模糊数学在矿区辅助运输改造方案优化中的应用

围绕王庄煤业现有辅助运输系统和实现300 万t矿井扩建这一课题,就应用无轨胶轮车运输进行了技术分析和方案设计,并应用模糊数学模型进行了分析、比较与优化,最终实现了矿井辅助运输系统的转型与安全运行.     

聚酯体系中颜料研磨效率的影响研究

以铁红颜料的分散研磨为例,研究影响其研磨效率的各种工艺因素。包括预分散时的时间长短、转速大小、涂料和研磨珠的装填量及缸体、分散盘的位置等。通过系列实验找到了最佳的分散研磨条件,为小试及大生产提供了数据支持。     

莲藕多糖的碱法提取工艺优化与抗氧化活性评价

目的 优化莲藕多糖的碱法提取工艺并评价其抗氧化活性。方法 以多糖提取率为指标, 以料液比、NaOH浓度、提取时间和提取温度为考察因素进行单因素实验, 结合响应面法对提取工艺进行优化, 并分析所得莲藕多糖的纯度、相对分子质量和自由基清除能力。结果 响应面优化结果显示, 除料液比以外, NaOH浓度、提取时间和提取温度对莲藕多糖提取率均具有显著影响(P<0.05)。确定最佳工艺条件为: 料液比1:16 (g/mL)、NaOH浓度0.04 mol/L、提取时间1.3 h、提取温度57℃, 此条件下的多糖提取率达13.07%, 与预测值13.52%相近。该碱法提取多糖的纯度达73.66%, 平均相对分子质量为1.727×105 Da。抗氧化活性评价结果显示, 莲藕多糖具有清除1,1-二苯基-2-三硝基苯自由基和羟基自由基的能力, 且清除率与多糖浓度成正比。结论 优化了碱提莲藕多糖的提取工艺, 且提取得到的多糖具有较好的抗氧化活性, 为莲藕资源的开发利用提供了理论依据。     

综放开采下厚表土层移动规律研究

为研究厚表土层在综放开采条件下的移动规律,在长治矿区高河矿W1303工作面建立了地表岩移测站。通过对实测数据的分析得出了最大下沉点位于采空区上部Z29,Z30,Z32测点,并得出了一系列上覆岩层的移动角参数。通过理论分析,得出在综放开采条件下上覆岩层的移动变形表现形式分为前期和后期两种。同时得出影响上覆岩层移动的主要因素有上覆岩层岩性、关键层的位置及作用、开采尺寸、工作面推进速度及顶板管理情况等。并结合FLAC3D数值模拟软件分别模拟了表土层厚度为140、190、240 m在回采过程中的地表移动规律,得出了表土层厚度为190 m与实际地表层厚度为189.43 m的移动规律相符。因此针对厚表土层在综放开采条件下的岩层移动规律的研究可为长治矿区矿井建设提供一定的参考价值。     

破碎围岩注浆加固数值模拟分析与工程应用

介绍了注浆技术在破碎回采煤巷中的运用。分析了注浆加固机理：注浆液通过充填、压密等作用提高破碎围岩的强度,改变围岩的破坏机理,提高围岩的稳定性。通过UDEC数值模拟和高河煤矿现场实测数据得到：模拟巷道顶底板相对最大位移量为307 mm,两帮相对位移量为229 mm;实测顶底板相对最大位移量为359 mm,两帮相对位移量为262 mm,模拟与实测数据基本一致,巷道变形量得到有效控制,为矿井的安全、高效生产提供了有力的技术保障。该注浆加固技术可为破碎围岩支护提供指导意义。     

基于Teechart For .Net的B/S结构煤矿安全监控系统曲线模块设计

针对当前B/S结构煤矿安全监控系统曲线模块的缺点,设计了基于TeechartFor.Net的曲线浏览分析模块,在设计中充分考虑了监控人员所需的分析功能,详细介绍了曲线模块的设计思想和功能,并给出了实现效果图。     

煤矿井下恒压变频供水系统研究

本文设计了PLC控制变频器的煤矿井下恒压供水系统.通过EM235A/D采集系统压力,经PLC PID运算后,通过D/A控制变频器,调节电机转速,实现恒压供水.工业试验表明,用变频技术实现煤矿井下恒压供水具有节约能源及保证系统压力恒定的优点,保障了采掘系统可靠工作.     

多级串联梯级泵站扬程优化分配研究

为了使梯级泵站群整体以效率最高状态运行,降低输水成本,确定不同工况下梯级泵站群的最优运行调度方案,开展了针对南水北调来水调入密云调蓄工程梯级泵站不同的梯级净扬程组合下的扬程优化分配研究,即当首级泵站进水侧水位和末级泵站出水侧水位(即梯级净扬程)一定时,各级泵站间的扬程分配。在满足各渠段水力联系、各级泵站进、出水侧水位约束等多个条件的前提下,利用动态规划法进行求解,得出各级扬程分配的最优解,使整个梯级输水系统运行效率最高,从而得出梯级泵站系统联合运行扬程优化分配方案。     

新型锚固式竹锚杆试验研究

介绍了 1种新型支护材料———新型锚固式竹锚杆 ,阐述了其基本原理和特点。结合工业性试验情况 ,说明这种新型锚杆用于煤巷护帮具有较好的支护特性 ,并且价格低廉 ,加工容易 ,值得在我国煤巷支护中推广应用。     

基于深度学习的固结磨料研磨垫表面形态表征

固结磨料研磨垫的表面形态与其加工性能有着密切关系,为更好地了解固结磨料研磨垫表面形态,尤其是研磨垫中的金刚石、孔隙、金刚石脱落坑等的分布特征,提出一种基于深度学习的固结磨料研磨垫表面形态分析方法。首先,利用徕卡DVM6数字显微镜及其配套软件获取固结磨料研磨垫表面图像;然后,采用python3+OpenCV对图像进行预处理,并利用标注软件Labelme对图像进行标注,用于后续的训练和测试;最后,运用深度学习框架Tensorflow搭建Mask R-CNN模型。结果表明:Mask R-CNN模型能对单一固结磨料垫表面图像中的多目标进行有效分割与识别,其主要评价指标平均准确率达到78.9%,达到了图像识别的主流水平。