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基于灰色理论的矿井自然发火预测模型及应用

自然发火是煤矿生产中的重大灾害之一。我国煤矿的自然发火十分严重,统配煤矿中有56%的矿井存在着自然发火的危险。因此,自然发火的有效控制对矿井安全生产具有重要的意义。有效的控制,必须有可靠的监测过程,而控制过程的成功与否,取决于对自燃火灾的超前发现程度,准确的预测是超前发现并采取有效措施的前提。自然发火预测模型的建立,遵循从现象寻求本质规律的原则。在许多研究领域,人们利用灰色系统理论根据日常所观测到的数据,并利用现有的数据去构造模型,进而推测未来的发展趋势。因此,本文针对矿井自然发火的预测问题,在建立灰色系统预测模型方面进行初步探讨。1灰色预测的基本理论灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论,是20世纪80年代初由我国学者、华中理工大学邓聚龙教授提出并发展的。它是控制论的观点和方法延伸的产物,也是自动控制与运筹学的数学方法相结合的结果。适用于研究和处理既含有已知信息(白元)又含有未知或非确知信息(黑元)的...  (本文共3页) 阅读全文>>

《陕西煤炭》2018年04期
陕西煤炭

煤矿自然发火预测预报技术

0引言我国煤矿火灾事故比较严重,矿井的自然发火所占的比重将在80%以上,而对于国内重点的煤矿企业,有自燃危险的矿井约占50%,而煤层的自燃倾向性就更为严重[1],因此,对矿井自燃火灾的提前预防是当前一项紧迫的任务。早期对煤矿自然发火做出预测预报,有利于防止灾害继续发展,毁坏设备和资源,酿成煤矿重大恶性事故,是保证煤矿安全生产行之有效的技术措施。1煤矿自然发火预测方法我国现有煤矿自然发火预测技术主要依赖于煤的物理化学特性结合光谱分析技术、统计学技术展开预测工作。1.1自燃倾向性预测法煤自燃倾向性[2]是指煤自身吸氧蓄热发生着火的特性。煤层开拓之前可能产生自然发火的程度,是煤的内在属性之一。外在环境不影响煤的自燃倾向性,但不同煤的物理化学特性,如煤化程度、水分和煤的孔隙特性等对其有影响。煤自燃倾向性测试方法有很多,有关人士对其进行了分类,主要有吸附氧测试法、交叉点温度法等。对于上述的相关方法,我国通常利用色谱吸氧鉴定法对煤层的自燃倾...  (本文共3页) 阅读全文>>

《煤炭技术》2016年12期
煤炭技术

基于极限学习机的煤自然发火预测研究

0引言本文提出一种基于极限学习机的煤自然发火的预报模型,该模型将直接建立指标气体浓度与检测点是否发火的联系。与BP神经网络和LVQ神经网络相比具有更高的学习速率和更好的泛化能力。在极限学习机(ELM)算法中输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值在训练前随机给出,且在训练中不需对其进行调整,只需要设置隐含层节点数,即可得出唯一最优解。该模型可以有效弥补传统预测方法的不足,能够在一定程度上提高煤层自然发火预测的快速性、稳定性及准确性。1煤层自然发火预测模型1.1煤层自然发火预测模型的选取标志气体分析法作为现阶段国内外煤矿应用比较广泛的煤层自然发火的预测方法之一,是通过分析煤在自然发火过程中产生的某些气体的浓度、比值或发生速率等特征参数来对煤自然发火做出预报。目前,大多数煤矿普遍利用束管监测系统作为煤层标志气体的采集、运载及分析的重要手段。然而束管监测系统从矿井煤层监测点采集到的标志气体的数据,往往呈现出非常复杂的非线性关系,...  (本文共3页) 阅读全文>>

《能源技术与管理》2015年01期
能源技术与管理

综采放顶煤工作面自然发火预测预报技术体系研究

1概况西沙河矿9#煤层属于自燃煤层,自然发火期为3个月左右。煤层厚度为11.40~16.06 m,平均厚度14.25 m。1901工作面为西沙河矿的首采工作面,2010-06-13开始推采,工作面倾向长180 m,走向长689 m。初采期间,工作面切眼处地质结构复杂(存在背斜褶皱构造),倾角大(局部区域达16°)。工作面受地质条件限制,推进速度相对较慢。且1901工作面上覆煤层中的4#煤层(原24101、24102两个采面的采空区)在2006-2007年曾经发生过两次严重的自然发火现象,于2008年安全封闭。现在从取样孔检查,无CO气体涌出,密闭墙处无高温点,返水管的水温无变化。为了更好地掌握矿井煤炭自然发火规律,消除危害,为综放工作面实施防灭火方案提供理论依据,在1901工作面构建综采工作面自然发火预测预报技术体系。2自然发火预测预报技术2.1预测技术预测技术是指在煤还没有出现自然发火征兆之前,采用煤自燃危险区域判定法、综合评...  (本文共3页) 阅读全文>>

《煤矿安全》2011年06期
煤矿安全

采煤工作面采空区流场模拟及煤自然发火预测

煤自然发火是一个复杂的煤氧复合反应的过程,其受到煤本身自然特性和煤生产和储存的外部蓄热环境的影响,影响因素较为复杂,从而降低了煤自然发火预测准确性。现有的实验方法能较为准确的反映煤本身的自燃特性,但是未考虑现场生产中煤自燃外部蓄热,不能较为准确的反映出现场实际。选择以兖州矿业集团南屯煤矿9303工作面为研究对象,结合煤本身的自燃特性和现场观测,利用流体力学的基本理论,采用软件模拟的方法,解决了实验预测与现场实际结合的难点,能够较为准确的进行煤自然发火预测,提高煤自然发火预测的准确性。1煤自然发火特性实验实验采用西安科技大学与兖州矿业集团联合研制的特大型煤自然发火实验台(ZRM-15型),模拟实际漏风条件;依靠松散煤体自身氧化放热量,引起煤体升温;测定煤的自燃倾向性、最短自然发火期,并测算出煤的放热强度、耗氧速率、各种气体的产生率等特性参数。在南屯矿9303工作面,采集3#煤层煤样,密封,送至实验室,破碎后进行实验,通过实验数据分...  (本文共4页) 阅读全文>>

《中国安全科学学报》2017年06期
中国安全科学学报

不平衡数据下的采空区自然发火预测研究

h维空间的过采样算法(HSMOTE)0引言采空区煤炭自燃火灾是煤矿的重大灾害之一,威胁着矿工的生命安全,并可能造成巨大的经济损失。目前,国内专家学者采用平衡样本[1-3]预测煤矿自然发火,取得了一定效果,但在现实中,自然发火事件远少于不发火事件,发火样本数量十分稀少,使样本集常处于不平衡状态。若针对不发火事件的识别率较高,而对发火事件的识别准确率较低,将直接影响预测效果。因此,提高不平衡数据下少数类样本的预测精度是自然发火预测领域内尚需解决的问题。目前,运用针对不平衡数据的过采样技术重构少数类样本,改变不平衡数据集分布,可降低数据集不平衡度,但由于过采样技术存在过拟合问题,运用合成少数类过采样(Synthetic Minority Over-samplingTechnique,SMOTE)算法对其进行修正,仍存在着许多不足。HAN Hui等[4-5]等改进了SMOTE算法,有效地提高了少数类样本的分布均匀性,但仍存在模糊正负类边...  (本文共6页) 阅读全文>>