基于分数阶偏微分的煤矿井下多源数据融合算法

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Multi-source data fusion algorithm for coal mine based on fractional-order partial differentiation

Academic Affairs Office, Lianyungang Technical College, Lianyungang 222000, China

摘要: 煤矿井下通过无线传感网络采集的各类环境数据受采集设备性能、设备工作环境和信号干扰等因素影响，导致采集到的数据与井下环境真实情况存在误差，从而无法准确评估煤矿井下工作环境安全性。针对上述问题，提出了一种基于分数阶偏微分的煤矿井下多源数据数据融合算法。首先收集甲烷检测数据，严格评判数据的有效性：若数据误差超出标准，则采用井下多源甲烷数据融合模型进行精细处理，将数据的差异化降低到容许范围后，将数据发送至数据采集中心；若数据有效，误差在差异允许范围内，直接将检测数据发送至数据采集中心，不需要进行数据处理。利用0.6阶偏微分方程验证了煤矿井下多源甲烷数据融合处理效果，实验结果表明，在多因素干扰下多源甲烷检测数据具有较高精度，提高了井下工作环境安全预测的可靠性。
- 分数阶偏微分 /
- 多源数据 /
- 数据融合 /
- 甲烷检测 /
- 数据采集

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