常村煤矿综掘面合理除尘方式选择及其应用

为了合理选择常村煤矿综掘面除尘的通风方式,本文根据煤矿中常用的通风方式和气固两相流的理论,利用fluent非稳态的数值模拟方法来模拟压入式和长压短抽两种不同通风方式下常村煤矿掘进面粉尘的运移规律以及司机处粉尘浓度分布,并进行了现场实测验证。结果表明:对于粉尘运移模型,采用非稳态的求解器要比稳态的求解器更加精确;在长压短抽通风方式下,涡流对粉尘运移影响较大,可以通过调整风速和除尘风机的负压来减小涡流的影响区域;采用长压短轴的通风方式比压入式通风方式在数值模拟情况下,前者比后者掘进机前部的粉尘浓度降低了22.2%,通过现场实测得到其降低了31.6%,巷道中部粉尘的平均浓度可由508mg/m3下降到185mg/m3,降幅为63.6%,表明长压短抽通风方式数值模拟和现场实测都要优于压入式通风方式;此外,需要在掘进机的前面和回风侧增加除尘措施,以确保司机处的粉尘浓度符合标准。     

山西省煤矿瓦斯气象预报预警系统研究

煤矿井下瓦斯爆炸与井上天气变化的有密切关系,煤矿瓦斯爆炸是煤矿生产中的恶性事故,它不仅严重影响着煤炭工业的正常生产,更造成巨大的生命财产损失。文章从山西省主要矿区重大典型事故案例资中分析了煤矿瓦斯的主要气象诱因,建立井下在自然通风情况下瓦斯浓度变化与气象因子的实时监测与预报模型,搭建山西省煤矿瓦斯气象预报预警平台。由此可提前预报煤矿瓦斯浓度变化趋势,提醒煤矿管理人员及时加大通风,搞好煤矿安全生产管理,减轻事故发生,成为气象为能源安全发展服务一种新模式。     

基于Keras长短时记忆网络的矿井瓦斯浓度预测研究

瓦斯浓度监测是煤矿瓦斯灾害事故预警的重要的手段,其浓度变化预测对于提升矿山安全生产具有重要意义。针对矿井瓦斯浓度预测问题,建立了一种基于Keras长短时记忆网络的矿井瓦斯浓度预测模型。该模型首先对矿井瓦斯浓度时间序列进行标准化处理,并将处理后的时间序列划分为训练集与测试集;然后通过调用测试集数据进行模型训练,利用提出的基于LSTM网络建立的矿井瓦斯浓度多步预测模型,实现了对矿井瓦斯浓度发展趋势的预测,并利用损失函数计算预测误差大小,评估模型的预测精度;最后以贵州某煤矿掘进工作面为工程背景,利用基于LSTM网络建立的矿井瓦斯浓度多步预测模型,开展了矿井瓦斯浓度预测研究,并通过与ARMA模型、ARIMA模型的预测结果进行对比,验证该模型的预测效果。结果表明:该模型预测结果的均方根误差RMSE值最小仅为2%,且预测步长约为ARMA模型、ARIMA模型的5倍,说明该模型的预测效果好,可为煤矿井下合理规避瓦斯灾害事故提供科学依据。     

基于PCA-GRU-SVM模型的多参量煤矿瓦斯浓度预测及预警研究北大核心CSCD

煤矿瓦斯浓度精准预测及提早预警对于预防瓦斯灾害发生至关重要。为充分利用井下多传感器监测信息提升矿井瓦斯浓度预测及预警模型的性能,提出一种基于主成分分析(PCA)、门控循环单元(GRU)神经网络和支持向量机(SVM)组合的多参量瓦斯浓度预测及预警模型。针对监测数据的时序性、动态性和非线性强等特性问题,采用邻近均值法、小波降噪和归一化法对数据进行处理,利用PCA对数据降维以简化GRU模型拓扑结构,提高瓦斯浓度预测精度,通过构建基于SVM的矿井瓦斯浓度预警模型实现对矿井安全状态的实时动态监测。选取安徽某煤矿171105工作面的实测数据对PCA-GRU-SVM模型预测结果与性能进行验证。仿真结果表明：相对于PCA-LSTM、PCA-RF和PCA-BP模型,本文构建的预测模型的平均绝对误差(MAE)分别减少了18.45%、56.36%和87.3%,均方根误差(RMSE)分别减少了5.17%、9.04%和67.52%,预警模型的预测准确率为94.1%,说明该模型具有较高的拟合度和预测精度。该研究结果可为实现瓦斯灾害的预测及超前预警提供参考,对矿业安全生产具有重要意义。     

基于FLUENT模拟的选煤厂煤仓瓦斯超限治理研究

瓦斯事故给选煤厂带来极大威胁,不仅造成严重的经济损失,而且可造成人员伤亡。目前大多数选煤厂缺少对整体工艺方案的优化设计和关键成型设备的选择以及对煤仓瓦斯分布规律的研究,因此很难达到理想的瓦斯治理效果。本文针对西铭选煤厂局部瓦斯浓度超限问题,以放煤口、皮带为研究重点,提出了精煤仓混合式通风瓦斯治理方案,并采用理论分析和数值模拟相结合的方法,利用Fluent软件对煤仓内气流流场进行了数值模拟分析,通过放煤口的运动状况和风流分析,得到了瓦斯浓度超限的原因以及瓦斯浓度超限区域,从理论上验证了混合式通风瓦斯治理方案的可行性;数值模拟结果与实际物理过程基本吻合,对证明煤仓通风设计的合理性起到了辅助作用,也对确定各区域的送(排)风量、风机选型、风道进出布置形成及管路系统的布置等提供了科学依据。     

双向掘进隧道游离SiO2粉尘扩散规律模拟与分析

为研究双掘进面施工隧道内游离SiO_2粉尘浓度演化特征与扩散规律,获取通风系统的合理设计参数,以斗篷山隧道为研究背景,利用Ansys-CFD有限元计算流体力学软件离散项模型对双向掘进隧道安装除尘设备前、后粉尘扩散轨迹及不同时间周期内粉尘浓度分布特点进行数值模拟,并对模拟结果与现场实测数据进行对比分析.结果表明:(1)衬砌台车对粉尘的扩散具有明显的阻碍效应,台车两侧游离SiO_2粉尘浓度值出现了明显的分界.(2)单纯压入式通风条件下,部分高浓度游离SiO_2粉尘在非爆破端循环停留时间较长,通风一段时间后少量高浓度的游离SiO_2粉尘穿过台车在非爆破端循环停留形成簇团效应,未进入斜井进行排放.(3)压入式通风设备和除尘系统联合作业后,非爆破端游离SiO_2粉尘浓度趋于0,联合作业900 s后,隧道正洞与斜井内游离SiO_2粉尘浓度基本降至8 mgm~3以下,达到规范要求.研究显示,采用离散项模型对双工作面施工隧道内游离SiO_2粉尘浓度演化特征与扩散规律的模拟是可行的.压入式通风设备与除尘系统联合作业条件下游离SiO_2粉尘快速进入斜井进行排放,隧道施工作业区内游离SiO_2粉尘浓度在短时间内大幅下降,通风过程中粉尘运行轨迹几乎不涉及隧道非爆破端,减少了对非爆破端的污染.     

基于系统动力学模型的松花江水污染事故水质模拟

将系统动力学应用于突发水污染事故的水质模拟,利用其擅长研究动态、非线性复杂系统的特点,构建一维水质模拟的系统动力学模型,结合松花江特大水污染事故的现场监测数据进行模型参数率定以及模型验证.结果表明,所建立的模型能够模拟松花江水污染事故中硝基苯浓度随时间的变化,特别是对硝基苯的浓度峰值与峰值出现时间的模拟效果较好.通过对参数纵向水流流速(u)、纵向弥散系数(E)和衰减速率系数(k)的调整,进行情景模拟,可为应急措施方案的优选提供量化参考的依据.     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区（水源地）为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM（长短期记忆神经网络）3种时间序列模型在藻华（日平均叶绿素a大于15 μg?L^-1）预测方面的效果.结果表明：①时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;②基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;③输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据 无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于LSTM模型实现总叶绿素a浓度的短期预测,可为九龙江河流库区藻华早期预警和供水安全保障提供技术支撑.     

湖泊水质时空变化特征识别的贝叶斯方差分析方法

精细识别湖泊水质的时空变化特征是确定流域污染调控措施的基础.贝叶斯方差分析具有灵活的模型结构,可直接表征变量的时空动态特征.本文据此提出了基于该方法的湖泊水质时空变化特征识别的方法框架,研究了异龙湖稳态转换条件下富营养化指标的变化特征和滇池外海特征污染物达标率的时空变化2个案例,验证了该方法在总体服从正态分布和二项分布时的适用性.针对参数可交换性假设被忽视的问题,本文提出了一种基于模型选择准则的判定方法,并将其应用于滇池案例中.结果表明:(1)相对于清水稳态,异龙湖在浊水稳态时3种富营养化指标浓度更高,且年际方差所占总方差比例减小;(2)滇池外海总氮浓度超标率由2007—2013年间的40%左右降到2014—2016年间的10%左右,且波动性降低.随着监测数据的积累和监测时空精度的增加,贝叶斯方差分析在湖泊水质时空变化特征识别中具有广阔的应用前景.     

基于神经网络的教室室内PM2.5浓度预测研究

为建立适用于教室PM_2.5的室内预测模型，该文依据长期监测的教室内环境数据，建立了涵盖室内外环境参数、人员活动因素和季节性因素在内的PM_2.5预测模型。研究使用多元线性回归模型和人工神经网络模型，采用主成分分析法和和熵值法分析了影响室内PM_2.5浓度的总方差的影响因素权重及对BP神经网络输入因子进行降维。结果表明：(1)在采集的13个因素中，对室内PM_2.5的总方差解释大小排名前5的影响因素依次是室内相对湿度、室内通风量、室内二氧化碳浓度、室外相对湿度、门开启时间占比。(2)采用BP神经网络的预测效果优于传统的多元线性回归，拟合优度R2从0.412上升到0.547。(3)针对BP神经网络，采用交叉验证法验证了各个季节的预测效果，结果表明春季的预测效果最好，冬季次之，秋季最差。(4)采用主成分对数据进行降维和调整BP神经网络的隐藏层数能够优化BP神经网络，可将R2提升至0.710和0.805。研究结果可为机械通风下的教室室内PM_2.5预测模型建立提供依据和数据支撑。     

珠江口夏季有机碳的分布特征及其收支模拟研究

基于三维水质模型对珠江口夏季有机碳的分布特征及其收支进行了研究,量化了各动力学过程对有机碳分布的影响,这对于深入了解珠江口碳循环过程有重要意义.同时,采用2006年7—8月观测数据对模型进行了验证,结果显示模型模拟效果良好.研究表明,珠江口夏季有机碳呈明显的空间变化,其浓度总体上从口门向外海逐步降低,底层递减幅度大于表层;表层平均浓度为2.42 mg·L~(-1),底层平均浓度为1.91 mg·L~(-1).此外,有机碳在垂向上的分布与水体层化紧密相关,层化水域中的有机碳浓度随水深迅速下降,非层化水域上、下层的浓度差异不大.有机碳收支结果则表明,珠江口不同水域有机碳的物理、生化过程差异明显.在内伶仃洋,有机碳分布由物理过程主控,其主要来源与消耗分别为径流输送和沉降,两者分别约占该区域有机碳输入总量的83.80%、83.18%;在中伶仃洋,有机碳分布受物理和生化因素共同调控,其来源以生化产碳为主,动力输送为辅,主要耗碳项为沉降;在外伶仃洋,其西侧水域的有机碳主要来源与消耗分别为径流输送和沉降,有机碳分布受物理和生化过程共同调控,其中,物理过程占优势,而在其东侧水域,有机碳主要来源与消耗分别为生化产碳和生化耗碳,有机碳分布由生化过程主控.另外,捕食产碳和氧化耗碳分别是珠江口各生化过程中最重要的产、耗碳过程.     

太湖水体Chl-a预测模型ARIMA的构建及应用优化

叶绿素a（Chl-a）是湖泊浮游植物生物量的重要指标,其含量能反映水中浮游植物的丰度和变化规律.以1999年12月~2019年8月太湖水体Chl-a和环境因子的逐月监测数据为基础,运用主成分分析方法探讨了Chl-a与环境因子的关系,据此建立了Chl-a与主要环境因素之间的多元线性逐步回归模型及自回归综合移动平均模型（ARIMA）.结果表明：①太湖Chl-a浓度存在着明显的季节变化,且总体处于上升趋势.总磷（TP）、高锰酸盐指数、月均气温（MAT）和月度降雨量（MR）与Chl-a浓度存在较好的变化同步性,总氮（TN）和氨氮（NH₄⁺-N）则表现出明显的滞后性.②主成分分析结果表明,太湖水体藻类暴发条件不仅仅是基于N和P等限制性因素,而是发展为TN、NH₄⁺-N、TP和高锰酸盐指数、MR和MAT等多元因素的综合影响.③两种模型经验证比较,基于1999~2019年逐月资料建立的Chl-a浓度的ARIMA模型模拟效果和预测精度明显优于所建立的多元线性逐步回归模型,特别是在考虑主要环境因素作为自变量及优化自变量取值情况下其预测效果得到进一步提升.建立的ARIMA（0,1,1）（0,1,1）模型将有助于太湖藻类暴发的预报和预警,并为及时有效地安排水资源调度及调控等水环境管理措施提供依据.     

黄孝河、机场河水环境综合治理数字孪生平台的设计与开发

随着新一代信息化技术的蓬勃发展，数字孪生技术在各行业的应用也愈发深入。面对流域水环境治理在管理部门多、空间尺度大、外部环境多变、联合调度难等问题，以黄孝河、机场河水环境综合治理项目为研究对象，以数字孪生五维模型为理论基础，基于模型模拟预测、BIM、Unreal Engine等新一代信息化技术，建立黄孝河、机场河水环境综合治理数字孪生平台，融合流域内的天气状态、水质状态、异常事件、调度指令等关键信息，构建“流域-区域-厂站”三级仿真体系，实现了“源、厂、网、河、湖”的一体化管理，为管理者提供智能运维、预测预警、动态调度等应用价值，实现了水务治理的实时有效监管和科学辅助决策，以期为未来智慧水务建设提供经验参考。     

妫水河湿地植物作用及调水水质响应模拟

本文基于湿地植物在河流湖泊中的物理、生化反应机制,应用MIKE21中EcoLab的编辑功能,建立湿地植物的水质模块,将植物的阻流、产氧、耗氧及微生物和植物吸收营养盐过程参与计算中,耦合湿地水动力实现水质模拟.在对妫水河表流湿地调研及监测基础上,建立妫水河下游与三里河的模型,考虑湿地植物类型、分布及水量变化下的植物有效面积等作用,定量研究工程尺度上河流湿地水动力及水质净化效果.计算中采用实测数据率定湿地植物对水质作用的关键参数,并对模拟结果进行验证.通过模拟,无循环系统对支流三里河及上游调水时,岸带湿地建设后相比建设前,下游出口处氨氮、磷酸盐和总氮的浓度下降了14.29%、 33.33%和20.00%;循环系统运行后,三里河和妫水河上游流量分别增加0.4 m~3·s~(-1),使得部分河段水位抬升,断面平均流速略有增加,三里河和妫水河的有效湿地覆盖率分别增加了144.44%和13.16%,出水口处水质与工程前相比,氨氮、磷酸盐和总氮分别下降了35.71%、 50.00%和46.67%,循环体系的建设加强了湿地净化功能.模型有机地将湿地植物分布融合进模型水质计算中,为河湖湿地生态修复、方案设计和水利调控等综合措施下的水质响应研究提供了模型方法和技术支撑.