巷道转弯区域流场特征及局部通风阻力系数计算研究

为了得到准确的巷道转弯区域局部通风阻力系数计算公式,以山西王坡煤业有限公司南集中回风巷与上寺头回风巷转弯区域为研究对象,构建巷道转弯区域流场CFD计算模型,模拟分析了巷道转弯区域气压分布规律以及沿程局部阻力损失特征,通过对比现场实测结果、CFD模拟结果、经验公式计算结果,论证了CFD模拟方法能够准确计算巷道转弯区域局部通风阻力,采用CFD模拟与数值分析相结合的方法构建了以风量和转弯角度为自变量的巷道转弯区域局部阻力系数计算公式。研究表明:巷道转弯区域沿程通风阻力损失具有"前大波峰-后小波峰"双波峰型特征,采用CFD模拟与数值分析相结合的方法构建的巷道转弯区域局部阻力系数计算公式不仅能预测新掘转弯巷道的通风阻力,也能为矿井风网解算提供准确的风阻参数。     

矿井通风自学习动态监系统的研究与开发

 将井下风速数速传感器与通风解算技术相结合,能够准确的将风速传感器采集到的实时风速转换为巷道风量,并能根据月风量统计结果进行巷道阻力系数的自动调整,利用准确的实时风量,通过通风解算系统,对全矿井的风网进行反算,从而得到全矿井较准确的实时分风量分布状况。     

基于BP神经网络的矿井摩擦阻力系数预测

为克服传统的矿井巷道摩擦阻力系数测试方法工作量大、效率低等缺点,以摩擦阻力系数理论为基础并结合现场实际资料分析,归纳出影响矿井巷道摩擦阻力系数的主要因素:巷道断面积、巷道周长、巷道支护方式和巷道断面形状。构建基于BP神经网络的摩擦阻力系数预测模型,选取典型数据作为BP神经网络的学习样本和测试样本,运用Matlab软件进行网络训练,得到优化的网络模型。利用优化的网络模型对板石矿和大明一矿随机测点进行摩擦阻力系数预测,预测值与实测值误差不超过10%,表明该网络模型的预测结果具有较高的可靠性和工程实践价值。     

掘进巷道煤壁瓦斯涌出极限长度研究

矿井瓦斯涌出量预测是矿井通风设计、制定瓦斯防治措施的依据,巷道煤壁瓦斯涌出极限长度的确定对于煤巷掘进工作面瓦斯涌出量预测尤为关键。通过对保德煤矿88501回采工作面胶运顺槽试验研究,得出了保德煤矿88501回采工作面掘进巷道瓦斯涌出极限长度,提高了煤巷掘进工作面瓦斯涌出量预测的准确性。     

矿井巷道摩擦阻力系数预测模型研究

矿井通风摩擦阻力系数在矿井通风管理和设计中有着重要的作用,为准确预测巷道摩擦阻力系数,以实测数据为研究对象,提出2种机器学习预测模型。以锚杆间排距、锚杆外露长度、巷道周长、巷道长度、巷道断面积、巷道负压、巷道风速和巷道摩擦阻力系数为输入参数,对巷道摩擦阻力系数进行了预测。研究结果表明,巷道周长与巷道断面积、巷道风速相关性分别为0.99,0.54,巷道长度与巷道负压的相关性为0.53,巷道断面积与巷道风速的相关性为0.54,巷道摩擦阻力系数与其余因素之间的相关性较弱。随机森林、Ada Boost预测模型,预测误差率最大分别为3.0%、2.950%,最大相对误差分别为0.03,0.0295,平均相对误差分别为0.64%、0.65%。2种算法预测准确率均为97%以上,对矿井巷道摩擦阻力系数预测具有良好的适用性和可靠性。     

用BP神经网络方法预测软岩巷道收敛变形

根据袁店二矿81回风巷道具体情况,建立了相应的BP神经网络预测模型,对该巷道收敛变形进行了预测,预测结果与实测值基本一致,表明神经网络方法用于预测巷道收敛变形是可行的。     

阿刀亥煤矿炮掘巷道瓦斯涌出规律的实测

通过对阿刀亥煤矿1203炮掘巷道的实测分析,找出了1203炮掘工作面煤壁和采落煤的瓦斯涌出规律,根据煤层赋存的一些基本参数和实测数据,建立了煤壁、落煤瓦斯涌出数学模型。并给出了炮掘落煤涌出高峰期的最大瓦斯浓度、煤壁瓦斯涌出枯竭极限时间、掘进巷道煤壁最大瓦斯涌出量以及掘进巷道煤壁达到最大瓦斯涌出量时巷道长度的计算方法。     

高温矿井风网解算中通风参数校正问题的探讨

受风流增温的影响,使用常规算法计算高温矿井的巷道通风参数会产生一定误差,这会直接影响风网解算结果。通过研究空气密度的计算、风流与巷道进行热交换条件下风流温度的分布计算、巷道段的自然风压计算,通过巷道入口风流温度和巷道壁对流传热系数计算,获得高温矿井巷道自然风压的计算方法,利用该方法计算巷道自然风压,参数易于测得、计算结果精确、便于实际应用;通过分析风流增温对巷道风量的影响,为解决节点风量平衡与风流增温风量增加的矛盾,假设巷道风量不变,通过巷道风阻校正,消除保持风量不变对巷道阻力计算的影响。通过自然风压的加入与巷道风阻的校正,可有效提高高温矿井的风网解算精度。     

基于全风网的矿井风温预测方法研究

为提高井下风温预测精度,基于风温与风量之间的耦合关系,研究了矿井全风网预测方法。针对多种热源、单一巷道风温预测模型进行分析,研究了风网中风量与风温的耦合关系及迭代解耦方法,并编制了相应的计算分析软件。通过现场数据基础参数测定与模拟计算风温,与实测风温对比,数据吻合较好,结果表明该方法能够准确对矿井全风网下的风温、自然风压进行预测。     

长距离巷道贯通通风系统精准调整技术探讨

采用矿井摩擦阻力原理和通风网络中串联、并联风量分配基本规律,精确计算确定长距离巷道贯通后的需要风量,估算贯通后巷道瓦斯浓度,以达到准确分配巷道风量,避免瓦斯超限事故发生.1302北底抽巷长2157 m,贯通后计算风量为1532 m3/min,实测风量为1759 m3/min,相差13％;贯通后巷道回风瓦斯浓度估算值为0.79％,实际瓦斯浓度为0.72％,相差9％.     

开采动压影响下巷道变形规律分析

针对平煤八矿深处下部煤层工作面开采导致的上部煤层邻近采区工作面回风巷道掘进困难、变形严重等现象,通过监测回风巷道表面的变形情况,总结出下部煤层开采对上部煤层邻近采区巷道的动态影响规律:己16,17-22020工作面的回采活动对回风巷道的影响范围约200 m,变形最为严重的区域在工作面前方20m和后方20 m范围内,从而确定顶、底板和两帮位移的平均速度,为巷道的合理布置提供参考依据。     

回采工作面瓦斯涌出BP神经网络分源预测模型及应用

基于回采工作面瓦斯涌出分源涌出，利用人工神经网络分别预测开采煤层、邻近煤层、采空区3种来源的瓦斯涌出量；因3种来源瓦斯涌出量的影响因素不同，为了避免不相关因素的干扰，提高预测精度，确定整个预测体系由开采层、邻近层、采空区等3个瓦斯涌出量预测神经网络组成，对每个涌出源分别建立神经网络预测模型；最后采用Matlab中BP神经网络算法，针对实际矿井进行应用，预测误差小.     

独头巷道掘进过程中排烟时间预测

分析了炮烟在独头巷道中的运移情况,从质量守恒角度建立了炮烟抛掷区中的炮烟排出数学模型。对归来庄金矿-118 m穿脉巷道爆破作业的现场炮烟监测,监测点炮烟浓度先增加后减小,炮烟排出过程中符合指数衰减。从爆破、炸药、通风条件、巷道情况4个方面分析了影响排烟时间的因素,利用BP神经网络模型,将炸药量、炮眼数目、风筒到掘进面的距离、监测点到掘进面的距离、风筒风量、风流温度、巷道温度、巷道相对湿度等因素的10组实验数据作为输入量,排烟时间作为输出量,获得稳定的网络结构。再将5组输入量实验数据代入BP网络训练,预测的排烟时间与实测的排烟时间相对误差在7%以内,运用BP网络模型取得了较好的预测效果。准确预测排烟时间,可以合理安排掘进作业,避免炮烟中毒事件发生,对矿山安全高效生产有重要的意义。     

基于三维动态通风网络解算的通风系统优化研究

针对平煤股份六矿通风流程长、生产水平多、各水平过渡期通风困难、巷道断面收缩引起通风阻力增加等主要问题,六矿制定了通风经济、高效为目标的通风系统调整工程。依托三维动态通风网络解算软件对通风系统调整方案进行模拟,成功建立了矿井三维通风网络模型,实现了矿井动态通风网络解算,提高了六矿的通风管理水平。     

工作面过老巷安全回采保障技术措施

为了有效地解决工作面过老巷安全回采难题,加大推广过老巷安全回采保障技术措施力度,通过山西荡荡岭煤矿100105工作面的回采实践,总结出了工作面过老巷安全回采的一套顶板管理、过断层管理及通风管理等保障技术措施。     

基于BP神经网络的综采工作面指标测定

随着计算机信息处理技术的发展,BP神经网络应用到各行各业的决策工作中。文章在分析BP神经网络的思想和计算方法的基础上,提出了基于BP神经网络的综采工作面指标测定方案,通过林南仓矿10438综采工作面的实际验证,该测定方案取得了良好效果,为今后煤矿企业开采计划的制定提供了理论依据。     

矿山深部开采覆岩沉陷预测的改进粒子群优化BP模型

为提高矿山深部开采覆岩沉陷的预测精度,以吉林省某矿山为例,将覆岩抗压强度、工作面推进距离、采厚、煤层倾角、采深作为开采沉陷预测的主要影响因素,以煤层倾角、工作面推进距离、采厚等参数作为预测模型的输入值,将最大沉陷值作为预测模型的输出值,构建了BP神经网络开采沉陷预测模型。针对经典BP神经网络模型在训练时具有学习速度慢、抗干扰能力弱以及易陷入局部最小值等不足,采用一种改进型粒子群优化算法对其进行了优化,构建了改进粒子群优化BP神经网络模型。试验表明：①所提模型的平方相关系数R₂为0.932、平均绝对误差e_ME为0.195、平均相对误差e_MRE为0.082、训练时间t为21.5 s、均方误差e_MSE为0.067 1;②经典BP神经网络模型的平方相关系数R₂为0.802、平均绝对误差e_ME为0.605、平均相对误差e_MRE为0.255、训练时间t为30.9 s、均方误差e_MSE为0.089 1;③PSO-BP神经网络模型的平方相关系数R₂为0.825、平均绝对误差e_ME为0.382、平均相对误差e_MRE为0.216、训练时间t为23.5 s、均方误差e_MSE为0.078 2。可见,所提模型具有较高的训练效率,拟合效果较好且预测精度较高,对于大幅提升矿山开采沉陷预测精度有一定的借鉴价值。     

矿区开采沉陷预计的改进BP神经网络模型

为精确预计锦界矿某工作面开采沉陷,首先结合该工作面的地质资料、采掘工作平面图及孔柱状图,采用FLAC3D软件建立了该工作面开采沉陷仿真模型,得到工作面推进100、300、500、700 m时的开采沉陷数据;其次基于该类数据对BP神经网络预计模型进行训练和验证,建立沉陷数据与工作面推进距离的非线性关联;然后用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络模型的结构参数和连接权值阈值进行优化,并引入遗传算法(Genetic algorithm,GA)中的自适应变异因子以一定概率初始化部分变量,以解决PSO算法易陷入局部最优解的问题,避免BP神经网络模型易陷入局部最小值、训练收敛速率低以及PSO算法易早熟收敛等问题。分别采用BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型以及所提模型进行试验对比,并引入偏差平方和(Sum of squares for total,SST)对各模型的预计精度进行评价,研究表明:在工作面分别推进100,300,500 m的情况下,BP神经网络模型的SST值分别为0.056,0.062,0.066,PSO-BP神经网络模型的SST值分别为0.049,0.054,0.048,所提模型的SST值分别为0.028,0.026,0.031,明显小于前两者,表明该模型有助于提高矿区开采沉陷预计精度,有一定的实用价值。     

并列双U型通风方式采空区瓦斯贮藏与运移规律研究

为了揭示并列双U型通风工作面采空区瓦斯涌出规律并提出有效的瓦斯治理措施,以阳煤集团新景煤矿92116工作面为研究对象,综合考虑了工作面推进速度、进风巷风量、采空区遗煤厚度、回采区域煤可解吸瓦斯量、回采工作面煤壁瓦斯初始涌出速率等实测参数,建立了基于移动坐标系下的采空区瓦斯涌出数学物理模型,数值模拟结果与实测结果之间误差小于15%。结果表明:采空区首个横川巷道瓦斯浓度、回风巷瓦斯浓度、上隅角瓦斯浓度随工作面推进速度增大以朗格缪尔函数形式增长,随进风巷风量增大以指数函数形式减小。针对存在的采空区首个横川瓦斯超限难题,定量分析了采空区第二个横川埋管抽采瓦斯措施的治理效果。     

基于BP网络的深部软岩巷道围岩力学参数反演研究

为探索高地应力下深部软岩巷道围岩应力场及位移场的分布情况, 建立了简化的应变软化模型, 分析了此模型的关键参数; 采用均匀设计法设计了数值计算中待分析的参数方案, 且将各方案参数代入FLAC^3D软件中进行了数值仿真分析; 再将各工况下监测点计算的相对位移与岩体力学参数代入BP网络进行训练、学习, 并将监测点位移相对监值输入训练的BP网络, 获得参数反演值。以淮南矿业集团顾桥煤矿轨道巷为工程背景, 进行了巷道深部位移监测, 根据监测结果反演了简化应变软化模型的关键参数, 经正分析对比验证了力学参数反演结果的准确度、可靠性, 反演结果为后续工程数值计算奠定了基础。