风险综合指标体系研究第25-33页
   ·瓦斯爆炸风险综合指标体系建立原则第25页
   ·瓦斯爆炸风险综合指标体系建立方法第25-26页
   ·瓦斯爆炸风险指标辨识第26-31页
     ·瓦斯爆炸三要素及其特点分析第26-27页
     ·瓦斯爆炸事故树构建与风险因素辨识第27-31页
   ·瓦斯爆炸风险综合指标分类第31页
     ·根据人-机-环境分析法对瓦斯爆炸风险综合指标的横向分类第31页
     ·根据层次分析法对瓦斯爆炸风险综合指标的纵向分层第31页
   ·瓦斯爆炸风险综合指标体系建立第31-32页
   ·本章小节第32-33页
4 基于自组织特征映射神经网络的瓦斯爆炸风险综合评价模型研究第33-44页
   ·人工神经网络模型第33-35页
     ·人工神经网络模型的基本框架第33页
     ·瓦斯爆炸风险综合评价的人工神经网络模型选择第33-35页
   ·自组织特征映射(SOM)神经网络第35-37页
     ·SOM 网络结构第35-36页
     ·SOM 网络学习算法第36-37页
   ·基于SOM 网络瓦斯爆炸风险综合分析模型结构设计第37-38页
     ·网络样本设计第37-38页
     ·竞争层及其学习步长的选择第38页
   ·基于SOM 网络的靖远大水头煤矿瓦斯爆炸风险综合评价第38-43页
     ·瓦斯爆炸风险综合评价模型的训练与仿真第38-43页
     ·靖远大水头煤矿瓦斯爆炸风险的SOM 网络综合评价第43页
   ·本章小节第43-44页
5 基于极值统计理论的瓦斯浓度预测模型研究第44-57页
   ·矿井瓦斯浓度的概率分布函数及极值统计原理第44-46页
     ·矿井瓦斯浓度的概率分布函数第44-45页
     ·极值统计原理第45-46页
   ·矿井瓦斯浓度的极值统计方法第46-49页
     ·数据的采集第46页
     ·基于极大似然估计法的瓦斯浓度的极值分布类型确定第46-47页
     ·检验方法第47-48页
     ·阈值的选取第48-49页
   ·基于R 统计分析软件的实证分析第49-54页
     ·样本的数据特征及其分布类型的初步判断第49-51页
     ·基于R 统计分析软件的参数估计计算结果及其检验第51-54页
   ·基于远程监测的瓦斯浓度动态预警模型的建立第54-56页
   ·本章小节第56-57页
6 大水头煤矿瓦斯爆炸风险在线评价与动态预警系统开发第57-74页
   ·背景介绍第57页
   ·系统分析第57-60页
     ·需求分析第57-58页
     ·基于网络的应用模式选择第58-59页
     ·系统开发、运行环境第59-60页
   ·系统总体架构及功能模块设计第60-61页
     ·系统总体架构第60页
     ·系统功能模块设计第60-61页
   ·数据库设计第61-66页
   ·系统功能及其操作第66-72页
     ·瓦斯爆炸风险在线评价功能实现第66-68页
     ·瓦斯爆炸动态预警功能实现第68-70页
     ·历史数据查询第70-71页
     ·系统登陆及导航第71-72页
   ·系统应用与效果第72-73页
   ·本章小节第73-74页
7 结论第74-76页
   ·主要研究结论第74-75页
   ·工作展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-83页
附录第83页

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