研究了利用多元自适应回归样条法进行温度预报,从而对活动矿井井下开采过程中的火灾进行预防.主要目的是通过火星温度预测模型,根据实验期间每小时测量的不同参数的信息,在一个小时内预测合成气的温度.研究表明,人工智能的使用,尤其是监督学习预测技术(如MARS模型等),将使活动矿井煤地下气化(UCG)降低火灾风险,同时在煤层气开采过程中获得最佳的合成气质量.
煤地下气化(UCG)火灾风险预防 增温剂 温度预测 多元自适应回归样条