基于神经网络的矿井通风可靠性预计研究

矿井通风系统是煤矿生产中的重要组成部分,通风系统的稳定、可靠运行关系着煤矿安全生产和井下人员的生命安全。在对矿井通风系统可靠性影响因素分析的基础上,分析了通风网络单元模型,并确定了基于神经网络算法的通风系统可靠性预计方案;根据通风系统可靠性预计因素确定了可靠性预计神经网络的算法构型及各层神经元参数,通过对神经网络预计模型的仿真,得到该预计模型仿真结果与实际结果的对比情况,并确定该预计模型的可行性。     

通风障碍物作用下独头巷道热环境数值模拟研究

当前深部矿井高温高湿问题已变得愈加严峻,本文采用CFD数值模拟软件对金属矿山采场的独头巷道进行热环境数值模拟研究,建立了铲运机等通风障碍物存在情况下的巷道几何模型,通过改变风管出风口风速,探讨了不同送风速度对巷道热环境的影响规律,为通风降温能耗优化提供理论基础。     

秦岭矿业公司杨砦峪分矿通风系统方案数值模拟优化研究

矿井通风系统服务于矿山采掘生产,通风系统的独立、稳定运行在矿山安全生产中起着至关重要的作用。针对秦岭矿业公司杨砦峪分矿在矿井通风方面存在的残矿作业地点空间分散、相邻矿山贯通点多、回风系统不完善等技术难题,通过对区域环境及矿山的现场调研,采用Ventsim通风模拟软件建立矿井通风系统三维模型,以隔离相邻民采点实现矿井内部独立节能高效通风为出发点,研究提出了单翼对角式回风侧串并联机站通风系统优化方案。通过对主扇风机工况和主风路节点风速的分析评价认为,新的通风系统优化方案符合现阶段矿山的生产要求,具有很好的现场应用价值。     

矿井通风系统的优化控制策略研究

矿井通风系统是保障煤矿安全生产的重要环节,对于矿井的发展起着至关重要的作用。当前矿井通风系统存在着一些问题,如复杂的通风网络、低通风设备利用率和不合理的通风系统布局等。如果不对矿井通风系统进行优化控制,将会影响矿井通风效果,降低矿井的安全生产水平。因此,有必要采取有效措施对矿井通风系统进行优化控制。本文在分析目前煤矿通风系统存在问题的基础上,提出了相应的措施和建议,包括加强矿井安全意识培训、落实专业操作和优化矿井通风系统设计等。研究结果表明,通过对矿井通风系统进行优化控制,可以提高矿井安全生产效率。     

基于混合整数规划的风流两步骤调控优化方法

实现按需通风是当前矿井智能通风系统推进建设过程的核心技术问题。为解决矿井通风网络优化调控非线性模型求解困难的问题,在改进两步骤通风优化方法的基础上,提出了一种基于混合整数规划的风流两步骤调控优化数学模型。该模型以通风能耗最小、调节点个数最少和调节点位置最佳等为目标,是一种多目标线性规划模型,其求解结果更加符合矿山实际调控需求。改进的两步骤通风优化方法具有以下优点：通过引入混合整数规划方法,该模型可以对调节方案的调节点个数和调节方式进行约束;通过引入分支调节级数,该模型可以根据井下实际情况对调节方案的位置进行约束,从而提高了通风网络优化调节方案的灵活性;此外,通过多次求解风量分配对应调控方案的方式,该模型既可以得到近似满足风量未知调控模型的求解方案,也可以避免非线性模型求解不收敛的问题。通过构建矿井通风优化调控计算实例模型,在通风网络模型进行分风计算的基础上验证了通风网络模型调控的可靠性。     

基于集对分析的非煤矿山矿井通风系统安全性评价方法的研究

针对非煤矿山矿井通风系统具有非线性、非渐变的特点.运用集对分析理论的方法对某矿通风系统安全性的评价.结果表明,集对分析理论适用于非煤矿山矿井通风系统安全性的评价,差异度i的取值可以反映出通风系统安全性状态及其管理水平.某矿通风系统安全性目前为安全性一般等级,影响某矿通风系统安全性的重要因素是通风机运转的稳定性、各用风地...     

基于轧制机理和混合神经网络的热轧精轧带宽预测

热轧带钢成品的宽度精度直接影响产品成材率，是产品性能提升的关键，而精轧区带钢出口宽度的精准预测可以为粗轧区宽度控制模型参数提供及时的优化调整指导。传统机理模型与实际情况往往存在较大差异，现有的数据驱动模型大多采用神经网络方法，但没有考虑轧制数据的时序性以及数据剪枝带来的信息损失。为了进一步提升精轧带钢宽度预测精度，提出一种基于轧制机理的混合神经网络宽度预测模型，利用精轧宽展的机理模型计算宽度基准值，结合卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)输出宽度预测纠偏值。利用2 250 mm热连轧钢厂数据集试验，结果表明本文提出的热连轧带钢宽度预测模型训练效率较高，98.7%带钢宽度的预测精度在4 mm内，较传统BP神经网络模型和其他单一结构网络有大幅提升，且模型在线测试速度满足工业现场应用需求。     

应用神经网络评价矿井通风系统

运用人工神经网络理论和方法,建立矿井通风系统评价的神经网络模型,通过实例进行评价分析,预测结果与实际结果一致,说明用神经网络方法评价矿井通风系统是可行的。     

配备辅助通风的高温矿井采掘区温度分布数值模拟

巷道高温是制约深部开采的一个重要因素。为了更好地发挥辅助通风设施的作用,提高短距离高温矿井的通风降温效果,采用数值模拟方法研究辅助通风设施对巷道降温效果。通过建立数值模型,设置有无辅助通风设施、不同辅助通风设施长度、不同辅助通风设施与墙壁之间的距离以及不同进气道风速等条件,分析掘进巷道的冷却情况。结果表明:无辅助通风设施的巷道仅靠增加进气道风速无法获得显著的冷却效果;在增加辅助通风设施的情况下,随着辅助通风设施长度的增加,掘进巷道的冷却效果越来越好,当辅助通风设施长度增加到一定程度后通风降温效果开始下降;增加辅助通风设施与墙壁之间的距离可显著提高通风降温效果;在辅助通风设施长度和辅助通风设施与墙壁之间距离固定的前提下,增加进气道风速可改善冷却效果,但随着风速增加,冷却效果改善越来越不明显。     

面向智能烧结的机尾断面烧结矿FeO预测研究

针对烧结工艺FeO预测准度问题,提出一种基于机器学习的预测模型。通过对机尾断面温度数据的采集和处理,建立包含多个特征的数据集。采用基于MIV(平均影响值)的特征选择方法,筛选出对预测模型权重占比较高的特征。使用Bi-LSTM(双向长短时记忆神经网络)算法对生产工艺数据进行训练和测试,得到高精度的预测模型。通过实验验证了该模型的预测效果,并与其他神经网络模型方法进行了比较,比较结果表明该模型具有较高的预测精度和实用性。在企业误差允许的范围内,准确率达90.2%,因此可以为智能烧结技术的应用和烧结质量的控制和优化提供重要的参考。     

基于RCR _YOLOv4的矿井巷道红外障碍检测研究

针对地下矿井巷道光线昏暗的道路上会出现落石或行人等行车障碍物,严重影响无人驾驶矿卡安全行驶的问题,提出了一种基于红外视觉识别的巷道障碍物快速检测优化模型RCR_YOLOv4。该模型利用K-Means++优化算法筛选巷道障碍物的先验框尺寸,并引入深度可分离卷积降低网络参数量和计算量,从而提高障碍目标的定位精度和检测效率。通过设计双通道注意力机制对网络特征融合模块进行优化,实现对无人矿卡行车障碍的高精度检测。结果表明,该目标检测模型对矿井道路障碍的检测准确率达到93.52%,检测速度达到60.6 FPS,能够为矿井巷道复杂环境下无人矿卡安全行驶提供保障。     

矿井通风井巷断面优化的数学模型研究与应用

通风井巷断面优化是矿井优化的主要内容之一,通风井巷断面大小对矿井通风阻力及矿山经济效益有直接影响。通过建立通风井巷断面优化的数学模型,以南温河钨矿井巷断面优化研究为实例,确定出基建费用和通风费用之和为最小的通风井巷最优断面,以达到节省经济效益的目的,为通风系统优化提供一定的理论依据。     

抱伦金矿通风系统优化研究

为了改善井下环境、确保矿井生产安全,通风系统必须保持最佳运行状态。以抱伦金矿矿井通风系统为研究对象,通过对通风系统进行调查与测定,得出该矿通风系统存在矿井总风量不足、采区通风困难、机站风机效率低及采空区漏风严重等问题,井下通风系统运行受到干扰,严重影响了井下安全生产。利用计算机模拟解算优化分析,对该矿通风系统进行优化改造,提出了通风系统优化研究方案。现场实施结果表明：优化后的矿井通风系统通风效果明显改善,矿井总风量明显增加,机站效率为83.1%,风速合格率为87.5%,有效风量率为73.7%,采掘面平均温度为26.3 ℃。该优化方案改善了井下通风条件,解决了抱伦金矿现有通风系统存在的问题。     

矿井智能通风联动调控理论与供需匹配实验研究

鉴于矿井通风系统动态匹配自动化调节的现场需求,分析了风量供需匹配原理与联动调控方法,建立了多元特征融合的主通风机调频、关联分支调阻及联合调节的数学模型.提出了通风网络分支供需匹配调控模型和稳定性判定方法,基于有毒有害气体涌出(排放)预测的需风模型,开发了矿井通风供需偏离的智能化应急调控软件.实现了通风供需失衡选择变频调节时,自动计算通风机最佳工作频率;选择关联分支风阻调节时,运用元胞自动机模型计算出最佳调节巷道,并通过风网反演计算模型获取调节风阻值;当单一调节方式失效时,生成风机变频与分支调阻联合调控方案;通过风网超前模拟分析实现风量供需匹配的可靠调节.运用典型矿井通风系统建立了风网分支需风量自动化调节实验模型,以现场有毒有害气体超限统计规律为分支需风量调控导向模型开展调风稀释实验,结果表明：三种调节方式下分支风量严格按照调控理论模型变化,调风过程中CO₂浓度变化延时明显,风机变频调节的风网波动较小,分支风阻调节对局部风网影响大,联合调节风网波动性大.实验验证了矿井通风供需匹配智能化调控系统的实用性和可行性,为矿井通风联动调控提供理论和应用指导.     

基于Ventsim系统的矿山多中段 通风系统改造研究

武山铜矿通过多年开采生产后,出现了“风流干扰严重,需风点多且分散,风机单级效率低,新鲜风流进入生产中段偏少”等问题.为解决此问题,提出了通风系统优化方案并借助Ventsim软件系统建立了武山铜矿通风仿真模型,分别模拟了通风容易时期和困难时期通风量.利用Ventsim系统发现问题,提出通风网络优化方案,解决工程存在的实际问题.      

基于机器学习的钢铁轧制过程性能预测

 为了实现快速的热轧工艺优化设计,基于工业数据的钢铁材料性能预测引起了研究者的极大关注,对利用机器学习进行钢铁材料轧制过程性能预测的研究进展进行了梳理。首先介绍了钢铁材料轧制过程性能预测常用的主流机器学习算法,其中包括人工神经网络、模糊神经网络、支持向量机、随机森林、智能优化算法等。其次,分别对钢铁材料轧制过程性能预测建模方法研究进展和模型应用情况进行了综述。最后,对钢铁轧制过程性能预测研究进行了展望,指出了数据质量的改善、小样本数据建模、建模数据加密、模型可解释性研究、钢铁材料组织预测和利用模型进行有效的工艺优化设计等可能发展方向。     

基于NPCA-GA-BP神经网络的采场稳定性预测方法

为提高采场稳定性的预测精度,充分考虑采场稳定性高度非线性和受多因素影响的特点,提出了一种基于NPCA-GA-BP神经网络的采场稳定性预测方法。选择影响采场稳定性的10个指标,运用非线性主成分分析减少指标的维度,提取4个主成分综合指标代替原有的10个指标,简化了神经网络结构,提升了运算速度。利用GA的全局寻优特点优化BP神经网络的权值和阈值,进一步增加了神经网络预测精度。以某矿山实测数据为例,对该预测方法进行验证,对比结果显示：NPCA-GA-BP和GA-BP模型的平均相对误差比BP模型分别降低了10.5%和7.6%,表明通过遗传算法优化BP神经网络可显著提高预测精度;NPCA-GA-BP模型的平均相对误差比GA-BP模型降低了2.9%,表明通过非线性主成分分析减少了变量的维度,提高了预测准确率。研究表明：NPCA-GA-BP预测方法具有更高的采场稳定性预测精度,对实现智慧矿山有一定的指导意义。     

矿井通风系统可靠性数值分析

按照矿井通风构筑物分为截断风流的构筑物、通过风流的构筑物和调节风流的构筑物三类的分类方法,给出了各类通风构筑物、扇风机单元和分支可靠度的计算方法.运用不交型布尔代数,给出了矿井通风网络可靠度的计算方法.研究了矿井通风系统可靠度优化分配的非线性规划模型,提出矿井通风网络平衡方程组的Jacobi行列式J的绝对值大小,体现了系统可靠度的高低.着重研究了各分支风量一定时,调节各分支的风阻,使J最大化的优化模型.并以例题验证部分结果.     

基于IPSO-BP神经网络的富氧底吹铜熔炼炉喷枪寿命预测模型

富氧底吹铜熔炼炉喷枪是整个熔炼炉中最重要的部件,并且造价高,易损坏,工作环境恶劣复杂,对其进行准确的寿命预测比较困难。提出了一种基于IPSO-BP神经网络的寿命预测模型,粒子群优化算法解决了BP神经网络容易陷入局部极小值和训练速度慢的问题,优化的粒子群算法优化了惯性权重和学习因子,进一步加快了训练速度和搜索速度,提高了BP神经网络跳出局部极小值的能力。以工作环境中容易对喷枪寿命造成影响的因素作为输入,喷枪寿命作为输出,通过实际生产采集的数据做验证,并与BP神经网络和PSO-BP神经网络预测模型作对比。结果表明,本文构建的寿命预测模型预测效果比BP神经网络和PSO-BP神经网络的预测更加准确,精度更高,该预测模型为富氧底吹铜熔炼的喷枪寿命预测提供了一种方法借鉴。