基于XGBoost算法的回风隅角低氧预测模型

周奥

doi:10.13301/j.cnki.ct.2026.09.021

煤炭技术 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (9) : 115 -121. DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2026.09.021

基于XGBoost算法的回风隅角低氧预测模型

周奥

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摘要

针对西部浅埋煤层采空区气体异常涌出到工作面造成低氧问题，对矿区开展了为期1 a的地表大气压与回风隅角氧气体积分数数据监测，结果表明，大气压具有热力潮汐波动规律，呈现出显著的季节性“冬高夏低”漂移特征。大气压波动产生的压差是驱动采空区“呼吸”的主要动力，大气压与氧气体积分数存在严格的负相关关系及滞后效应。基于此，引入XGBoost机器学习算法，选取地表大气压作为输入特征，构建了回风隅角低氧预测模型，可准确预测O₂体积分数，实现低氧超前预警，为煤自燃防治及低氧灾害预警提供科学依据。