独头巷道射流通风流场CFD模拟研究

独头巷道压入式通风是有限空间的受限贴附射流。独头巷道通风风流流场是通风理论和通风设计的基础。笔者根据流体动力学和射流理论 ,建立了独头巷道压入式受限贴附射流通风的紊流k -ε数学模型 ,分析了计算边界条件 ,并应用计算流体动力学 (CFD)的方法模拟了独头巷道射流通风流场 ,从理论上得出了独头巷道有限空间受限贴附射流通风的规律 ,为研究独头巷道合理并有效通风提供了新的理论依据。     

瓦斯爆炸事故的混沌特性及其控制方法初探

我国煤炭地下开采占全部产量的 96 % ,含瓦斯煤层多 ,高瓦斯矿井和突出矿井占矿井总数的4 4 % ,由瓦斯引发的爆炸事故的伤亡人数占全部矿井事故伤亡总数的 6 5 %。针对我国煤矿安全生产的严峻形势 ,笔者在对瓦斯爆炸事故特性进行分析的基础上 ,应用混沌理论对瓦斯爆炸事故的风险以及控制方法进行初步探讨 ,初步建立了瓦斯爆炸事故混沌特性分析模型 ,对预防和控制瓦斯爆炸事故的发生 ,改善矿井安全生产状况具有指导意义。     

基于网络分析和联系熵的煤与瓦斯突出预测研究

以煤与瓦斯突出预控为目的,将网络分析法和联系熵理论相耦合,建立了煤与瓦斯突出预测的ANP-CE模型。该模型运用网络分析法建立了煤与瓦斯突出预测指标网络模型并计算预测指标权重分布,划分了突出危险性等级及其相应的指标临界值,确定了各危险等级的联系熵范围。结合工程实例,预测结果与工程实际情况相符,表明了该预测模型在计算预测指标权重分布和煤与瓦斯突出危险性预测上具有可行性和合理性,为煤与瓦斯突出预测方法提供了一种新的途径。     

煤矿瓦斯灾害事故的分形特性

为了解瓦斯灾害的演化特性与规律,应用分形理论中的R/S分析方法,对2000~2013年我国煤矿瓦斯事故及不同瓦斯事故类型建立四个时间序列进行分形特性研究,其重标极差的线性回归相关系数R在0.9715~0.9983之间,给定显著性水平α=0.05,经t检验,回归方程可靠;四个时间序列的赫斯特指数H在0.5998~0.9944之间,分形维数D在1.0056~1.4002之间,时间序列均具有明显的赫斯特现象和较强的约瑟效应。结果表明:煤矿瓦斯事故持续减少的趋势性很强;R/S分析方法能较好地反映煤矿瓦斯灾害子系统复杂的非线性动力学特性。     

人工神经网络对矿山安全状态的评判能力分析

通过改变神经网络训练样本等方法,对比分析了神经网络对不同训练样本的反映能力,讨论了人工神经网络对矿山安全程度进行评价的适应性.为了研究人工神经网络用于矿山安全评价时的优化设计,通过改变神经网络的神经元数目及初值赋值方式等方法,测试了不同结构、不同参数的神经网络对相同训练样本的评价结论.本文的研究为人工神经网络用于矿山安全评价时的进一步改进及其优化设计提出了合理的建议.     

基于CNN的化工园区火灾火焰图像识别研究

为及时发现化工园区火灾事故,降低事故损失,利用卷积神经网络(CNN)建立化工园区火灾实时检测系统。基于CNN-YOLOv5算法训练化工园区火灾数据集和普通火灾数据集,分析对比2个数据集的损失值、召回率、精度和类别平均精度。其中,化工园区火灾数据集的损失值和召回率略低,但精度和类别平均精度高于普通火灾数据集,证明通过CNN检测化工园区火灾的可行性。结果表明：基于火灾检测结果,借助PyQt5程序框架设计化工园区火焰图像识别软件系统,可实现对化工园区火灾火焰图像和视频的识别应用,扩大该方法适用范围。基于CNN的YOLOv5目标检测算法可以实时检测化工园区火灾,其检测方法具有便携性、检测结果具有可靠性,可提高化工园区的安全管理水平。     

煤矿作业人员心理因素分析

我国对煤炭工业生产过程中的安全问题一直十分重视,在矿井安全生产工作中,进行了大量的管理机制的试验和运行,如安全生产风险总承包、安全风险抵押金。“党政工团妇”齐抓共管等,取得了一定成效。但是,煤矿生产中的安全问题并未从根本上得到解决,各类事故发生的频率以及事故伤亡率均居高不下,这其中固然有自然条件、技术条件等客观条件的限制,但深入分析下去,就有更深层次的问题值得研究。     

基于FDS的风速对矿井火灾蔓延规律的影响研究*

为研究不同风速与火源功率共同作用下矿井火灾蔓延规律的变化,以安源煤矿378工作面为研究对象,建立FDS矿井巷道火灾全尺寸模型,设置火源功率分别为3,6 MW,风速分别为0.25,1.25,2.25,3.25 m/s的8种工况。研究结果表明:相同风速下,巷道内温度及相同位置CO浓度值随火源功率增大而升高,巷道内能见度随火源功率增大而降低,且火源功率越大,能见度降到零的火灾区域越大;相同火源功率下,巷道内温度及相同位置CO浓度值随着风速增加而升高,能见度随风速增加而降低;火灾蔓延速率与风速成正比,风速的增大加速下风向火灾的发展,但会减缓上风向火势的蔓延。     

基于PNN的煤矿安全生产风险综合预警研究

为加强煤矿安全生产风险预警管理,对煤矿安全生产系统风险因素进行分析,从人-机-环-管理四个方面建立了风险预警指标体系,给出了各指标的定义;提出了指标风险预警等级临界点的设置和指标警度计算方法;应用概率神经网络（PNN）构建了安全生产风险综合预警模型,通过指标风险预警等级临界点构建训练样本,并对预警模型进行了性能检验和工程应用。结果表明,基于PNN的安全生产风险综合预警模型风险识别能力强,运行速度快,计算效率高,可以进行推广应用。