深井高温工作面的围岩散热效应研究

深井工作面高温热害严重影响着煤矿的安全生产,而围岩散热是高温热害的主要热源体。为了探索高温围岩散热对巷道内通风风流温度的影响规律,以淮南矿业集团某高温工作面为工程背景,采用理论分析和数值模拟方法对工作面及两侧巷道内风流的温度场分布规律进行了研究,并与现场实测结果进行了对比分析。结果表明：1）随着巷道走向的延伸,巷道内风流的温度以e指数的形式呈增高趋势,巷道越长,在其末端风流温度越接近巷道围岩温度;2）在工作面与运输巷和轨道巷相交区域,由于风流涡旋效应,该区域风流热量不易散出,形成风流温度场与速度场的异常区域,也是回采工作面高温热害治理的关键区域。     

水分蒸发位置分布对风流温度、湿度的影响

建立了描述水分在巷道壁面以及在风流中蒸发情况下围岩温度场分布、壁面与风流热湿交换、风流温度与湿度变化的数学方程.研究了在水分蒸发总量一定时,水分在巷道中集中蒸发、分散蒸发、全长均匀蒸发等不同情况下风流温度与湿度随通风时间的变化规律,以及随巷道距离的分布规律.结果表明,风流温度随通风时间增长而降低,风流相对湿度随通风时间增长而升高;水分蒸发位置分布不同对风流温度、湿度变化及分布规律影响很大;水分均匀蒸发于整个巷道与集中蒸发于某段巷道相比,风流温度更低,风流相对湿度更高.     

计算非稳定传热系数的新方法

在矿井地热预测中,矿井风流与围岩之间的非稳定传热系数是传热计算的重要参数。作者提出井巷围岩地温场温度分布规律和非稳定传热系数的解析式,阐明其本质及其影响因素的关系。经计算机的模拟实例证明,新的解析式精度较高,简便实用。     

深部开采矿井通风系统降温效果分析

目的 模拟深部开采矿井井下高温环境,分析机械通风不同送风参数下的降温效果,确定出最佳送风参数,为深部开采矿井通风系统的设计提供理论依据.方法 利用Fluent软件进行数值模拟,竖井壁面温度根据地温变化特点利用UDF编程确定,测定自然通风时矿井内的温度分布、风速大小,分析在深部开采矿井机械通风不同的送风速度、送风温度下,井下的降温效果,确定出最佳送风参数.结果 当深采矿井送风风速为4 m/s,送风温度为15℃时水平巷道内的温度能够降到28℃,满足矿山安全规程规定.结论 深采矿山开采深度为1000m,巷道长度为60 m时采用竖井机械通风能够实现井下高温环境的有效控制.对更为复杂的矿井,可以考虑采用细水雾和机械通风联合降温的方法,还可实现粉尘的综合防治.     

城市地下综合管廊通风传热模型

为了优化地下管廊的通风设计,降低运行费用,建立苏州某地下管廊（UUT）一典型段的通风传热的解析模型. 考虑舱间传热、空气和廊壁的耦合传热以及土壤边界厚度的影响. 通过与计算流体动力学（CFD）模型的比较,验证解析模型的可靠性. 结果表明,廊内热源、通风换热和向土壤传热是影响舱内温度的主要因素,舱间传热的影响相对较小. 考虑降温需求的各舱室最低通风量受热源强度、进风温度（大气温度）和土壤温度影响较大,实际管廊最低通风量的计算须结合当地气象条件和管廊热源强度. 对于苏州地区地下综合管廊试验段,满负荷运行的电力舱和热力舱的最低通风换气次数分别为10、5次/h,而无热源的水信舱和燃气舱均可以按现行规范要求的最低换气次数设计通风量. 对于其他布置形式的管廊,可以采用类似的解析模型进行分析.     

地下洞室施工期围岩力学参数反演与力学响应超前预测自动化系统开发

基于施工期实测资料对具有“未确知性”的围岩力学参数进行反演,并在此基础上采用反演所得参数对后续施工阶段的围岩力学状态与支护结构工作性态进行超前预测,进而依据预测成果对预先确定的设计与施工方案进行反馈设计是地下洞室信息化设计与施工中的关键技术环节。其中,参数反演的快速化,以及数值建模、参数反演与超前预测的自动化在很大程度上制约着上述技术的实际应用。鉴于此,首次提出将寻优效率更高的异步粒子群优化算法（APSO算法）应用于围岩力学参数反演;在此基础上,构建了地下洞室施工期围岩力学参数优化反演模型;进而,提出文件分块与信息分组及顺序编码技术,并据此实现了有限元正演分析数据文件的参数化自动生成与更新;在上述基础上,给出了地下洞室施工期围岩力学参数反演与超前预测的实现流程,并完成了一整套系统程序的编制,开发了数值建模、参数反演与超前预测的自动化系统。算例分析表明,所开发的系统可实现地下洞室施工期围岩力学参数反演与超前预测的自动化,并可在一定程上解决数值分析模型日益精细化需求与反演效率不高之间的矛盾,可直接服务于现阶段我国大规模建设的各类岩体地下洞室工程。     

深埋回采巷道围岩塑性区演化规律研究

基于某矿地应力实测结果,在拟定回采巷道开掘方案及支护参数的前提下,采用Hoekbrown准则、"当量半径"简化、弹塑性平衡理论计算得到巷道掘进支护后围岩塑性区半径公式,假定其他因素不变代入支护强度、侧压系数后得到巷道初掘期间不同部位塑性区与p0、λ耦合关系曲线,为巷道布置及支护强度定量设计提供重要的参数;回采期间假定前两者已定,得到工作面前方14~44 m巷道内围岩塑性区随地质强度因素GSI、支承压力P'变化的演化规律。通过UDEC大变形数值模拟计算获得工作面前方巷道围岩塑性区演化规律和同距离段理论计算结果基本吻合。对掘进、回采期间矿压观测结果表明,基于实测地应力的深埋回采巷道围岩塑性区演化规律研究具有针对性、定量性及实用性,能为巷道布置、支护参数设计及围岩稳定性判定提供可靠的依据。     

煤矿爆炸后巷道内温度变化规律

为了研究煤矿爆炸后巷道内温度的变化,建立煤矿巷道爆炸后的简化数学物理模型. 以热力学方程为基础,分析对流系数、密度对温度变化过程的影响,通过迭代计算得到了巷道降温曲线;为了避免因简化对流换热模型引入过大误差,又采用Fluent软件进行非稳态气固耦合换热分析,得到巷道内温度变化的过程信息．两种方法得到的结果相吻合,分析了爆炸后巷道内温度的变化规律,结果表明:爆炸后巷道内的高温不会持续很长时间,可为优化矿用救生舱以及避难硐室的设计参数提供参考．     

声波技术的进展及其在矿山压力测试中的应用

本文叙述了应用KS声波数据处理的量测系统,对岩石试件全应力～应变过程与岩石声学参数变化的相关性的试验研究,在现场,对巷道围岩内从弹性至塑性破坏圈的变化过程与岩石的声学参数变化规律的试验研究,用以研究巷道围岩的稳定性。这些岩石声学参数为波幅、谱幅、谱面积、谱密度、波速度、衰减系数等。     

矿井通风系统的可靠性分析

本文应用图论和线性代数的基本定理,结合矿井通风系统的基本理论,针对矿井通风网络的可靠性进行了研究.本文给出了矿井通风网络可靠性的完整描述,网络分支可靠度在巷道风阻、自然风压和扇风机工况等因素产生随机扰动下的计算方法,从而扩展了已有的对网络可靠性的描述和可靠度的计算方法.     

矿井全风网风温预测法及其计算机程序的研究

本文开发了“全风网风量——风温联合解算法”模型及其计算机程序,用于预测矿井风温和确定矿井通风降温可行界限,为矿井选择降温方法决策提供科学手段和依据。应用该方法和程序对平顶山八矿进行风温预测,并确定出矿井通风降温可行界限,取得了良好的效果。     

Logical Design and Control of Network in Local Mine Air-Reversing System

:This paper sets up a mathematical model of switching network and switching function by utilizing graph theory to describe the logical function of different paths. The function varies with open and closed states of air doors in a complex mine air sub-network, and the computer program for solving the switching function of complex networks are offered. It gives the method for discriminating a reversible branch in a complex network by means of the switching function, and the method of counter-inverted logical control of airflow inversion by means of open and short circuit conversion of key branches. The research has solved the problem of the stablization of air flow for normal ventination and reversing ventination in a diagonal network.     

伸缩保差法求解矿井风网电费优化问题

选用伸缩保差法作为算法,并开发便于操作的软件,求解矿井风网通风电费优化问题. 以部分自然分风、部分按需分风通风系统的主扇及辅扇年总电费最小为优化目标,把非固定风量分支的风量及分支增阻、增压调节值作为变量,进行优化计算的初始点由风网解算结果进行调整而得. 将风网解算软件和风网优化计算程序进行集成开发出C#应用软件,软件考虑了节点号不连续、自然风压作用等实际问题. 软件通过一简例予以调试验算,计算结果表明风网电费优化效果显著.     

基于马尔可夫过程和深度神经网络的TBM围岩识别

为了实现隧道围岩的实时识别,基于马尔可夫过程和深度神经网络模型,提出将先验围岩信息和掘进参数结合,作为深度神经网络输入的隧道掘进机（TBM）围岩实时识别方法. 根据施工现场地质勘探资料,用马尔可夫过程的隧道围岩分类方法预测隧道沿线的围岩分布概率;将该围岩分布概率作为先验围岩信息,结合TBM掘进参数作为神经网络输入,真实围岩类别作为输出,训练深度神经网络以实现对TBM前方围岩的实时识别. 使用工程现场数据进行对比实验,结果表明,所设计的深度神经网络模型的围岩总体识别率高于96%. 相比于仅将掘进参数作为输入,当结合先验围岩信息和掘进参数作为输入时,模型围岩识别率提高6%以上.     

Automation in detection of recirculation in a booster fan ventilation network

Recirculation is prohibited in many coal mining countries because of the fear that the re-use of return air would allow the build-up of air contaminants at the workings. The incorrect design and location of a booster fan in any ventilation network can create unsafe condition due to recirculation. The current approach to investigating recirculation using simulation software requires manual effort which becomes tedious in a complex and a large network. An algorithm-based C++ program was designed to detect the recirculation in a booster fan ventilation networks. This program needed an input file prepared from output file generated by any ventilation simulator. This program created an output file for recirculation. This program demonstrated the strong capability to detect the recirculation in a sample network and a coal mine ventilation network. The outcomes of this program were documented in this paper.     

基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析

针对当前空中交通网络节点通信覆盖性能差的问题,提出一种基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析方法.采用网络节点分布结构模型与传输信道模型构建多层复杂网络模型,通过自适应时变时延约束误差修正方法对网络节点密度进行优化调整,对空中交通网络节点分布密度融合程度进行跟踪控制,以节点区域覆盖度为约束条件对信息状态向量进行预测,根据控制节点密度函数计算空中交通网络的覆盖能力,通过能量均衡控制方法完成空中交通网络节点的最优部署,实现空中交通网络脆弱性分析.仿真测试结果表明,与传统方法相比,所提方法能提高空中交通网络节点覆盖度,改善网络的通信覆盖性能.     

煤矿巷道围岩松动圈智能预测研究

针对煤矿巷道围岩松动圈厚度值获取难的问题，采用新兴的智能预测方法(自适应神经模糊推理)，在MATLAB6．5平台上开发了集松动圈预测系统创建和应用于一体的智能预测软件．利用该软件对平煤集团十二矿巷道围岩松动圈厚度进行预测，然后与实测值对比，结果显示预测结果与实测值吻合较好，从而验证了本创建的智能预测系统的有效性，它为松动圈值的获取提供了一条新途径。     

基于Hoek-Brown准则确定岩体参数的边坡稳定性分析

以某岩质高边坡为研究对象,通过野外调查分析,根据边坡岩体结构和破坏特征,应用Hoek-Brown经验准则确定岩体抗剪强度参数,采用极限平衡法和FLAC-2D有限差分程序对边坡进行稳定性分析,并依据分析结果制定了加固方案,通过分析验证和现场监测,结果表明边坡加固方案可行.     

基于神经网络预测节能中央空调控制策略

由于传统中央空调具有大滞后、大惯性、非线性特性,造成常规控制方法下系统供给的能量与负载所需能量不匹配,使得中央空调与使用环境能量供求不平衡,浪费了大量的电能.针对中央空调的控制特性,提出了一种基于神经网络技术的预测控制方法,将Elman神经网络预测器和神经网络控制器有机结合,通过预测未来能量需求,实时调节控制策略,使系统所需能量和空调输出能量达到匹配.采用Elman神经网络预测器和神经网络控制器有机结合的控制方法,使系统具有良好的动态性能和稳态性能,节能效果显著.采用神经网络预测型节能中央空调,可有效控制中央空调与使用环境能量供求的关系,为降低智能建筑能耗提供了可靠的保障.     

隧道开挖过程中复杂裂隙围岩的固流耦合分析

隧道通过裂隙岩体的含水区段时,人为扰动了裂隙岩体、地下水等构成的复杂地质系统,是造成各种涌水、突水、突泥事故的重要原因。为了研究复杂地质条件下隧道开挖过程中岩体变形、流体运移相互作用过程,探讨其对隧道涌、突水的影响,在上述复杂过程进行理论分析的基础上,根据深埋隧道围岩裂隙发育规模与工程尺度的关系,建立可以同时考虑不同级别裂隙网络的复杂裂隙岩体水力学模型,采用有限元法对复杂裂隙岩体中开挖隧道的固流耦合过程进行了数值模拟,模拟结果体现了主干裂隙在渗流中的强导水作用和网络状裂隙的贮水功能与渗流滞后效应,开挖过程中复杂裂隙岩体渗流场与应力场的耦合作用显著的增加了隧道围岩屈服区。