表面活性剂Tween-40对瓦斯水合物生成热力学条件改变作用研究

利用自制的气体水合物实验装置,研究了瓦斯水合物在表面活性剂Tween-40水溶液(0.001 mol/L)中的三次生成过程,对水合物生成诱导时间、生成时温度、压力等参数之间的关系进行了分析,将实验热力学结果与相平衡软件计算数据进行了比较,结果表明,Tween-40改变了瓦斯水合物生成的热力学条件。运用表面活性剂对水合物生成的物理作用理论阐述了这一现象的热力学机理。     

瓦斯涌出量灰色-RBF网络模型的建立与应用

为了减少瓦斯事故给煤矿生产带来的损失,本文在灰色模型预测煤矿瓦斯涌出量的基础上,结合神经网络理论,构建了灰色-RBF网络模型,充分利用灰色模型的"小样本、贫信息"的预测特点及RBF神经网络自学习、自适应能力特点。首先使用灰色模型对瓦斯涌出量进行初步预测,然后建立RBF网络模型进行再次预测,得到瓦斯涌出量的最终预测值;RBF网络模型的训练和预测计算用MATLAB软件完成。通过对安徽省某矿瓦斯涌出量的预测结果对比,灰色-RBF网络模型的预测误差分别为0.325和0.221,灰色模型预测误差为2.51和2.45,结果表明灰色-RBF网络模型预测明显高于单一灰色模型预测的预测精度。为煤矿瓦斯涌出量预测提供一种预测精度高的方法。     

煤体中瓦斯水合固化的力学作用研究进展

为更好地完善我国煤与瓦斯突出预测与防治方法,基于煤与瓦斯突出综合作用假说,提出了瓦斯水合固化防治煤与瓦斯突出的方法。该方法核心是将煤层中瓦斯固化生成瓦斯水合物,不仅能降低瓦斯压力,而且能够提高煤体强度,以达到减弱或消除煤与瓦斯突出危险性的目的。实现了煤体中瓦斯水合物的生成以及含瓦斯水合物煤体力学性质-渗透率原位测试,提出了煤体中瓦斯水合物生成及力学性质-渗透率测试技术及含瓦斯水合物煤体三轴压缩数值建模技术。瓦斯水合固化热力学和动力学条件是防突的理论基础,煤层瓦斯水合物稳定储存是技术前提,瓦斯压力降低及煤体力学性质改善是防突关键,重点围绕水合固化煤体交叉力学问题进行总结。分析认为：(1)瓦斯水合固化防突技术理论框架已经初步形成,并利用数值模拟手段初步探究了瓦斯水合固化对煤体力学特征改善的细观机理;(2)现阶段已证实煤体中水合物生成不仅能降低瓦斯压力,而且能改善其力学性质,高饱和度对提高煤体峰值强度明显;(3)瓦斯水合物生成经历快速、缓慢和稳定3个阶段,且水合物的生成会造成煤体中瓦斯渗流通道阻塞,导致其渗透率降低;(4)高瓦斯压力、高CH4体积分数不仅有助于提高水合物饱和度而且会延缓水合物...     

十二烷基硫酸钠对瓦斯水合物生长速率的影响

运用可视化瓦斯水合物实验装置,研究了4种浓度（0.4、0.5、0.6和0.7 mol/L）十二烷基硫酸钠溶液对瓦斯体系水合物生长速率的促进效果,实验获取了瓦斯水合物生成过程的压力-时间曲线,利用水合物生长速率模型对水合物生长速率进行了计算。结果分析表明：十二烷基硫酸钠提高了水合物生长速率,促进了瓦斯水合物生成;十二烷基硫酸钠促进作用存在一个最佳浓度,在所研究的各个体系中,0.6 mol/L SDS溶液中瓦斯水合物生长速率最大,9.0 MPa压力条件下生长速率可达3.35×10^-5 m³/h。     

基于模糊神经网络的往复压缩机的性能预测研究

为了能够准确地预测出离心泵的性能参数值,利用了径向基函数神经网络(RBF)建立对其进行性能预测的神经网络模型,可以研究离心泵的流量,叶片出口安装角,压力比和效率之间的神经网络与预测关系。利用MATLBA软件实现了RBF神经计算,分别对离心泵的压力比和效率进行了性能预测,预测效果表明,RBF神经网络的计算模型可以提高预测效率和预测精度。     

基于RBF神经网络的瓦斯涌出量预测

传统瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性,预测精度不能满足要求。为了提高瓦斯涌出量预测精度,采用RBF神经网络对瓦斯涌出量相关数据进行建模。通过训练13组样本,对5组数据进行预测,分析了隐层神经元个数对预测精度的影响,并与同结构的BP神经网络预测结果进行了对比。研究结果证明了RBF神经网络在瓦斯涌出量预测中的有效性。     

基于RBF神经网络的离心压缩机的性能预测研究

利用径向基函数神经网络(RBF)建立对离心压缩机性能预测的神经网络模型,从而能够精确地预测出离心压缩机的性能参数的大小,能够分析离心压缩机的流量,叶片出口安装角,压力比和效率之间的神经网络与预测关系。应用数值计算软件MATLBA软件完成了离心压缩机的性能预测,分别对离心压缩机的压力比和效率进行了性能预测,预测效果表明,RBF神经网络的计算模型可以提高预测效率和预测精度。     

基于灰色RBF神经网络瓦斯涌出量预测

影响瓦斯涌出量的各种因素往往存在高度非线性,神经网络适合处理高度非线性数据,但样本数据随机性往往容易影响神经网络模型的预测精度,所以将改进的灰色模型引入进来弱化样本的随机性。又考虑到瓦斯预测上,RBF神经网络比BP神经网络更有优势,通过做差值将改进的灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络结合起来,建立灰色RBF神经网络模型。仿真实验证明,灰色RBF神经网络模型比RBF神经网络模型的预测精度更高,达到了较理想的预测效果。     

非离子型吐温系列表面活性剂对瓦斯水合物生成过程的影响

采用自制的可视化实验系统,对吐温(Tween)系列4组浓度均为0.001 mol/L的表面活性剂(T40,T80,T40/T80(1∶1),T40/T80(4∶1))在瓦斯水合物生成过程的影响进行了实验研究,得到了相关的实验数据和图片;结合水合物诱导时间、生成速率及含气率等计算理论,对数据进行了分析.结果表明：表面活性剂的加入可显著地改善瓦斯水合物生成的热力学条件,有利于矿井瓦斯水合物的生成;T40对水合物生成的促进作用最大;相同浓度不同种类、相同种类不同复配比对水合物生成影响作用效果差别较大.     

瓦斯气体水合固化作用影响因素分析

瓦斯与水的水合作用可以促使煤层中的瓦斯气体以水合物的形态固化于煤层之中,为研究外在条件对瓦斯水合物生成的影响,自主搭建了静态水合物合成实验装置,开展了瓦斯水合作用实验,分别考察了促进剂添加量、初始压力对瓦斯水合作用的影响规律,分析了促进剂、初始压力对瓦斯水合物生成促进作用机理。结果表明：促进剂的添加有效增加了水合作用效果但却存在极限浓度,当促进剂浓度介于3 wt%-8.7 wt%时会促进水合作用的进行,浓度达到8.7 wt%时作用效果最佳,而当促进剂浓度在14.4 wt%时,则会减缓水合作用进程;初始压力与水合作用效果呈正相关关系,初始压力越高水合作用的速率越快,水合作用时间越长;通过对反应余气中甲烷组分的监测表明,促进剂和初始压力能够改变水合作用的进程,对于瓦斯水合固化效果起着决定性的作用。     

煤层气在多孔介质填充管线反应器中的水合实验研究

针对目前传统方式（低温液化、变压吸附、膜分离等）对低浓度煤层气增浓工业化应用的不适用性问题,提出通过合成水合物的方式实现低浓度煤层气中CH4的富集。但该技术的实现需要解决煤层气水合物合成过程中合成速率慢,储气密度低两个问题。借鉴日本对管线式反应器的试验结果与目前理论与实验研究所得出的THF与SDS分别对水合物合成相平衡条件、储气密度、合成速率的最佳促进浓度配比和多孔介质的加入对水合物合成促进作用的研究成果,以5×10-10 m沸石分子筛填充管线反应器作为水合界面,研究了17 mol%THF+300PPmSDS理论最佳促进体系下的水合物合成速率变化与工业化实现指标。实验结果表明：随着压力的升高,整体管线反应速率加快,合成速率峰值沿反应管线前移;水合驱动力的升高可有效提高水合物储气效率,且过压驱动力对水合储气的影响强于过冷驱动力;284 K/1.5 MPa条件下利用一次反应后多孔介质进行二次合成,达到相同储气量时,反应时间仅为一次合成的10%;随着水合时间的加长284 K/1.8 MPa条件下水合单位耗气达到了67.25 mL/mL,配合二次合成对水合时间的缩短效应,可大大提高水合物合成的储气速率与储气密度。     

天然气水合物孔底冷冻取样方法的室内试验研究

本研究提出的天然气水合物孔底冷冻取样方法是利用外部冷源在孔底降低水合物岩心温度,采用主动式降温的方法降低水合物的临界分解压力,达到被动式降压来抑制水合物分解,获得水合物岩心的方法.首先,通过分析天然气水合物温压特性得出了孔底冷冻取样方法的可行性;然后,借助室内冷冻模拟试验确定了干冰为冷冻剂,酒精作为助冷催化剂和载冷剂的冷冻方式;最后,依据冷冻模拟试验得出的干冰法冷冻方式研制了FCS型天然气水合物孔底冷冻取样器样机,并进行了土层钻进冷冻取样试验,取得冷冻黄土岩心.本研究提出天然气水合物孔底冷冻取样思想,为天然气水合物取样器的设计提供了新的思路.     

晶体类型对含瓦斯水合物煤体力学性质的影响

含瓦斯水合物煤体的力学性质研究,是利用水合原理防治煤与瓦斯突出的基础。以型煤试件为研究对象,利用自主研制融合瓦斯水合固化反应和三轴压缩荷载作用于一体试验装置,合成了含不同晶体类型瓦斯水合物煤体。对含不同晶体类型瓦斯水合物煤体和含瓦斯煤体进行了三轴压缩试验,获得了2种围压下含瓦斯水合物煤体和含瓦斯煤的应力-应变关系、强度等特性。基于莫尔-库伦强度准则进行拟合,得到含水合物煤体和含瓦斯煤体的黏聚力和内摩擦角。研究结果表明,煤体含水合物能够提高刚度和黏聚力,含II型瓦斯水合物煤体抵抗破坏能力更强,煤体含水合物的类型对煤体力学性质有不同的影响。     

基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法

对煤矿监测监控系统采集到的瓦斯历史数据进行特征分析,通过小数据量法判定瓦斯时间序列为混沌时间序列.利用混沌时间序列的特性确定RBF神经网络的输入节点个数.提出了基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法.该方法将小波的多分辨率特性与RBF神经网络相结合,以提高预测精度.仿真结果表明,该方法不仅能预测出瓦斯时间序列的变化趋势,还可以保证预测值的精度,预测值与真实值对比,绝对误差最大为0.1%,且92个采样点的预测值与真实值相一致.     

NaCl-SDS复合溶液中多组分瓦斯水合物成核动力学机理

利用瓦斯水合高压实验装置,在不同浓度氯化钠(NaCl)与十二烷基硫酸钠(SDS)复合体系中开展瓦斯水合物成核动力学实验,研究NaCl-SDS复合溶液中多组分瓦斯水合物生成诱导时间,初步探讨其成核动力学机理。结果表明：多组分瓦斯水合物形成诱导时间随瓦斯中C3H8浓度的升高而缩短,添加NaCl可促进瓦斯水合物成核过程,随NaCl质量分数在0.5%~3.5%范围内升高瓦斯水合物形成诱导时间逐渐减小,3种多组分瓦斯在NaCl-SDS复合体系中较SDS体系诱导时间最大分别缩短22,43,53 min。结合Sloan成核成簇机理分析发现多组分瓦斯中CH4与C3H8协同成核,较单组分气体成核过程简化,NaCl能够促进瓦斯水合物前驱体形成,增强水分子间氢键强度,强化SDS增溶作用,缩短瓦斯水合物形成诱导期。     

陆域天然气水合物取样关键因素探讨

温度和压力是保持天然气水合物不分解的2个重要参数。依据热物理力学理论和理想气体特性,通过计算机模拟0℃以上甲烷水合物和二氧化碳水合物在不同温度-压力条件下的分解,得到甲烷水合物分解P-T平衡相图,探讨了钻探获取陆域天然气水合物取样温压关系。     

海洋天然气水合物地层钻探钻井液低温流变性能研究

海洋天然气水合物赋存于低温和高压环境条件,以分解抑制法钻进水合物地层,常通过降低钻井液的温度来抑制水合物的分解,所以要求钻井液具有良好的低温性能.对甲酸盐海水钻井液和聚合醇海水钻井液在不同低温条件下的流变性能进行了探讨.结果表明:钻井液处理剂和水合物抑制剂均对钻井液的低温流变性能有不同程度的影响.提出在研究海洋天然气水合物地层钻探钻井液时,应合理选择钻井液体系和处理剂,确保钻井液在低温条件下具有良好的流变性能.     

基于拉曼光谱技术的瓦斯水合分离产物结构特征

采用激光拉曼光谱技术在1℃,5 MPa条件下原位测试了3种瓦斯气样(CO2,CH4和N2的百分比分别为70∶16∶14;75∶11∶14;80∶6∶14)水合过程,分别获取了其水合反应初始时刻气相与结束时刻水合物相的拉曼光谱图,探讨了其拉曼光谱特征。客体分子的振动模式及其Raman位移表明,瓦斯气样1,2分别合成CO2-CH4水合物,而气样3仅合成CO2水合物。基于客体分子Raman谱带面积比,结合"松笼-紧笼"及Van der Waals-Platteeuw模型,定量分析了3种瓦斯水合物晶体孔穴占有率、水合指数等参数。结果表明,3种瓦斯水合物样品均为Ⅰ型结构,CO2大孔穴占有率分别为75.24%,77.01%,98.70%,CH4大孔穴占有率分别为22.20%,22.64%,0,CH4小孔穴占有率分别为87.73%,91.64%和0,3种瓦斯水合物水合指数分别为6.10,5.89和7.77。     

基于小波包与EKF-RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的偏置型、冲击型、漂移型和周期型4种突发型故障,以小波分析和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取特征能量谱与扩展Kalman滤波算法（EKF）优化的RBF神经网络进行模式分类辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。对瓦斯传感器的输出信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练EKF-RBF神经网络,采用参数增广和统计动力学方法,通过带有整定因子的EKF参数估计,用来辨识瓦斯传感器的故障类型。实验结果表明：该方法的辨识正确率在95%以上,误报率和漏报率都明显优于其他算法,能够有效用于瓦斯传感器的故障在线诊断。