基于三类危险源的掘进工作面瓦斯爆炸模糊综合安全评价

瓦斯事故多发是制约我国煤矿安全生产的最主要因素。依据三类危险源理论,对掘进工作面瓦斯爆炸影响因素进行了辨识、分析,在此基础上建立了基于三类危险源的掘进工作面瓦斯爆炸安全评价指标体系。结合河南某矿掘进工作面的实际情况,运用模糊综合评价法对建立的指标体系进行评价,得出其安全性等级为一般,验证了安全评价指标体系的合理性。     

基于事故树分析的煤矿掘进面瓦斯爆炸危险评价研究

基于掘进面瓦斯爆炸原理与事故致因理论建立了掘进面瓦斯爆炸事故模型,并在此模型和瓦斯爆炸危险源分类基础上建立了掘进面瓦斯爆炸事故树模型,提出了基于事故树分析的掘进面瓦斯爆炸事故的定性分析方法。以黑龙江某矿7256掘进面为例,建立了该掘进面的瓦斯爆炸事故树模型,并对该事故树求最小割集和最小径集,评价了该掘进面引起瓦斯爆炸的主要因素,并提出了防治措施。研究结果表明,有120种可使7256掘进面发生瓦斯爆炸的基本事件组合,防止该掘进面瓦斯爆炸的有效途径是加强通风管理,防止掘进面风量不足,加强放炮和设备检修时的安全管理。提供了一种基于基本事件的模糊概率计算顶事件概率的方法,为定量分析提供了一种简便、可靠的方法。     

基于RS—SVM的瓦斯爆炸危险源评价模型

根据危险源理论和评价指标选择原则,建立了瓦斯爆炸评价指标体系。基于粗糙集(RS)理论、支持向量机(SVM)方法和瓦斯爆炸的特点,建立了基于RS—SVM的瓦斯爆炸危险源评价模型。应用该模型对具体样本数据进行安全评价,得出安全评价等级。RS—SVM评价方法能够实现动态的安全评价,对提高安全评价技术水平具有现实参考作用。     

The risk evaluation of mine coal-dust explosion based on BP neural network

Introduced the theory of three types of hazardous sources, and it recognized and analysed such three types of hazardous sources as the factor of inherent hazardous source, factor of inducing hazardous source and factor of men, which affect the safety and reliability of coal-dust explosion risk system and then builds up the risk factor indices of coal-dust explosion according to analysis of conditions inducing the coal-dust explosion. It fixes the risk degree of coal-dust explosion risk system by analyzing loss probability and loss scope of risk system and by means of the probabilistic hazard evaluation method and risk matrix method, etc.. According to the feature of strong capability of nonlinear approximation of BP neural network, the paper designed the structure of BP neural network for the risk evaluation of the mine coal-dust explosion with BP neural network. And the weight of the network was finally determined by training the given samples so that the risk degree of samples to be measured could be exactly evaluated and the risk of mine coal-dust explosion could be alarmed in good time.     

基于拟牛顿优化算法BP神经网络的瓦斯灾害预测模型

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。     

煤与瓦斯突出BP神经网络预测系统研究

煤与瓦斯突出是严重危害煤矿安全生产的一种非线性瓦斯动力灾害。文章将BP神经网络运用于煤与瓦斯突出预测模型,从煤与瓦斯突出的原因、BP神经网络用于煤与瓦斯突出预测的原理、运用实例三方面,对利用BP神经网络预测煤与瓦斯突出的研究加以阐释,证明了BP神经网路预测系统的精度高于传统系统。     

基于BP神经网络的煤矿安全管理绩效评价

 建立煤矿安全管理绩效评价指标体系,介绍BP神经网络评价法的结构和原理,构建煤矿安全管理绩效评价的BP神经网络模型,对其输入输出参数、各层连接权值和域值进行界定;以matlab6.0软件为平台,利用其内嵌的神经网络工具箱和样本数据对构造好的神经网络进行训练,同时对煤矿安全管理绩效进行预测。     

基于GA-BP网络的掘进工作面风流温度预测的研究

 以解决矿井掘进工作面风流温度预测的问题为研究目的,采用BP神经网络为模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立了一种新的掘进工作面风温预测模型,并用Matlab编程实现。通过分析影响掘进工作面风流温度的变化因素,得出,局部通风机入口处湿球温度、风流温度,掘进工作面处湿球温度、掘进巷道长度等因素的影响力较大。为验证预测模型的准确性,分别对2个工作面的风温进行预测,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,是求解掘进工作面风温预测模型的最有效方法之一。     

被保护层突出危险性评价技术的研究

介绍了保护层开采后被保护层的突出危险性评价技术的研究。以新庄孜煤矿5306SⅢ工作面为例,从对国内保护层开采实践的对比分析、保护层开采的理论分析、现场试验结果的类比分析及煤巷工作面瓦斯涌出和突出危险性预测结果的分析等四个方面,对5306SⅢ工作面突出危险性进行了评价,建立了一套可行的、普遍适用的对被保护层突出危险性进行评价的方法。     

煤矿瓦斯煤尘爆炸危险源灰色聚类评估

应用安全系统工程和层次分析方法,以人—机—环境—管理4个方面为准则对煤矿瓦斯煤尘爆炸事故危险源进行定性分析。通过两两比较评分准则,借助Mtalab计算各指标的权重。建立基于中心点三角白化权函数的瓦斯煤尘爆炸危险源灰色聚类评估体系,计算各评估指标的灰色聚类系数,确定各准则层所属灰类,从而准确分析煤矿所需整改方向,确保煤矿安全生产。     

基于遗传算法优化模糊Petri网的掘进工作面瓦斯爆炸事故致因分析

针对掘进工作面瓦斯爆炸事故原因具有不确定性和模糊性的特点,构建了基于模糊产生式规则的模糊Petri网模型,并设计遗传算法对模型的变迁可信度参数进行优化,运用极大代数运算的不确定性并行推理算法进行推理,以分析事故引发的原因,其有效的模糊推理过程便于计算机编程实现,提高了事故分析效率。     

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。     

基于卡尔曼滤波及神经网络的瓦斯涌出量预测

为解决当前瓦斯涌出量预测过程中存在的因影响因素过多、预测指标与瓦斯涌出量之间非线性关系及其自身时变性等特点而导致预测精度降低的问题,采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行分析降维,将得到的预测指标由构建的BP神经网络与卡尔曼滤波相结合的瓦斯涌出量预测模型进行预测。研究结果表明:采用因子分析的方法能够有效筛选瓦斯涌出量影响因素,并得到了预测指标,降低了预测模型预算复杂度;经过BP神经网络与卡尔曼滤波耦合瓦斯涌出量预测模型,其预测精度明显高于直接采用神经网络模型预测的结果,预测性能明显改善,其平均误差仅为2.75%,表明所采取的瓦斯涌出量预测方法是可行和有效的。     

采空区注氮对瓦斯爆炸危险区的影响数值模拟

为研究注氮对高瓦斯矿井采空区内瓦斯爆炸危险区的影响,以安徽许疃煤矿3235工作面为实例,使用COMSOL多物理场耦合模拟软件建立采空区注氮模型,分析了不同注氮流量及注氮位置条件下采空区气体运移规律,并依据线性叠加的数学原理对采空区瓦斯爆炸危险区进行划分,分析其分布特征。通过对比研究发现:随采空区注氮流量的增加,爆炸所需最低浓度的氧气和爆炸极限内的甲烷,分别有向工作面和采空区移动的趋势,瓦斯爆炸危险区的最大宽度以及面积均呈现减小趋势;注氮位置和瓦斯爆炸所需氧气体积分数的危险区域,在一定范围内呈现负相关性。     

基于危险源理论的煤矿瓦斯爆炸风险评价模型

从固有危险源、诱发危险源和人的因素等3类危险源观点出发，分析了煤矿瓦斯爆炸事故的主要影响因素，构建了瓦斯爆炸危险源风险预警指标体系.应用模糊数学综合评价方法建立了相应的数学评价模型，对矿井瓦斯爆炸危险源进行动态风险评价，确定了矿井发生事故的危险等级，有利于矿井及时采取合理的预警预控措施.最后，结合重庆市中梁山南矿5个采煤工作面的实际情况，进行了采煤工作面危险源风险预警评价，验证了风险评价模型的合理性.     

基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA煤矿安全风险评价方法应用研究

为了解决传统安全评价方法在煤矿安全风险评价中的局限性、适用性,以及分析过程易受人为主观因素影响等问题,提出基于贝叶斯网络(BN)的HAZOP-LOPA煤矿安全风险评价方法。通过研究危险与可操作性分析法(HAZOP)与防护层分析法(LOPA)这2种方法的优缺点,将定性分析与半定量分析相结合,在LOPA法中的各个防护层中插入贝叶斯网络模型,利用“GeNie”软件计算独立防护层的失效概率,构建贝叶斯模型,完成贝叶斯网络模型的分析和计算,并将此方法应用于煤矿瓦斯爆炸事故评价中,结果表明瓦斯传感器和优化通风系统2个独立防护层起到了降低风险的作用。     

基于偏最小二乘回归的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

针对回采工作面瓦斯涌出量回归建模过程中自变量间出现多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归(PLS)对瓦斯涌出量进行预测的建模思路。选取地质及采矿2个方面共12个参数指标作为回归因子,利用15个瓦斯涌出实例为建模样本,建立了回采工作面瓦斯涌出量的偏最小二乘回归模型。建立的模型对训练样本拟合效果良好,最大误差为6.09%,平均误差仅为2.06%;对其余几个案例进行预测,精度优于主成分分析和BP神经网络,与最小二乘-支持向量机模型相当。研究表明,基于偏最小二乘回归进行工作面瓦斯涌出量预测是一种有效可行的方法。     

煤矿井下工作环境中瓦斯变化规律的研究

在分析瓦斯灾害系统的基础上，论述了瓦斯动力系统的特征与系统安全状态的表征量。认为风流中瓦斯浓度的变化规律和特点可以看作瓦斯爆炸灾害系统的状态量。在此基础上，用工作环境中瓦斯浓度的时间序列观测值重构了瓦斯动力系统的相空间。     

基于瓦斯涌出量的煤体瓦斯解吸特性研究

为了实时动态分析煤体的瓦斯解吸特性,基于瓦斯解吸速度幂关系式提出了一个表征煤体瓦斯解吸特性的新参数n,在现有矿井安全监测监控系统的基础上构建煤体瓦斯涌出监测系统,可实时计算n值,分析工作面前方煤体的解吸特性,并在卧龙湖煤矿进行了现场验证。结果表明,煤体瓦斯涌出监测系统可计算出掘进面每天的n值,n曲线与传统的瓦斯解吸指标K1、Δh2曲线的变化趋势正好相反,指标n能够表征煤体瓦斯的解吸特性。通过对比K1的突出危险临界值,可得到n的突出危险临界值,为煤与瓦斯突出的工作面预测提供依据。     

基于组合赋权-集对分析的煤矿煤尘爆炸危险性评价研究

针对目前煤尘爆炸危险性评价研究较少、各评价因素选择偏差较大的问题,通过分析煤尘爆炸特性,提出以煤尘可爆性危险、煤尘爆炸浓度危险、点火源危险3个必要条件为一级指标,煤质变异程度、挥发分、水分、灰分等14个二级指标,以层次分析法确定各指标的主观权重,以熵权法确定各指标的客观权重,利用乘法归一化方法对各指标的组合权重进行计算,构建集对分析-组合赋权煤尘爆炸危险性评价模型,并将该模型与已较成熟的改进FAHP模型、模糊事故树模型、灰色聚类评估体系、未确知测度评价模型一同应用于济宁某矿的煤尘爆炸危险性评价过程中,结果显示:集对分析-组合赋权评价模型、改进FAHP模型、灰色聚类评估体系评价结果为一般危险等级,模糊事故树模型的评价结果为较安全等级,集对分析-组合赋权煤尘爆炸危险性评价模型评价结果与改进FAHP模型、灰色聚类评估体系、未确知测度评价模型的评价结果一致,该模型对煤尘爆炸危险的评价具有较好的适用性。