矿井底板突水过程声电变化特征实验研究

搭建了矿井突水相似模拟实验系统,研究了矿井突水演化过程中电磁辐射、声发射和表面电位信号变化特征。研究结果表明,矿井突水过程中岩层电磁辐射、声发射和表面电位信号基本呈现初期平稳、中期波动较大、后期快速减小的变化趋势;3种信号均与底板岩层的破裂成正相关关系,可反映矿井突水过程煤岩内部破裂情况;3种信号的快速增大可作为岩层发生破裂的前兆,而电磁辐射信号增大后突然减小可作为突水即将发生的征兆。     

煤层底板突水监控系统的设计

针对现有煤矿突水防治方法存在的理论参数与实际环境参数差异大、超前预测和实时性差等问题,提出一种基于视频监控的煤层底板突水监控系统的设计方案;以某煤矿的一次突水事件为例,重点介绍了该系统的图像处理算法。该系统对摄像机采集的图像进行灰度化、图像增强、二值化、图像分割、边缘特征提取后得到突水图像边界坐标,对该边界坐标进行曲线拟合后得到突水区域的面积,并根据不同时刻所得突水面积的差值判断突水量变化趋势。试运行结果表明,该系统稳定可靠,视频画面清晰,图像处理算法有效,突水异常时能及时报警。     

基于遗传神经网络的煤矿突水预测

文章综合考虑了水源、隔水层、断层等因素对煤矿突水的影响，建立了基于遗传神经网络的煤矿突水预测模型，实验结果表明，该模型具有较高的预测精度，预测结果可靠，为矿井水害防治提供了一种辅助决策手段。     

矿用声发射监测仪的研制

利用声发射信号预测煤岩动力灾害是国际煤矿安全领域的前沿课题,矿用声发射监测仪的研制,为建立声发射等多信息综合判识准则并依据该准则有效地预测煤岩动力灾害奠定了一定的基础。     

基于PCA—ELM的煤矿突水预测方法研究

针对采用传统算法建立煤矿突水预测模型存在训练速度慢、泛化能力差、测试精度不高等问题,提出了一种将PCA与ELM相结合的煤矿突水预测方法,并利用该方法建立了煤矿突水预测模型。该方法以煤矿突水历史数据为样本,利用PCA得到煤矿突水主控因素,将仅包含主控因素的样本数据划分为训练集、验证集和测试集;然后把训练样本作为ELM的输入,对模型进行训练;最后利用样本数据验证模型。实验结果表明,相较于传统算法,该方法输入变量少,建模和运算时间短,模型的运行速度和预测精度较高。     

煤层底板突水的智能化监测

煤层底板突水的智能化监测系统能捕捉到突水前的重要信息，实时、准确地预测底板水情。本文介绍该系统的原理及实现方法。     

煤矿分布式突水监测系统设计

针对现有集中式煤矿突水监测系统人员劳动强度大、数据采集效率低等问题,基于ZigBee无线传感器网络架构,开发了分布式水文与围岩应力采集节点、路由节点和汇聚节点的硬件及软件,设计了一套煤矿分布式突水监测系统。该系统将矿井水文、应力监测集成在统一的网络中,通过上位机对采集数据进行集中处理,可实时在线获取矿井水文与围岩应力的动态变化。测试结果表明,该系统监测精度较高。     

东庞矿特大突水快速联合排水技术的研究与应用

以东庞矿特大突水事故为例,针对矿井特大突水后快速复矿的关键环节——联合排水进行了分析研究,着重介绍了对潜水泵的优化选型设计及安装方案,并采用力学分析验证了潜水泵承载量在井筒井壁上安装的安全可靠性。实践表明,该特大突水快速联合排水技术能够满足快速、安全、可靠、经济的要求。     

突水过程煤岩表面电位变化规律研究

通过突水的煤岩表面电位模拟试验系统测试了突水过程煤岩的表面电位,研究了突水过程中煤岩表面电位变化规律,得出结论:煤岩体表面电位对突水演化过程有显著的时空响应特征,能反映煤岩体内部破裂和裂缝扩展情况;突水演化过程可分为孕育期、裂缝扩展期和大规模突水期,孕育期内表面电位信号比较稳定,裂缝扩展期及大规模突水期内电位信号发生上下波动;不同位置表面电位信号水平一般不同,同一位置的信号水平与孔隙水压力及煤岩体破裂强度呈正相关关系。     

基于FPGA的水质检测系统研究

针对目前突水水源的判别方法不能实现突水预警,且处理时间较长、过程复杂等问题,设计了一种采用激光诱导荧光技术、以FPGA为核心处理器的水质检测系统。该系统采用在线检测荧光光谱法实时监测地下水的化学成分变化,从而快速检测矿井突水水源的变化前兆,达到突水预警的目的。试验结果表明,该系统检测精确度高,响应速度快。     

直流电阻率法在煤层底板水害监测中的应用研究

目前针对直流电阻率法在煤层底板水害监测中应用的研究成果主要集中于底板变形与破坏的电阻率响应特征上,对导水通道动态发育过程的电阻率变化规律研究较少。针对华北型煤田面临的底板承压水害问题,采用直流电阻率法对采动影响下的底板含、导水异常构造进行监测。首先,介绍了采煤工作面直流电阻率监测系统工作原理和基于电阻率三维反演的监测数据自动处理解释方法;然后,构建了底板突水过程监测地质模型,对底板含、导水构造发育过程进行数值模拟研究;最后,在煤矿井下开展了底板直流电阻率监测试验。数值模拟结果表明:根据电阻率三维反演结果可识别含、导水异常构造在测线走向上的展布范围;根据电阻率随时间的变化趋势可推断异常构造的发育情况,随着含、导水异常构造向上发育,低阻异常响应逐渐增强,低阻异常在垂向的展布范围逐渐增大。井下试验结果表明:利用直流电阻率监测成功捕捉了采煤工作面底板出水过程,电阻率出现异常变化的时间早于工作面实际出水时间;工作面涌水量增加之前,低阻响应表现出逐渐增强的变化趋势,与数值模拟结果基本一致;工作面出水后,低阻异常逐渐减弱。研究结果表明可利用直流电阻率法进行工作面水害预警,但要准确判断异常构造的发育高度还需结合其他监测手段进行综合解释。     

矿井突水水源判别方法

针对现有基于水化学特征的突水水源判别方法过程繁琐、难以判别单个涌水点、忽略了水化学特征之间的相互关联、计算量大等问题,结合Bayes判别法和可拓判别法,提出了一种基于Bayes-可拓判别法的矿井突水水源判别方法.选取潘二煤矿26组不同含水层水样、4组待判水样,以水样中SO4^2-,Cl^-,HCO3^-,K^++Na^+,Mg^2+,Ca^2+含量作为水化学特征指标,建立了水样物元模型,采用可拓判别法求得待判水样与已知水样的关联度;结合Bayes判别法的误判损失和待判水样关于已知水样的密度函数,得出Bayes-可拓解,根据Bayes-可拓解最小值判断突水水样类型.分别采用Piper三线图、可拓判别法、Bayes-可拓判别法判别矿井突水水样类型,结果表明:Piper三线图难以准确判断某一水样类型,可拓判别法存在误判情况,Bayes-可拓判别法能够准确判别突水水样类型.     

改进的CART算法在煤层底板突水预测中的应用

针对基于传统CART算法建立的煤层底板突水预测模型存在运行时间较长、准确率不高等缺点,介绍了一种改进的CART算法决策树模型,并将其用于煤层底板突水预测模型的建立。实验结果表明,采用改进的CART算法建立的煤层底板突水预测模型运行时间由1.041 1s减少到了0.612 5s,突水预测正确率由88.78%提高到了95.54%。     

基于IWOASVM的煤矿突水预测模型

针对传统煤矿突水预测算法易陷入局部最优、预测结果准确率低及速度慢等问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)-支持向量机(SVM)的煤矿突水预测模型。IWOA从鲸鱼种群初始化、调节因子非线性化及随机差分进化(DE)3个方面入手对鲸鱼优化算法(WOA)进行改进:使用Tent映射初始化鲸鱼种群,提高鲸鱼种群寻找到最优猎物的可能性;通过调节因子非线性变化策略,提升算法在迭代前期的全局搜索能力及迭代后期的局部搜索能力,从而加快收敛速度;引入DE算法的变异、交叉、选择操作,以增强WOA的全局搜索能力。利用IWOA对SVM模型进行参数优化,将影响煤矿突水的水压、隔水层厚度、煤层倾角、断层落差、断层与工作层距离、采高共6个影响因素作为模型的输入特征向量,突水与安全2种突水结果作为模型的输出向量,以突水预测结果与实际结果间的误差最小化为目标建立目标函数,得到基于IWOA-SVM的煤矿突水预测模型。实验结果表明:与粒子群优化算法、DE算法、WOA相比,IWOA的预测准确率最高,标准误差最小,且收敛速度快,鲁棒性好;IWOA-SVM的突水预测准确率达到100%,与传统的突水系数法、SVM、WOA-SVM相比,IWOA-SVM表现出更高的准确率和稳定性。     

神经网络在矿井突水水源判别中的应用

提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。     

动态小波在变压器励磁涌流识别中的应用研究

电力变压器的励磁涌流识别一直是变压器保护的一个重要问题。动态小波是小波函数和傅里叶函数的组合,固此与常规小波变换相比。检测故障突变信号的能力更强。文中将动态小波运用于励磁涌流识别中,通过仿真实验证明了该方法提高了勋磁涌流鉴别的可靠性。     

基于非均衡样本集的煤矿突水预测模型

针对煤矿突水样本集呈非均衡分布的特点,提出基于集成学习分类的煤矿突水预测模型,重点研究基分类器的构建方法、性能衡量指标和权重分析,以及基于改进型Boosting的集成学习算法.实验结果表明,该算法以牺牲不突水样本的最小误判率为代价,实现突水样本100%的判别准确率,且计算量小,易于实现.     

基于声发射的地震、山体滑坡监测诊断系统的应用研究

阐述了采用声发射技术对矿山、岩石、水土、水工、建筑结构等行业进行监测。岩体工程如矿山边坡、山体边坡,因内外力作用以及外界环境因素影响,易发生滑坡蹋陷,在滑坡蹋陷之前都会有声发射现象发生,如何检测到这些声发射信号,是研究的重点内容。如何根据检测到的声发射信号进行危险预报,确定声发射源,是基于声发射的地震、山体滑坡监测诊断系统的主要研究任务。     

基于改进串联合闸电阻的变压器励磁涌流抑制研究

在利用合闸电阻抑制变压器轻载或空载合闸时产生励磁涌流的基础上,提出一种在合闸电阻上串联适当电容器的改进方法。该方法在原有的合闸电阻上串联电容,通过适当选取电容的容值,以减少励磁涌流的大小,加快励磁涌流的衰减速度。将该方法与分相合闸技术相结合,可最大程度实现变压器励磁涌流的抑制。仿真实验结果验证了该方法的可行性。     

变压器励磁涌流识别技术及其发展方向

励磁涌流与内部故障电流的判别一直是伴随电力变压器差动保护的关键问题,文中针对目前国内外学者提出的励磁涌流识别原理和方法、技术关键及研究和应用现状进行了分析和与客观评价。并对目前现场采用的方法和一些现代智能理论鉴别中的应用进行了比较,提出了变压器励磁涌流在鉴别方法的研究和应用动向。