基于CFD的锡铁山矿穿脉掘进巷道炮烟扩散规律研究

根据锡铁山矿2 762m水平穿脉独头巷道实际条件,建立了数值模型,采用FLUENT软件对8个工况下掌子面爆破后炮烟扩散过程进行了数值模拟。分析了20～60m范围内不同穿脉巷道长度以及风筒口位置对炮烟扩散的影响。结果表明独头巷道越长、风筒口到掌子面距离越远,排烟所需的时间越长。通过一元线性回归分析,得到通风时间与独头巷道长度及风筒口到掌子面距离的关系式。     

独头巷道的抽出式通风

<正> 巷道掘进时采用抽出式通风的优点是:放炮后独头巷道中的炮烟经风筒抽出,新鲜空气则沿巷道流入工作面,在整个通风过程中,除炮烟抛掷带而外,巷道中的空气不受污染。因此,对于较长的独头巷道采用这种通风方式是有利的。但是,这种通风方式也有它的缺点:风筒吸入口附近的风速随远离入口而急剧降低,因此借风速直接排出炮烟的有效作用范围远比压入式的有效范围小,而想要用最小     

风水联动喷枪除尘用于矿山掘进

炮烟粉尘一直困扰矿山的采掘工作，对采掘工作面一线人员身体健康造成伤害，特别是基建掘进工作面，炮烟粉尘排出时间的长短直接影响到工作效率和工程进度。贯通的采掘面，炮烟粉尘由矿并通风机排出，通风不良的工作面或掘进工作面，烟炮和粉尘排出是用局部通风机联接风筒布(或塑料筒布)，进行强制通风，由工作场所不同，风筒布需用几十米到几百米，局部通风机由7．5kW到几十千瓦不等，因局部通风机工作点距采掘位置的安全距离是15m以上，所以，排出炮烟、粉尘的效果不理想，强制通风需2h以上。因此，局部通风机运行费用高、时间长。     

掘进抽出式通风设备及其管理

<正> 掘进巷道采用抽出式通风时,新鲜风流从巷道入风口进入工作面。工作面产生的粉尘、炮烟和有毒有害气体经风筒由风机排出。污气由除尘器净化后,排入回风巷。因此,对抽出式风机和风筒在结构、安全性能和管理等方面都有其相应的要求。近年来,我国已成功     

风筒保护简便装置

下垄钨矿下垄坑口平巷掘进采用混合式通风,压入风筒的排风口一般距工作面只有5～7米。为了在爆破时不拆风筒,我们试验了用铁板保护风筒的简便装置,并在生产实践中收到了效果。以前,爆破后排烟要30分钟左右,巷道尚有炮烟味,现在排烟15～20分钟,就无炮烟味。     

巷道掘进混合式通风参数及除尘效果考察

混合式通风兼有压入式和抽出式的优点。巷道掘进采用混合式通风系统,对减轻炮烟污染,消除粉尘危害,改善掘进作业环境,保障工人身体健康,具有明显的效果。 混合式通风的排尘排烟除尘效果,与掘进作业条件、工作面尘源分布状况、合理地选配通风设备、风筒口的相互位置和抽压风量的配比等参数有着密切的关系。     

压入式局部通风掘进巷道内热环境数值模拟研究

采用三维k-ε紊流模型,利用Fluent软件模拟了2种风筒送风方式下,压入式局部通风掘进工作面风流与巷道围岩的热交换过程,得到了掘进巷道内速度场、温度场以及人体热舒适指标(PMV～PPD)分布图.计算结果表明,边长为0.7m的风筒、风速6m/s和空气温度20℃的送风方式,较其它送风方式能为矿工提供更好的热舒适工作环境;在掘进巷道同一截面不同高度的温差小于3℃;在掘进巷道内人体活动区域预测平均投票数平均值低于0.5,预测不满意百分数平均值小于20%,靠近掘进巷道侧风速较大,人体有吹风感.在满足人体热舒适的条件下,采用较大直径送风筒和相对较低的送风速度的送风方式有利于气流组织对有害物质的稀释和排出.     

高寒地区多金属矿巷道掘进炮烟扩散规律研究

针对高海拔金属矿山井下爆破炮烟扩散产生的安全问题,以西藏甲玛铜矿4470m中段独头巷道为研究对象,借助Fluent软件开展高海拔金属矿山井下爆破炮烟扩散规律数值模拟计算,基于模拟结果研究不同通风工况对一氧化碳排除速度的影响;对通风期间的掘进巷道进行风险演化分析。结果表明:风量大小为2.03m3/s、风筒直径为0.5m的通风条件下,井下爆破产生的CO气体浓度在规定时间内即可达到井下作业安全标准;风筒口到掌子面距离与巷道内CO排除速度呈负相关性。基于上述规律将CO的扩散区域划分为安全区、亚安全区、中度危险区以及危险区4个区域,并得出对不同风量下,巷道达到安全区所需要的通风时间二者之间关系式。     

掘进巷道除尘系统风筒参数的数值优化

通风除尘系统在掘进巷道中起着重要作用,而其风筒布置情况严重影响除尘效率,但因为实验投入大、风险高,所以CFD数值分析方法成为现场优化除尘系统布置情况的一种有力补充。因此针对某实际掘进巷道及其长压短抽通风除尘系统,基于ICEM软件建立了巷道三维模型并对其进行网格划分,然后运用FLUENT 15.0软件非稳态DPM模型对巷道长压短抽除尘系统的正、负压风筒参数进行了数值优化。结果表明,针对该实际巷道,当正压风筒出口、负压风筒吸口距掘进面距离分别为8 m和2 m;正、负压风筒距巷道底板高度分别为2.2 m和1 m;正压风筒直径较小时,掘进面附近除尘效率较高。     

受限射流结构参数对通风流场影响的数值模拟

采用流体力学软件对掘进巷道工作面的通风流场进行了模拟研究,分析了风筒出口位置、出口风速、风筒出口距工作面距离和掘进巷道断面宽高比等掘进巷道受限射流结构参数对流场的影响。结果表明:风筒出口位于掘进巷道顶角利于增大射流的有效射程;在相同的风筒出口直径下,风筒出口风速对掘进巷道受限贴附风流中心轴线速度变化的影响不大;在风流有效射程范围内,风筒出口距掘进巷道迎头端面的距离对流场的影响不大;掘进巷道断面宽高比越大,对射流的贴附效应越好。     

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。     

爆破参数智能设计的T-S模糊神经网络方法

针对地下矿山爆破参数设计的工作繁琐、任务量大等问题,建立基于T-S模糊神经网络的地下矿山爆破参数智能设计模型,实现爆破参数快速、智能设计。以某矿山地下矿中深孔爆破为研究对象,收集大量矿山现场实测数据,以抗压强度、抗拉强度、初始弹模、弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、孔底距和排距为输入量,利用BP神经网络和T-S模糊神经网络,建立不同的地下矿山爆破参数预测模型,结果表明,T-S模糊神经网络具有更高的准确性以及更快的运行时间,能够更好地表达地下矿爆破参数与主控因素之间的非线性关系,网络预测值与目标值的均方误差达到1.375 9×10^-5,模型预测效果最佳,为矿山地下矿爆破参数设计提供了参考依据。     

基于巷道摩擦阻力系数BP神经网络预测模型的矿井风网风量预测研究

针对矿井风网解算中待掘巷道摩擦阻力系数难以准确实测赋值的问题,构建了巷道摩擦阻力系数BP神经网络预测模型,以双柳煤矿各类巷道摩擦阻力系数实测数据作为训练样本进行学习训练,使预测模型的期望误差达到0.0001以下。利用该模型对尚未贯通的23(4)13回采工作面的巷道摩擦阻力系数进行预测,将预测结果代入基于斯考德—恒斯雷法风网解算方法构建的双柳煤矿通风网络解算模型中,分别对23(4)13回采工作面贯通后备用阶段和回采阶段全风网风量分布进行了解算,解算结果与现场实测结果之间相对误差小于8%。研究结果表明,利用基于BP神经网络算法的巷道摩擦阻力系数预测模型对待掘巷道摩擦阻力系数进行预测赋值,能够实现风网风量的准确解算。     

基于并联型灰色神经网络模型的隧道沉降量预测方法探讨

灰色预测方法和人工神经网络,在建筑物变形预测中有各自的优势和不足.为了提高预测精度,该文结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的特点,构造并联型灰色神经网络模型(PGNN)对南京地铁隧道某监测点的沉降量进行预测.结果显示,PGNN的预测精度明显高于单一的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型,证明了PGNN组合方法在地铁隧道沉降量预测中的有效性.     

Mountain ground movement prediction caused by mining based on BP-neural network

Six main influencing factors: slope, aspect, distance, angle, angle of coal seam, and the ratio of depth and thickness, were selected by Grey correlation theory and Grey relational analysis procedure programmed by the MATLAB software package to select the surface movement and deformation parameters. On this basis, the paper built a BP neural network model that takes the six main influencing factors as input data and corresponding value of ground subsidence as output data. Ground subsidence of the 3406 mining face in Haoyu Coal was predicted by the trained BP neural network. By comparing the prediction and the practices, the research shows that it is feasible to use the BP neural network to predict mountain mining subsidence.     

基于SVR的隧道掘进光面爆破效果预测模型

为了提高隧道掘进光面爆破效果预测准确性,构建了基于支持向量机回归(SVR)的光面爆破效果预测模型.选取炮眼密集系数、最小抵抗线、光爆孔线装药量、光爆孔眼深度和岩石单轴抗压强度共5个影响因素作为输入参数,选取半眼率和超欠挖量共2个爆破效果评价指标作为输出参数,分别利用遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法对36组隧(巷)道爆...     

水胶炸药聚能光爆技术在岩巷施工中的研究与应用

鹤煤公司现光面爆破技术存在周边围岩超、欠挖仍较严重等问题,特别是在较软弱破碎岩石中,问题尤为突出,且存在着单位耗药量大、爆破震动和空气冲击波强度大、围岩超挖和损伤大等一系列问题。为了保证光爆效果,提高巷道施工单进水平,以鹤煤六矿31采区回风上山岩巷掘进工作面为工程背景,经过井下现场反复试验、摸索、修正、分析总结,对炮眼布置、炮眼角度以及装药结构、装药量进行重新设计及优化,采用水胶炸药聚能光爆技术。工程实践表明,水胶炸药聚能光爆技术提高了岩巷掘进速度,减弱了围岩震动速度,实现了“三提高,一保护”的作用。研究对类似的岩巷掘进工程具有借鉴意义。     

基于BP神经网络的回采巷道围岩稳定性分类

针对袁店矿回采巷道围岩条件复杂、现有分类方案不够完善、巷道收敛率较大等问题,探索一种准确、高效、易于使用的回采巷道围岩稳定性预测方法.以袁店矿区回采巷道作为工程研究背景,采用BP神经网络预测原理,在分析出回采巷道围岩稳定性的影响因素基础之上,设计出一种基于BP神经网络的回采巷道围岩分类方法,利用Matlab7.0BP神经网络工具箱,实现算法编程和GUI友好的用户操作界面,结果证明此方法具有相当高的预测精度.     

基于WOA优化神经网络的斜坡道拱顶沉降预测研究

为了更准确地预测地下矿山中斜坡道拱顶沉降的趋势,并控制预测精度,以保障矿山安全。本文提出鲸鱼算法优化神经网络的斜坡道拱顶沉降预测方法。主要步骤为：首先采取邻点中值平滑处理的方法对原始数据进行处理,将处理好的监测数据作为输入样本对BP、Elman神经网络进行训练、测试;再利用鲸鱼算法对初始权值和阈值优化,最后通过不同模型输出预测值。通过仿真实验研究表明:鲸鱼优化后的BP、Elman神经网络模型相比优化前均能更准确地预测斜坡道拱顶沉降;WOA-Elman模型的决定系数为0.948,优于WOA-BP模型0.941,但WOA-Elman模型运行时间耗费671.214 s远超于WOA-BP模型307.226 s,WOA-Elman耗费了更多的训练时间换取了少量的精度提升,大幅降低了训练效率;结合工程实例实测值、预测值的分析比较,鲸鱼算法(WOA)优化后的BP神经网络表现出了更高效且准确的斜坡道拱顶沉降预测能力。