非饱和尾矿砂抗剪强度参数分布与安全影响

为探究非饱和尾矿砂对尾矿库安全状态的影响,首先通过二维非饱和渗流试验和常规直剪试验相结合的方法研究非饱和尾矿砂黏聚力、内摩擦角的空间分布特征;然后利用参数优化方法确定解析模型中的未知参数,并用优化后的模型拟合非饱和渗流试验结果;最后采用数值计算分析非饱和尾矿砂对尾矿坝安全系数的影响。结果表明:非饱和尾矿砂含水率在水平和竖直方向呈指数分布规律;黏聚力随含水率的增加先增后减,内摩擦角随含水率的增加单调递减,抗剪强度参数具有空间分布;引入非饱和尾矿砂后尾矿坝安全系数明显减小,随着非饱和尾矿砂厚度的增加,安全系数缓慢减小。     

煤粒瓦斯瞬时扩散模型研究

为使扩散方程能够准确描述煤粒瓦斯涌出规律,首先依据相似理论和扩散第二定律建立瓦斯扩散系数计算方法,并结合试验数据得到扩散系数与时间的关系。然后基于此构建煤粒瓦斯瞬时扩散球状模型,运用分离变量法对模型进行求解,得到该模型的无穷级数解析解和模型系数的确定方法。最后通过计算值与试验值对比验证瞬时扩散模型的准确性,同时分析瞬时扩散模型与煤体复杂孔隙结构的关系。结果表明:扩散系数随时间的变化符合幂函数递减规律;构建的瞬时扩散模型能够准确描述煤粒瓦斯扩散规律,理论计算高度反映了试验结果;瞬时扩散模型可以从时空角度体现煤粒复杂的孔隙结构。因此该模型可用于计算瓦斯预测参数和研究瓦斯动力灾害形成过程。     

细粒尾矿坝暴雨蓄洪局部溃塌原因分析

为分析某细粒尾矿坝暴雨蓄洪局部溃决机理,对尾矿颗粒组成及其物理力学指标、尾矿砂沉积分布特征、调洪引起的坝体渗流条件与浸润线变化、渗流稳定以及排水设施等方面进行了分析,同时进行了相应的滑动稳定性计算.根据非饱和土理论从以下几方面探讨了细粒尾矿坝局部失稳原因:降雨使上部子坝非饱和尾亚砂土含水量增加,基质吸力降低导致其抗剪强度下降,浸润线位置上升;排水措施不足以及渗流稳定计算等.     

利用粒子群算法求解管网污染源反向追踪模型

针对供水管网中突发污染事件的污染源识别问题,构建污染源反向追踪的模拟-优化数学模型,利用粒子群优化算法求解污染物的侵入位置、时间及侵入速度信息。分别以监测点处污染物模拟质量浓度与实际质量浓度为数据源,应用模型对试验供水管网进行污染源识别研究,分析管网拓扑结构、粒子群算法中种群规模及惯性权重参数设置对结果的影响。结果表明,当参数设置合理时,基于粒子群优化算法的污染源模拟-优化反向追踪模型具有较高的准确率和计算效率。     

基于小波和混沌优化LSSVM的周期来压预测

采煤工作面的液压支架是承受顶板压力的主体结构,选择支架的主要根据是其将要承受的周期来压荷载。为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量,基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练,其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后,将各LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,在某周期下,荷载的时序序列有一定的混沌性。与其他3种模型进行比较,基于小波和混沌优化LSSVM的预测模型得到的最终荷载波的精度更高,收敛性也较好。     

压入式局部通风工作面风流分布数值模拟研究

笔者应用三维k -ε紊流模型描述压入式局部通风工作面风流的流动过程 ,并采用控制容积法导出了描述流体流动方程的离散化方程式 ;用计算流体力学的方法求得了三维k -ε紊流模型的数值解。采用SIMPLE(压力耦合方程式的半阴解法 )算法解算流场 ;TDMA(三对角线算法 )和Gauss Seidel法结合通过线顺法求解离散方程。利用弱松弛法防止非线性方程组迭代求解过程中的发散现象 ,获得了掘进工作面空间的速度分布 ;并将模拟解算结果与在具有实际尺寸的拱形巷道模型中测得的实验结果进行了对比。数值计算结果与模型实验测定结果非常一致 ,验证了笔者的数学模型和数值模拟方法的正确性。     

高海拔剧烈干湿循环在役排土场安全状态评价

为揭示剧烈干湿循环作用对高海拔地区石灰石排土场边坡安全状态的影响，针对高海拔矿区水泥用石灰岩矿区1号、2号在役石灰石排土场边坡，基于非饱和-饱和渗流理论，引入非饱和土抗剪强度方程、基质吸力分布规律方程，开展数值计算，研究剧烈干湿循环下非饱和-饱和渗流场的演化特征并对排土场边坡进行安全状态评价。研究结果表明：在干湿循环作用下，石灰石排土场边坡表层土体由非饱和状态向饱和状态转变；随干湿循环次数增加，石灰石排土场边坡最大竖向位移持续增加，数值计算边坡最大累积竖向位移值与实际监测值较为吻合；石灰石排土场边坡安全系数随干湿循环次数增加而持续衰减；石灰石在役排土场边坡在剧烈干湿循环作用下处于稳定状态。     

基于非线性规划理论的通风网络直接算法

矿井通风系统的方程是一组非线性方程,寻求解析解不可能,采用迭代法求解,从数学上来说这个过程特别复杂,该方法的解收敛性、稳定性分析不透,很难保证解算的正确、收敛、稳定。有的文献从非线性规划理论出发,提出将非线性方程组全部化为统一的式子,从而将求解方程组的问题转化为有约束或无约束的函数的极值优化问题。笔者借助于计算机和数学工具,找到一种直接算法。这种算法的特点是避免了迭代法中解不收敛和不稳定的问题,算法直观,编程容易。     

粒子群优化的RBF瓦斯涌出量预测

瓦斯涌出量是煤矿瓦斯灾害的主要来源,它直接影响煤矿安全生产和经济技术指标。瓦斯涌出量的传统预测方法是将其影响因素线性化后提出的,具有一定的局限性。本文基于群体智能理论,提出了一种基于粒子群算法优化的RBF神经网络瓦斯涌出量预测模型。研究表明RBF神经网络预测精度与网络权值和RBF参数初始值有很大关系,因此本文采用粒子群算法优化RBF网络权值和其他参数,形成PSO-RBF预测模型。该模型通过计算种群粒子的适应度,确定全局最优值,寻找网络参数的最优值。实验结果表明PSO-RBF优于传统的RBF预测模型,训练速度和预测精度显著提高。     

基于QPSO的多因素影响下系统故障概率变化程度研究

为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论框架下提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的分析方法.论述了 QPSO的基本模型和步骤,在SFT中给出了描述系统故障概率变化的表达式,进而提出了多因素影响下系统故障概率变化程度范围的确定方法.方法适合于连续因素组成的连续空间中系统故障概率分布的优化,可实现单因素和多因素联合影响下的故障变化程度范围确定.使用经典算例进行分析,结果表明,算法得到的结果虽精度降低,但与传统解析结果相似,同时提高了分析速度.因此方法有利于系统故障的应急分析、预测和判断.     

不同筋料对尾矿坝渗透特性影响规律研究

铺设加筋材料作为一种普遍使用的提高土体或坝体稳定性的工程措施,在提高坝 体力学强度的同时,在筋带处形成的混合体也改变了尾矿砂自身的渗透特性。采用理论 分析、渗透试验和数值模拟相结合的研究手段,探析了不同筋带密度下土工格栅与土工 织物对尾矿砂渗透系数的影响。结果表明:土工格栅与土工织物两种加筋方式均会使尾 矿砂渗透系数减小;土工织物加筋在渗流时会阻挡细粒组运移,有效避免细粒组随渗透 水流出,从而降低试件渗透系数;土工格栅则通过横肋对尾矿砂颗粒的嵌锁作用阻滞颗 粒运移,致使渗流过程中孔隙扩展变弱,最终达到降低渗透系数的作用。研究成果加深 了对加筋尾矿坝渗透规律的认识,为研究加筋尾矿坝的稳定性提供了新的思路。     

尾矿砂介质渗流过程诱发声发射信号特征试验研究*

为了对渗流状态进行预测预报,从而预防渗透破坏事故的发生,基于地下水位上升、不同尾矿砂粒径以及渗流速度诱发的弹性波信号,采用声发射技术对尾矿砂介质的渗流状态进行监测。由800,1 100,1 400 mm 3种不同水头高度（流速）下的水流分别渗入0.1~0.25,0.25~0.5,0.5~1 mm以及混合粒径的尾矿砂介质中,模拟尾矿坝渗流,监测渗流过程的AE信号,分析液面上升、不同粒径尾矿砂颗粒以及不同流速下的渗流AE信号特征。结果表明:在试验所选用的几组粒径中,流速相同时,粒径较大的尾矿砂渗流产生的AE事件数量多、幅值大,即粒径越大,尾矿砂渗流过程的AE信号越强;同一粒径下,流速越小,渗流产生的AE信号幅值越小,AE事件数越少,即流速越小,尾矿砂渗流过程的AE信号越弱;液面上升过程中,在液面位置处产生的AE信号最强,且AE信号随液面位置与传感器距离而变化,越接近传感器AE信号越强,这表明AE技术能够较为准确地监测渗流过程中液面上升。研究结果可为尾矿坝渗流监测提供理论与技术支持。     

不同溃坝条件下尾矿库溃坝试验与灾害影响研究*

为探究不同溃坝条件下尾砂流的演进规律与灾害影响,提高应对尾矿库溃坝灾害的防灾减灾能力。以四川某尾矿库为研究背景,采用模型试验与数值模拟相结合的方法,研究不同溃坝条件下溃坝砂流的演进和沉积规律,并预估溃坝灾害影响。研究结果表明:溃坝方式对溃坝砂流的演进过程、尾砂的沉积分布情况与致灾程度有显著影响;与漫顶溃坝相比,瞬时溃坝砂流的淹没范围更广、破坏性更强;砂流在流动过程中存在水-砂分层流动与沉淀的动态变化过程,其淹没面积大于尾砂的沉积面积;试验与数值模拟结果的一致性较高,采用两者相结合的方法研究溃坝砂流流动规律及灾害影响具有一定的可靠性。     

泥浆含砂量对泥水盾构泥浆成膜性能影响的试验研究

为在高渗透砂卵石地层泥水盾构施工中确保开挖面稳定、保证施工安全,泥浆顺利成膜至关重要.依托京张高铁清华园隧道工程,采用自行设计的泥浆渗透试验装置,配制6种不同含砂量的泥浆,在与实际地层渗透系数相似的试验地层中进行渗透试验.对泥浆在渗透过程中的成膜类型、成膜质量、渗透深度、滤失量、闭气性能等相关指标进行分析,得到适用于高...     

基于PSO-SVM模型的隧道水砂突涌量预测研究

复杂工程地质条件下,隧道水砂混合物突涌的预测防控是隧道安全建设的基础,准确预测水砂混合物突涌量,为工程提供安全保障至关重要。为提高预测准确性,提出一种基于粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)的隧道水砂突涌量预测模型。综合考虑地质构造、气象条件、施工影响三类因素,选取七个因子,结合某公路隧道,利用PSO-SVM建立隧道水砂突涌量预测模型,并对该隧道水砂突涌量进行预测,结果与实际突涌量一致。证实综合粒子群算法和支持向量机优势的PSO-SVM方法预测精度高,且易于实现,为类似隧道工程突涌预测提供参考与借鉴。     

国内尾矿库物理模型试验研究现状分析*

为提高尾矿库物理试验的科学性与可靠性,采用文献资料收集与分析方法,对国内尾矿库物理模型试验的研究现状与主要成果进行梳理和归纳;总结试验模型存在的问题与不足。结果表明:溃坝机理试验主要研究了管涌渗透、洪水漫顶、地震作用下的溃坝及其演化过程;下游演进试验主要揭示了溃坝过程中泥深、冲击力、流速、泄砂量、淹没范围等时空分布规律;稳定性评价试验主要利用物理试验得到的浸润线位置、尾砂沉积分布等数据建立数值模型,对尾矿库筑坝过程、不同工程状况下的稳定性进行分析;防护试验主要对坝体加筋及拦挡坝防护效果等进行研究。从溃坝机理与过程、溃坝主要影响因素、溃坝下泄物运移过程、物理模型设计和构建、监测技术和手段等方面提出相应的研究建议,供研究学者参考借鉴。     

深部煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律

为了研究煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律,选取具有冲击危险性的平煤八矿己15煤作为研究对象,采取钻屑量测试和孔口瓦斯浓度监测,通过筛分实验煤样并应用Rosin Rammler分布模型,探究了钻屑粒度和钻屑量大小随孔深变化关系,分析不同点钻屑粒度分布特征。结果表明:小于0.075 mm钻屑粒度分布随孔深变化与钻屑量变化规律相吻合;不同钻孔随深度变化分别对应不同Rosin Rammler分布函数,随着应力过渡越平缓,粒径分布宽度系数n值越小,煤体应力越大粒径相关系数D越大;不同范围钻屑粒度占比大小也会影响钻屑量大小;在钻屑量较大时,孔口瓦斯体积分数会出现增高现象。通过对钻屑粒度分布规律分析,更好地了解深部煤体应力分布,有助于冲击危险的预警。     

基于改进PSO-BPNN的输油管道内腐蚀速率研究

为解决输油管道易腐蚀,且腐蚀程度难以测量的问题,提出使用改进的粒子群算法（PSO）优化误差反向传播神经网络（BPNN）对输油管道内腐蚀速率进行预测。改进的PSO算法提升了自身搜索到全局最优的能力,可为BPNN提供最优初始权值和阈值,从而有效避免BPNN易陷入局部最优的问题发生。以某条输油管线为例,分别运用标准的BPNN模型、PSO-BPNN以及改进的PSO-BPNN对该管线内腐蚀速率进行预测。结果表明:基于改进的PSO-BPNN的预测结果平均相对误差为5.57%,预测精度较BPNN和PSO-BPNN有明显提升。使用改进的PSO-BPNN预测输油管道的腐蚀速率可为管道的检测维修提供可靠的理论和技术支撑。     

考虑公众选择偏好的应急避难安置双阶段选址-分配模型

为使开放避难场所符合公众自行避难的实际情况,借鉴Huff模型量化公众选择行为,构建双阶段选址-分配模型,第1阶段确定开放避难场所位置,第2阶段将溢出容量的灾民二次分配到有剩余容量的避难场所,并利用改进粒子群算法进行求解。研究结果表明：双阶段选址-分配模型能够实现同一需求点灾民前往不同避难场所的过程,管理者干预政策能够使服务人数大幅度增加,避免资源浪费、灾民流离失所且二次分配情况主要依赖于第1阶段的结果。研究结果可为管理部门规划应急避难场所提供参考。     

基于改进型萤火虫群优化算法泄漏源源强及位置反算研究*

针对标准萤火虫群优化算法（GSO）在危化品泄漏源源强及位置反算中存在精度不高,容易陷入局部最优等局限,提出混合萤火虫-Nelder Mead单纯形算法（GSO-NM）,并与基于步长的改进萤火虫群优化算法（MGSO）以及单纯形搜索混合协同进化萤火虫群优化算法（HCGSOSSM）进行比较分析,将3种改进型萤火虫群优化算法应用于泄漏源源强及位置反算中进行比较分析。研究结果表明:GSO-NM算法可以有效提高定位精度和稳定性,能较为精确地反算出泄漏源源强及位置,为泄漏源源强及位置反算研究提供1种新思路。