煤矿瓦斯监测系统异常数据识别技术研究与应用

煤矿瓦斯监测系统异常数据识别技术研究与应用煤矿瓦斯监测系统异常数据识别技术研究与应用摘要：随着煤矿安全意识的提高，煤矿瓦斯监测系统得到了广泛的应用和推广。然而，在实际使用中，瓦斯监测系统产生了大量的数

煤矿瓦斯监测系统异常数据识别技术研究与应用 煤矿瓦斯监测系统异常数据识别技术研究与应用 摘要：随着煤矿安全意识的提高，煤矿瓦斯监测系统得到了广泛的 应用和推广。然而，在实际使用中，瓦斯监测系统产生了大量的数据， 如何识别并有效利用这些数据成为了一个重要课题。本文针对煤矿瓦斯 监测系统中的异常数据识别进行了研究，探讨了异常数据的特征和识别 方法，并提出了相应的应用模型。 1.引言 煤矿瓦斯是煤矿中最主要的危险因素之一，对煤矿生产和工人安全 造成了重大威胁。为了实时监测瓦斯浓度，瓦斯监测系统被广泛地应用 于煤矿中。然而，由于煤矿环境的复杂性和监测设备的不可靠性，瓦斯 监测系统往往会产生大量的异常数据。如何准确、高效地识别瓦斯监测 系统中的异常数据，对煤矿安全具有重要意义。 2.瓦斯监测系统中的异常数据特征 瓦斯监测系统中的异常数据通常表现为以下几个特征：（1）突变： 即瞬时的、剧烈的数值变化；（2）周期性波动：瓦斯浓度呈现周期性变 化的情况；（3）漂移：瓦斯浓度随时间逐渐增加或减小；（4）脉冲信 号：瓦斯浓度在短时间内出现大幅度的突变。 3.瓦斯监测系统中的异常数据识别方法 3.1统计方法 统计方法是异常数据识别的一种常用方法。根据瓦斯浓度的统计特 征，利用均值、方差、标准差等统计量对数据进行分析，通过设置阈值 来判断是否为异常数据。然而，由于瓦斯浓度的变化较为复杂，仅仅依 靠统计方法往往无法准确判断异常数据。 3.2模型方法