灾变风流紧急调控装备的正常运行关系到矿井灾后救援工作的安全稳定,但由于在研制测试阶段缺少可靠性理论指导,导致装备在不同灾变场景下的可靠性及协同抗灾稳定性较低,为此展开对灾变风流应急调控装备协同可靠性研究。为解决瓦斯爆炸冲击波超压数值的不确定性问题,在马尔可夫链-蒙特卡洛方法随机采样的基础上,提出瓦斯爆炸冲击波超压GMM模型。通过对瓦斯爆炸事故的数据统计,建立瓦斯爆炸数据集及对应的密度分布函数,依据EM算法优化参数搭建状态转移矩阵实现MCMC瓦斯爆炸冲击波超压数值反演。结合快速密闭装备抗暴强度,建立装备可靠性模型,以参数后验分布理论为基础,得出距离爆源100m、200m、300m、500m、1000m处快速密闭装备可靠率。针对组合控风装备的可靠性问题,提出贝叶斯网络故障推理方法。通过对系统各单元进行失效影响分析,建立系统故障树进而转换为贝叶斯网络故障分析模型。基于Netica贝叶斯工具对该模型进行可靠性分析,结果表明正常情况下分站通讯节点引起系统故障的概率最高,数据监测和中心站通讯节点对智能调控影响较大。构建矿井灾变风流应急调控装备协同可靠性评估模型,对装备进行实时评估得出可靠等级。基于集成学习框架确定评估指标,利用数据挖掘理论对采集实测数据进行训练得出随机森林协同可靠性模型,测试结果表明该评估模型准确性较高,为灾变时期装备可靠运行提供理论指导。图32幅;表16个;参57篇。