瓦斯浓度

监控系统瓦斯浓度数据涉及到一些数据失真问题，像数据缺失、异常值和干扰现象。这时候需要用到一些数据预方法来修复这些问题。比如说，移动平均线方法适合用来平滑短期数据波动，AR 模型法可以修复有规律的异常数据，而时间序列平滑移动法则适合复杂的异常数据。你会想，这些方法到底管不管用？实际上，时间序列平滑移动法就经常用于现场数据中，效果蛮不错的，误差小、可靠性高。所以，针对不同的异常情况，选择合适的补偿方法，才是问题的关键哦！如果你正在做类似的监控系统项目，不妨考虑下这些方法，结合你的实际数据，效果会比较好。尤其是现场瓦斯浓度数据，多时候这些方法能起到好的补偿作用，让你减少数据误差，提升准确性。另外，相

基于分段线性方法的瓦斯浓度时间序列模式表示，挺适合用来一些时间序列数据挖掘问题，尤其是对于像瓦斯浓度这种具有波动特征的数据。直接用原始时间序列进行预测或者聚类，效率低还容易受到噪声干扰。但采用分段线性方法后，不仅能保留数据的主要形态，还能大幅降低存储和计算开销。嗯，这种方法能你更好地从海量数据中提取出有价值的信息，提高效率和准确性。如果你正在做类似的数据挖掘任务，可以试试这种方式。别忘了配合一些常用的时间序列挖掘库哦！

分析了2010年至2019年间我国低瓦斯煤矿发生的瓦斯爆炸事件。从所有权、事故地点、事故原因、煤矿产能、发生时间、事故诱因和事故类型等多个角度探讨了其发生规律。研究表明，年产量30万吨以下的煤矿更容易发生瓦斯爆炸事件，主要诱因是通风不畅。相对而言，低瓦斯煤矿更易发生重大事故，因此需加强技术和管理措施，有效消除安全隐患。

利用BP神经网络优化臭氧浓度，其中UV254值分别为0.116、0.105、0.092、0.076、0.083、0.128，达到了UV254去除率的目标。

统计分析了鹤壁三矿在勘探和开采过程中瓦斯涌出量的变化情况，探讨了影响瓦斯赋存的地质因素，并研究了瓦斯赋存和运移的地质条件。研究结果揭示了影响瓦斯分布的地质规律，对矿井通风设计和采掘布置具有指导意义，有助于采取针对性的瓦斯防治措施。

现场测试分析表明，采煤机牵引速度与瓦斯涌出浓度呈正相关。

煤矿瓦斯燃烧事故统计这篇文章挺实用的，主要是对 2000 到 2012 年间我国 144 起煤矿瓦斯燃烧事故的数据进行了详细统计。它指出了瓦斯燃烧事故发生的高危区域，是在一些地质条件复杂、瓦斯含量高的煤矿层。另外，采煤和掘进工作面是瓦斯燃烧的常发地点，点火源主要来自电火花和放炮火焰，原因是瓦斯的点火能量比较低，燃烧范围广。它还给出了针对不同类型瓦斯燃烧事故的治理措施，挺有参考价值的。如果你对煤矿安全管理和瓦斯问题感兴趣，可以参考一下哦。

这款基于 COMSOL 的模拟工具，针尖穿透表皮细胞的电磁场分布与组织细胞浓度的研究，适合医学应用。模型可以准确模拟细胞在不同电磁场下的行为，研究人员深入理解生物体内电磁场的作用。使用时，代码的结构比较清晰，操作起来也挺简单，尤其适合需要细致模拟电磁场影响的项目。对于初学者，文档还了详细的使用，配合其他相关的 MATLAB 工具，效果蛮不错的。如果你需要进行类似的电磁场研究，可以尝试下这个资源。对于使用 MATLAB 的开发者，它和其他 MATLAB 的电磁场计算资源兼容性也强，能更轻松地开展研究工作。别忘了查看一些相关文献，这样能你更好地理解模型的应用哦。

从潘一矿13-1煤层煤与瓦斯突出特征出发，探讨了突出机理，认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型。针对这种类型的煤与瓦斯突出，从突出的各种控制因素和预测方法的工程可行性角度进行了讨论。指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和共性，并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息，对勘探和测井资料进行充分的数据挖掘。结合支持向量机等先进的分类算法，提出了基于多因素模式识别的区域预测方法，既有理论基础，又具有工程实用性和操作性。

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