基于蚁群算法的矿井火灾救灾最短路径研究

寻找最短路径是矿井火灾救援中的一个基础问题。文章结合巷道实际长度,建立了巷道当量长度体系,构成引入巷道当量长度邻接矩阵。对柳塔煤矿局部巷道的通行难易程度系数进行实际实验与模拟,应用蚁群算法和MATLAB,求解出完成搜救各节点的最短路径,为救援提供理论支撑与实际执行路线,对减少救援过程中人员伤亡具有指导意义。     

煤与瓦斯突出后最佳避灾路线的研究

针对贵州省安顺煤矿煤与瓦斯突出事故,对灾后井巷的可通行性、通行的难易程度、最佳避灾路线的选择进行了深入研究。通过对巷道"当量计算"运用Dijkstra最短路径算法确定井下人员的最佳避灾路线。     

煤矿避灾线路智能化探索

矿井在采掘生产时常常会发生瓦斯煤尘爆炸、矿井火灾、顶板冒落、煤与瓦斯突出、突水灾害等多种灾害。考虑到灾害的破坏性极大以及可能造成的次生灾害,在最短的时间内确定好逃生路线并及时发送给井下人员是极其重要的。运用Dijkstra算法,结合当量长度推算出井下最优避灾逃生路径,利用C++语言进行编程,研发出矿井避灾路线决策软件,结合煤矿的实际进行应用研究,实现了煤矿避灾线路智能化探索。     

基于Virtools的矿井火灾救援VR培训系统开发

当煤矿井下发生火灾事故时,矿山救护队的救灾能力和专业水平对救灾效果起着关键性作用。基于Virtools开发矿井火灾救援虚拟现实培训系统,利用虚拟现实技术仿真井下火灾事故场景,并对矿山救护队员进行模拟培训,目的在于提高救护队的井下应急救灾处理能力,强化救护队的防灭火技能。该培训系统在开滦国家应急救援基地实际应用证明其具有良好的培训效果,为虚拟现实技术在我国矿山应急救援方面的应用与研究提供了一种新的思路。     

基于Dijkstra的煤矿井下紧急避灾路径搜索方法研究

紧急避灾通道是煤矿安全生产中最重要的安全措施之一,为了提高救援避灾能力和管理效率,对井下避灾路线进行分析研究。通过分析巷道可通行性及巷道的各影响因素,确定其当量长度;针对预设的避灾路线在灾害发生后被阻断的情况,在Dijkstra算法的基础上,结合煤矿井下实际环境,对其进行改进,改进算法可以动态实现井下最佳避灾路径选择功能,在短时间内计算出从事故发生点到安全地面的最优路径,适合突发事故现场的应用。在改进Dijkstra算法的基础上,笔者设计了一种路径搜索算法,该算法可实现计算从事故发生点到安全地点的N条避灾路线,并在Eclipse中用Java语言设计并验证了这两种算法,证明了它们的正确性和有效性。     

煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法

煤矿救援机器人执行救援任务时,需躲避水、火、障碍物等危险区域,提升了路径规划的难度,为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法。充分考虑煤矿救援机器人运行过程中的水、火、障碍物等分布,采用栅格法建立机器人路径规划的环境模型,确定栅格环境模型内机器人路径规划问题的目标函数,采用蚁群优化算法求解机器人路径规划问题的目标函数,通过改进信息素规则、限制信息素阈值以及改进转移概率3个方面优化蚁群算法,避免蚁群算法求解全局最优解时陷入局部最优。实例分析结果表明,该算法在满足收敛速度条件下有效规划煤矿救援机器人行驶路径,所规划路径的路径长度、转角数量以及危险度均为最优,为机器人安全作业提供理论依据。     

井下最优避险路径的数学建模与火灾仿真实验

从实际应用的角度将“通行路径最短”的最优路径扩展为“安全性最高、通行时间最短”的紧急避险最优路径,形成了适用于灾情变化的GIS避险最优路径理论,并量化了灾害避险路径的安全性和通行效率的指标,在改进的Dijkstra（迪杰斯特拉）数学模型中,增加等价权因子,构造了UPOP-Dijkstra(矿井紧急避险最优路径)算法,为矿山井下智能化避险决策提供了技术支持。利用Matlab为开发工具,借助于改进的Dijkstra数学函数,设计了UPOP-Dijkstra算法应用流程,并以河北杏山矿井井下相关信息的基础数据为例,对井下火灾进行了灾害仿真实验,解算了井下人员的避灾路线,验证了数学模型的有效性。     

K则最优路径在矿井水害避灾中的应用研究

矿井水害发生时会严重影响井下人员的生命安全,应在水灾发生初期尽可能以最快速度转移到安全区域。基于此,以改进的Dijkstra最优路径算法为基础,考虑巷道的可靠性因子、通行效率及实际当量长度等因素,建立了最优避灾路径的数学模型,并提出了其求取方法,同时说明了K则最优避灾路径的获得方法。详细描述了模型的设计思想和实现过程,结合矿井具体实例,利用C#编程语言,实现了对2种路径的准确获取及界面显示。     

混合蚁群优化算法应用研究

结合粒子群算法的思想,提出用混合蚁群算法。其核心是应用粒子群算法对蚁群算法的3个控制参数(β,ρ,q0)进行优化,以及运用蚁群系统算法(ACS)寻找最短路径。新算法克服了参数选择对算法性能的影响,具体很强的全局搜索能力。新算法改进了传统蚁群算法的性能,取得了非常好的效果。     

基于改进灰狼优化算法的矿井最短逃生路径规划研究

矿井作业环境复杂,各类地质灾害以及水害极易影响井下安全生产,因而预先对灾害发生时的人员逃生路径进行规划很有必要。为获取矿井最短逃生路线,提出了一种改进灰狼优化算法的路径规划方法。该方法针对灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)早熟收敛和易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于Logistic映射和Tent映射组合的改进灰狼算法(LT-GWO),提高其全局搜索能力。结合矿井实际工作环境,将改进算法应用于井下逃生路径规划,并通过设定合理路径约束和限制条件,获得了较好的路径规划结果。研究表明:所提算法在平均路径长度、路径长度标准差、平均迭代次数和平均寻优耗时等指标上显著优于已有算法,并且具有较好的鲁棒性。所提算法对于矿井灾害等应急场景下的路径规划问题研究有一定的参考价值。     

基于蚁群算法的矿井应急救援最短路径研究

最短路径是煤矿应急救援中的一个重要问题。文章应用蚁群算法和MATLAB软件,对国内某矿局部巷道的应急救援最短路径进行实际实验,求解出救援最短路径,为救援提供理论支撑与实际执行路线。     

基于多Agent技术的矿山应急救援指挥决策系统模型

在矿山应急指挥系统数据驱动模型、基本架构研究的基础上,提出了基于多Agent的决策支持系统控制结构、决策过程,建立了基于多Agent构件的矿山应急救援方案决策支持系统平台模型,为矿山应急救援决策的建立提供了理论模型。     

基于FPP-区间可拓的矿井火灾应急救援能力评估

为解决煤矿矿井火灾应急救援能力评估指标模糊性的问题,首先从矿井通风系统情况、矿井防灭火能力、应急救援信息保障、应急救援组织保障、应急救援人员和物质保障5个方面构建了矿井火灾应急救援能力评估指标体系;其次,提出基于模糊优先规划(FPP)和区间可拓理论的矿井火灾应急救援能力评估模型,该模型借助三角模糊数构造模糊判断矩阵,采...     

矿山突(透)水灾害应急疏散模拟系统与工程应用

矿山突(透)水灾害发生时,井下人员合理应急疏散是有效避免矿井群死群伤事故的重要举措。根据矿山突(透)水灾害应急疏散模拟需求及各种复杂影响因素分析,基于物联网的数据采集与识别,构建矿井地质环境与井下场景;通过突(透)水点及其相关信息获取、巷道水流模拟、人员逃生行为模拟、以及智能动态路径搜索,在VR仿真环境中进行应急疏散模拟及可视化分析,实现个体或群体行为动态过程模拟,生成安全迅速的井下人员最优疏散路径。针对应急疏散决策和疏散演练分析,进行定性定量评价与预警。经过在矿山实际工程应用,效果较好,为矿井灾害情景下的人员合理疏散、应急救援和人员培训等提供辅助决策支撑平台。     

基于测绘的矿难最佳救援路径选择

在矿井生产过程中,建立矿井巷道立体三维模型,测定、预报矿井月生产进度,即探测清楚矿井内外的地貌。在矿难发生后,确定受困人员的位置,根据矿井测绘资料,给出一种在三维空间中进行搜救的最佳路线,完成对矿井灾害应急救援最短距离的路径求取,为建立矿井科学的救援方式、调查灾难发生的原因提供依据,提高救援效率。     

矿井火灾应急救援系统的数值模拟及应用研究

为了应对矿井主进风巷道火灾造成的灾难,研究进风巷胶带及电器电缆火灾发生后烟流在通风系统中的扩散运动,建立矿井火灾应急救援系统,通过预设多组可远程监控的风门,在两主进风巷联络巷之间设立常开风门,进回风巷联络巷之间设立闭锁风门;灾变时通过远程控制常开风门关闭,闭锁风门打开,阻止烟流进入采区人员集中的地点而将其导入回风巷.建立数学物理模型,利用火灾动态模拟软件FDS进行数值模拟,对比启动应急救援系统前后的火灾烟流运动路径变化;模拟点火源与线火源条件下,火灾蔓延、烟流运动及温度分布规律,以指导地面对井下烟流的监测与控制,证明应急救援系统的实用性和可行性。     

基于改进萤火虫算法的矿井水害避灾路径规划

矿井水害是煤矿生产中的一种突发性灾害。为了有效地预防矿井突水事故,降低突水事故中的人员伤亡和财产损失,提出了一种基于改进萤火虫算法的矿井水害避灾路径规划。本文针对标准萤火虫算法收敛效果不佳、易陷入局部最优并结合突水环境中路径规划的特点,通过改变和设计萤火虫算法的初始化方式、萤火虫之间的距离、最大亮度、相对亮度等要素,引入考虑逃生巷道干扰因素的当量长度,并调整搜索策略,实现了对避灾路径规划的最优设计。本文结合王家岭煤矿实例将改进的萤火虫算法与A*算法进行比较,仿真结果表明:改进后的萤火虫算法具有较好的收敛性和稳定性,路径更优,具有大范围搜索优化的能力,在发生矿井突水时可有效帮助巷道受困人员脱离危险。