煤矿井下职业危害的未确知测度评价模型及应用

煤炭行业是职业病的高发行业且涉及的职业危害因素众多,为综合评价煤矿井下的危害状况,依据未确知测度理论,选取煤矿井下粉尘质量浓度、有害气体指数、瓦斯浓度(甲烷体积分数)、噪声、振动、温度、湿度、风速、有效风量率、作业空间、劳动强度共11个职业危害判别指标,建立职业危害评价指标体系,运用信息熵确定各指标权重,根据置信度识别准则进行等级判定,最终得出评价结果。基于煤矿井下职业危害未确知测度评价模型,应用Visual Basic编程技术实现该评价模型程序化,将该评价模型应用于同忻煤矿井下6个工种的职业危害综合评价,评价结果与实际情况相互吻合,表明该评价模型及其应用程序能够客观、准确地评价煤矿井下职业危害情况。     

基于动网格井巷活塞风影响因素的数值模拟研究

为了研究不同因素对井巷活塞风的影响,运用控制变量法,选取了矿车速度Vc、巷道风速V0、阻塞比а三种影响因素,采用基于动网格技术的标准k-ε双方程湍流模型对巷内气流组织进行数值模拟,得到了不同因素对巷内气流组织影响的变化规律。研究结果表明:随着车速的提高,巷内活塞风效应和影响效力和范围增大;当风流与矿车同向时,随着风速增大活塞风效应越不明显,对矿井通风影响越小;当风流与矿车反向时,随着风速增加车头与车尾压差、风流紊乱程度、通风阻力均变大,对通风效果影响较大;活塞风效应随着阻塞比的提高越来越明显,对巷内通风干扰变大。     

表面活性雾滴联合金属网栅增效除尘

为进一步探索新型高效的复合式湿式除尘方法,基于表面活性剂增效润湿、喷雾降尘、水膜捕尘理论,构建了喷雾协同金属网栅除尘试验装置,通过对表面活性溶液性质的测试,优选出AES、LAB-35、X-100共三种活性剂进行试验,探究风速、喷雾压力、网孔目数、网栅层数和粉尘浓度对除尘性能的影响规律。研究结果表明：除尘效率随着风速增大呈现先逐渐升高、后缓慢下降的趋势,当风速为0.8m/s时达到峰值;随着目数、层数、喷雾压力增加,除尘效率有所升高,同时导致系统阻力或耗水量的增加,需要综合平衡;入口粉尘浓度的增大致使除尘效率先增大然后降低,当浓度为400mg/m³时,效率最高达96.74%;三种表面活性雾滴中,0.4%LAB-35雾滴除尘效率最高,其次为0.4%AES雾滴,最低为0.4%X-100雾滴。综上,与纯水喷雾联合金属网栅除尘相比,表面活性喷雾具有较好的增效作用,能够为新型湿式除尘设备的研发提供参考。     

表面活性剂协同作用下湿式过滤除尘实验研究

选取无烟煤粉为对象，对表面活性剂的相关性能以及无烟煤粉的润湿性进行研究，在此基础上设计并搭建了湿式纤维栅除尘系统，研究不同风速、喷雾压力、纤维栅目数以及复配表面活性剂的种类对除尘效率的影响。实验结果表明，表面活性剂可以有效降低水的表面张力，使得煤粉更容易被湿润；在除尘系统还未添加表面活性剂时，干式纤维栅对粉尘的单一过滤效率较低；添加喷雾装置后，除尘效率随喷雾压力的增大先提高，后趋于稳定，且总体效率均明显高于单一纤维栅除尘条件下的效率；纤维栅目数和除尘效率呈正相关，而当风速大于0.7 m/s后，由于纤维网上形成的水膜较多，会对风速产生一定的阻力，此时，风速对除尘效率的变化影响不明显；添加表面活性剂之后，发现LAB-35和X-100混合表面活性剂溶液的除尘效率最高，达到97.03%。     

基于小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合的矿井防尘用水量预测

为了提高矿井防尘用水量预测的精确度,提出了基于小波分析理论与灰色预测模型(GM(1,1))、自回归滑动平均模型(ARMA(p,q))组合的预测模型。运用小波分析将用水量时间序列做不同尺度分解,并将低频信号和高频信号采用GM(1,1)和ARMA(p,q)进行预测,最终经小波重构得到预测结果。以林南仓矿为研究背景,使用该组合模型预测2014年各月份的用水量,通过与实际数据对比,残差检验相对误差不超过2.5%。结果表明:矿井防尘用水量在总体上逐年缓慢增加,每年内呈周期性的变化;基于小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合的预测模型具有较高的预测精度。     

矿井防尘供水管网粒子群-蚁群融合算法的优化

矿井防尘供水管网研究重难点是将最低管网费用与最可靠管网性能良好结合。为最大化提升优化搜索的速度与精确度,结合相关粒子群和蚁群算法的优势,提出新的算法,对矿井防尘供水管网进行优化。以管网年费用折现值和运行维修管理费用之和为目标函数,以流量、压降、流速、水压和管网直径为约束条件构建管网优化数学模型,用MATLAB编写粒子群和蚁群的融合算法进行求解。最后将该算法应用到开滦集团某矿中,得到该算法的优化效果,同时通过对比分析验证其提高优化速度和精确度的能力。