煤礦采場瓦斯分布與分布場重構(gòu)技術(shù)研究.pdf

1、瓦斯事故是煤礦最嚴重的事故形式,往往造成大量的人員傷亡和重大的經(jīng)濟損失。煤礦瓦斯爆炸事故中,絕大多數(shù)發(fā)生在回采掘進區(qū)域。回采掘進區(qū)域巷道是主要的瓦斯涌出區(qū)域,容易發(fā)生瓦斯積聚。對采掘巷道風流內(nèi)的瓦斯分布主要采用計算機數(shù)值模擬,能夠認識瓦斯的分布規(guī)律,優(yōu)化通風設計,但無法根據(jù)現(xiàn)場瓦斯?jié)舛葘ν咚褂砍黾胺e聚區(qū)域做出判斷及預測,不能根據(jù)煤礦實測瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)對采場的瓦斯分布做出有效分析。利用現(xiàn)場瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測數(shù)據(jù)進行瓦斯分布場的重構(gòu),可以實現(xiàn)對采場

2、瓦斯分布的定量化認識,實現(xiàn)快速確定瓦斯涌出與積聚區(qū)域。因此,本文主要就采場瓦斯分布規(guī)律進行理論和試驗分析、瓦斯分布場重構(gòu)技術(shù)進行研究。
　　論文完成的主要工作有:
　　(1)建立回采工作面巷道中通風物理模型和風流紊流流動的數(shù)學模型。根據(jù)現(xiàn)有湍流理論,基于CFD分析軟件計算平臺,對井下巷道內(nèi)風流運移過程進行了數(shù)值模擬分析,掌握了采場巷道內(nèi)的風流流場和瓦斯分布的一般規(guī)律,為重構(gòu)瓦斯分布場提供了理論依據(jù)。研究顯示采煤機機頭截割部和

3、上隅角是容易發(fā)生瓦斯積聚區(qū)域,應加強該區(qū)域的瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測。
　　(2)對采掘工作面瓦斯監(jiān)測的基本要求做了介紹,闡述了采場瓦斯監(jiān)測網(wǎng)絡的實現(xiàn),提出通過改進單元法對采場瓦斯?jié)舛鹊姆植歼M行測定,對測量獲得的瓦斯?jié)舛冗M行了趨勢面擬合和數(shù)學插值分析。通過對現(xiàn)場瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析研究,結(jié)果顯示采場瓦斯分布的現(xiàn)實規(guī)律與理論仿真分析一致,為重構(gòu)瓦斯分布場提供了現(xiàn)實依據(jù)。
　　(3)提出基于空間信息統(tǒng)計方法的采場瓦斯分布場的重構(gòu)技術(shù)。傳統(tǒng)插值

4、方法由于自身的缺點難以實現(xiàn)稀疏數(shù)據(jù)下的瓦斯分布場的重構(gòu)。空間信息統(tǒng)計方法以區(qū)域化變量理論為基礎,以變異函數(shù)為基本工具,對研究具有隨機性和結(jié)構(gòu)相關(guān)性的數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)最佳無偏內(nèi)插估計。論文通過對測量數(shù)據(jù)的實驗變異函數(shù)計算及對采用多種模型擬合結(jié)果的交叉驗證比較分析,確定采用冪函數(shù)模型擬合進行克里金插值的瓦斯分布場重構(gòu)方法。
　　(4)提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法的瓦斯分布場重構(gòu)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡插值具有良好的非線性逼近能力,介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論,

5、通過對實測數(shù)據(jù)分別利用BF網(wǎng)絡算法和RBF網(wǎng)絡算法進行訓練,結(jié)果顯示,廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡方法重構(gòu)的瓦斯分布場具有最好的重構(gòu)特性,重構(gòu)瓦斯分布場光滑連續(xù)性好,且具有理想的擬合精度。
　　(5)完成了對上述兩種重構(gòu)技術(shù)的實踐和數(shù)據(jù)適應性的比較分析。兩種瓦斯重構(gòu)方法均具有扎實的理論基礎和應用案例,因此通過對一組采場實測的瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測數(shù)據(jù)進行了重構(gòu)比較分析,并通過逐漸減少參加重構(gòu)的樣本數(shù)據(jù)的方式,檢驗兩種重構(gòu)方法的數(shù)據(jù)適應性及預測性能。結(jié)果