煤與瓦斯突出判識及災(zāi)害氣體運移規(guī)律研究.pdf

1、我國煤礦發(fā)生特別重大事故中，絕大多數(shù)是瓦斯爆炸事故，且不少重特大瓦斯爆炸事故都是由局部瓦斯事故在一定時間后引發(fā)瓦斯爆炸而形成的。本文針對這一情況，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了瓦斯涌出異常類型識別模型，采用多傳感器聯(lián)合判識方法實現(xiàn)了突出地點判識和災(zāi)變影響范圍解算；對災(zāi)害氣體在通風(fēng)系統(tǒng)中擴(kuò)散運移規(guī)律及非穩(wěn)態(tài)下通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)仿真進(jìn)行了研究，并將二者進(jìn)行結(jié)合，建立了非穩(wěn)態(tài)條件下風(fēng)網(wǎng)及瓦斯分布解算模型；開發(fā)了一套礦井煤與瓦斯突出在線判識及應(yīng)急輔助決策軟件，能

2、快速識別并判斷瓦斯涌出異常事件發(fā)生地點、類型，自動分析、預(yù)測災(zāi)害氣體波及范圍，并提供應(yīng)急輔助決策建議，實現(xiàn)了在線預(yù)警和可視化顯示，可為災(zāi)變時期應(yīng)急提供科學(xué)、快捷的輔助決策手段，具有創(chuàng)新性。論文取得的主要研究成果如下：
　　 ①對各類瓦斯異常涌出特征進(jìn)行分析，并從濃度曲線峰值、濃度上升階段變化、濃度衰減階段變化及瓦斯異常涌出持續(xù)時間，對各類瓦斯異常涌出進(jìn)行了對比，得出了各類瓦斯涌出異常濃度曲線特征。
　　 ②利用人工神經(jīng)網(wǎng)

3、絡(luò)理論，建立了以濃度峰值、上升速度(％/min)、衰減速度(％/min)、衰減時是否有負(fù)指數(shù)特征作為判識指標(biāo)的瓦斯涌出異常類型判識模型。
　　 ③采用多傳感器聯(lián)合判識方法，實現(xiàn)了煤與瓦斯突出地點、事故擴(kuò)散范圍判識與計算。
　　 ④將非穩(wěn)態(tài)條件下通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算模型和一維縱向移流擴(kuò)散有限差分模型進(jìn)行結(jié)合，建立了統(tǒng)一的計算模型，實現(xiàn)了煤與瓦斯突出過程中災(zāi)害氣體運移情況動態(tài)仿真。
　　 ⑤利用圖論相關(guān)理論，建立了災(zāi)變已波及