基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

矿井通风井巷摩擦风阻的计算与研究

为了提高摩擦阻力系数的准确性与可靠性,通过对大量的测试数据进行整理、分析并进行分类,结合滤波分析法对数据进行预处理,利用统计分析法对巷道摩擦阻力系数值进行模拟测算,得到了不同巷道中摩擦风阻计算的经验公式.提出了简要的矿井通风阻力计算公式.     

矿井风流温度预测分析研究

随着煤矿机械化程度不断提高,特别是随着开采深度逐渐增加,矿井热害问题日益突显,高温环境不仅影响生产效率而且严重危害着工作人员的健康。为了更好地降低高温矿井开采时期巷道风流温度,确定合理的巷道布置方案和矿井通风系统,提出矿井巷道风流温度预测方法。以矿井通风和热力学为基础,结合网络解算,对矿井风流温度分布进行研究,总结各种类型巷道风流温度的计算方法,提出多点风流混合温度计算模型。结合具体矿井进行实际预测分析,预测结果中显示风流温度可能超限的巷道,对通风系统进行优化设计。     

基于BP神经网络的矿车运行时矿井摩擦阻力的预测*

为了快速有效地确定矿车等运输设备在巷道内运行时矿井摩擦阻力的变化情况,克服模拟软件计算量和现场实测工作量大的问题,以巷道风流速度、矿车运行速度、阻塞比、矿车长度4个矿车运行时巷道摩擦阻力的影响因素作为切入点,采用动网格技术模拟得到矿车在巷道内运行时有关矿井摩擦阻力的数据,以此为样本构建基于BP神经网络的矿井摩擦阻力预测模型,运用MATLAB软件进行网络训练,并将BP神经网络预测值与FLUENT模拟值进行对比。研究结果表明:BP神经网络结构比较简单,能以较快速度收敛,预测值与模拟值最大误差在7%以内,该神经网络模型用于求解矿车等运输设备在巷道内运行时摩擦阻力的变化情况是可行的。     

金属矿井热害评价体系与评价方法

为减小金属矿井热害对井下人员安全及井下开采工作的不利影响,需对井下热害进行评价和预测。基于文献调查和专家评价方法,结合工程实际,利用层次分析法构建金属矿井采矿热害评价体系,从生产能力、地质条件、矿井通风、地理环境四个方面提出17个评价指标。在分析层次分析法（AHP）确定权重不足的基础上,结合物元分析理论,建立确定金属矿井热害评价各因素权重的物元分析模型。在各评价因素权重确定的基础上,以BP神经网络作为评价工具,构建金属矿井热害综合评价预测模型。最后,以某矿山为例,进行评价和预测分析。结果表明,基于物元分析和AHP的BP深井网络评价模型预测误差最大只有3%。     

矿井通风管理工作中CASIOfx-180P型电算器的应用 第二讲 通风摩擦阻力与并联风阻、并联分风的计算

一、通风摩擦阻力的计算例3.已知某矿一条风路中各通风巷道的摩擦阻力系数α、长度L、断面积S、断面周边系数M和风量Q,试计算各通风巷道的摩擦风阻R_f、摩擦阻力h_f和风速V(见表3和表5)。摩擦风阻的计算公式是:     

基于风网的自学习动态监测系统分析

煤矿井下巷道风速是随时变化的,主要规律是一种围绕某一平均值的上下起伏的平稳随机过程,其表现为平均风速和脉动风速,风速传感器最大限度地反映了井下主要巷道风速信息。我们将井下风速传感器与通风解算技术相结合,对全矿井的风网进行实时计算,从而得到了全矿井较准确的实时分风量分布状况。系统能够将风速传感器采集到的实时风速转换为巷道的实时风量,根据月风量统计结果进行巷道阻力系数的自动调整;系统采用相关分析技术,测定煤矿井下数据之间相关关系和规律,并据此建立预分析测模型,进而进行风量的预测和控制;系统具有自我学习功能,通过不断修正模型参数,将实时井下探测数据用于分析和预测,为安全管理提供有效指导。     

基于人工神经网络的矿井通风系统评价研究

以矿井通风系统的“安全可靠、经济合理”和其定义所包含的各项内容为依据,从矿井通风动力、通风网络、通风设施、通风质量、通风监测、防灾抗灾能力、通风电耗、通风能力8个方面,确立了16项矿井通风系统评价指标,建立了一个新的矿井通风系统评价指标体系。采用人工神经网络中的BP网络算法,在VisualC++6.0平台上研制开发了矿井通风系统评价BP网络模型的计算机程序。并经过实际生产矿井检验,预测结果与实际完全吻合,说明了笔者所确定的矿井通风系统评价指标体系可以反映矿井通风系统的状况,所采用的BP网络算法正确,可以用来指导实际工作。该计算程序简单,易于操作,有一定的推广应用价值。     

断面突然扩大巷道流场特征及局部阻力特性研究

为研究突扩巷道流场特征和局部阻力特性随壁面粗糙度的变化规律,采用计算流体力学(CFD)方法对实际巷道进行数值模拟,并基于流体相似理论,搭建相似比为1∶20的实验模型,使用粒子图像测速(PIV)系统等实验装置和仪器进行突扩巷道流场测试实验与局部阻力测定实验,将实验结果对模拟进行验证,根据模拟结果,对不同壁面粗糙度的突扩巷道流场特征和局部阻力特性进行分析。研究结果表明：在流场测试方面,随风速增大,突扩后涡流区长度先增大后保持不变;在局部阻力测定方面,数值模拟结果与实验测定结果相差在10%以内,随着巷道粗糙度增加,突扩巷道局部阻力系数呈非线性增大,且当突扩比为1∶2时,粗糙度分别为0.02,0.04,0.06,0.08 m的突扩巷道局部阻力系数ξ₁分别为0.373 6,0.386 3,0.395 0,0.401 6。研究结果对于新掘巷道的局部通风阻力预测工作,以及为矿井智能通风提供准确风阻参数具有重要意义。     

基于广义回归神经网络的矿井涌水量预测

矿井涌水量预测对矿山的安全生产和地下水资源的保护都有着重要意义。将广义回归神经网络(GRNN)引入到矿井涌水量预测中,以实例为研究基础,提出采用GRNN对矿井涌水量预测问题进行建模,将大气降水、采空区面积和底板构造断裂及采动裂隙三个影响因子作为网络输入,涌水量作为预测输出,采取交叉验证方法获得光滑因子来建立预测模型。预测结果表明,GRNN模型的预测值与真实值的最大相对误差仅为4.27%,而BP神经网络预测的最大相对误差为10.48%。同时,减少训练样本数量,即应用于小样本预测问题时,GRNN模型的预测结果较BP神经网络精度高且稳定性好。因此,应用GRNN模型进行矿井涌水量预测是准确的、可行的。     

矿井通风系统BP网络评价法的可行性研究

BP网络及改进的BP网络方法常用于矿井通风系统评价,但其可行性得不到验证.在比较完善的矿井通风系统评价指标体系的基础上,用Visual Basic 6.0编制了模糊综合评判法和BP网络评价法程序.最后,结合算例比较了2种方法的评价结果,验证了BP神经网络用于矿井通风系统评价的正确性和可行性.     

矿井通风优化评价指标体系权重确定

针对矿井通风优化评价指标体系,在专家评分的基础上,采用拉开档次法确定指标体系权重。综合矿井通风优化评价模型理论,建立以技术、经济、抗灾和管理等4个方面为准则层,以通风方式合理性、通风网络布局合理性和通风巷道阻力合理性等20项为指标层的指标体系,通过各指标大小及其排序明确矿井通风优化工作重点,为决策者进行优化工作提供的参考依据。计算结果表明,在指标层方面,权重值最大的指标是通风网络布局合理性,其次是通风巷井工程费;在准则层方面,技术可靠性指标共有4项指标排名前十,比重为31.7%,管理性指标总体比重为16.8%。综上所述,经济性与技术性指标是矿井通风优化及控制的研究重点。其中,通风网络布局合理性、通风巷井工程费、通风巷道阻力合理性和吨煤通风电费等4项指标是研究重点的主要方面。     

矿井通风网络压能图节点分层算法研究

为解决人工绘制矿井通风网络图与压能图工作量繁重的问题,基于对矿井通风网络图与矿井通风压能图的特点与作用的研究,提出了具有通风网络图与压能图部分特点的矿井通风网络压能图的概念及其特点与作用。采用分层算法实现对矿井通风网络压能图中各节点纵向相对位置的确定,为避免巷道两端节点压能值因取整相等时被分到同一层的问题,提出运用最长路径算法对各巷道节点进行第1次分层,再利用各节点的相对压能值进行2次分层的绘制方法。构造以分层算法绘制通风网络压能图的整体框架,为实现矿井通风网络压能图的自动绘制提供了技术支持。     

基于网络分析的矿井通风智能诊断专家系统

提出了矿井通风智能诊断专家系统来解决通风系统故障诊断问题,设计了矿井通风智能诊断专家系统知识库和推理机,提出用逐步线性回归分析法确定可能引起某巷道风速超限的风路集合.在知识库中把通风系统故障原因详细归类,在专家系统推理机中进一步缩小了故障范围并推断故障原因.给出了矿井通风智能诊断专家系统推理流程并设计了用户接口,故障诊断结果图可以直接显示故障巷道范围、故障原因及故障巷道列表.最后对大明矿进行了工业试验,智能诊断专家系统的故障诊断结果与实际结果一致,验证了系统的可行性.     

多风机多级机站通风系统优化的模糊群体决策法

矿井通风系统是一个复杂的非线性系统,具有随机性、模糊性和不确定性特征。为了实现矿井通风的系统安全,对系统的安全性进行了定性、定量的预测分析和安全评价。按目标分层,用分层模糊优选理论对矿井通风系统设计方案进行优选,分层时允许评价因素重叠,从而便于确定目标与评价因素的权重。对矿井通风系统建立了多个设计方案的评判指标体系,并应用模糊群体决策确定矿井通风系统方案评判指标的权值,研究成果已应用于中条山有色金属公司胡家峪铜矿通风系统优化研究中,获得了满意的结果。     

矿井通风网络数据可靠性检验

进行矿井通风阻力测定时,由于受环境的温度、湿度、压力传递存在时间差以及测点处标高不准确等因素的影响,根据实测数据,计算所得矿井巷道基础数据存在一定的误差,常用的测量数据检验方法只能对若干条通路进行闭合回路检验,而不能对全矿井通风网络基础参数进行可靠性检验。本文中所介绍的检验方法将风网基础数据输入通风网络解算软件,以实测风量和经过计算所得巷道风阻为基准,实测风量为目标条件,进行计算机通风网络模拟,对全矿井巷道风阻进行连续的优化调整,使通风网络模拟结果与实际测定各巷道风量基本符合,从而实现全矿井风网基础数据的可靠性检验。该方法在某矿进行了实际应用,实践证明此方法科学、准确的获得了全矿巷道风阻参数,为矿井的通风改造奠定了技术基础。     

基于可变模糊理论的矿井通风网络压能分布合理性研究

通过对矿井通风网络压能分布进行研究,建立了矿井通风网络压能分布的影响因素指标体系,对百米流程风阻、巷道阻力比、网络结构类型以及有无均压措施四因素进行了量化分析;提出了采用可变模糊理论评价分析矿井通风网络压能分布合理性的方法,并将该方法进行了实例应用,准确快速找出了压力分布存在问题的巷道分支;应用表明该方法可以较好的进行复杂矿井通风网络压能分布合理性评价,评价结果可为矿井通风网络数值模拟、矿井通风系统安全稳定性的评断提供依据。     

BP神经网络在矿井本质安全程度评价中的应用

采用BP神经网络对矿井本质安全程度进行评价。介绍了矿井本质安全程度评价方法以及BP神经网络的结构及原理;按照BP神经网络训练的步骤,以matlab6．0为平台,利用其内嵌的神经网络工具箱,生成通用的神经网络评价模型;输入经过标准化后的矿井本质安全程度指标的评价分数,投入神经网络运算,就可以得出该矿井的本质安全程度。     

矿井3D风网图及基于MATLAB仿真编程实现

针对复杂矿井通风网络解算问题,基于MATLAB语言及其图形处理平台,提出用真实3D矿井巷道连结关系(3D风网图)代替复杂网络图进行解算.该方案只需将实际矿井巷道真实描画出来,由计算机程序自动从真实巷道中提取通风网络的拓扑关系,并自动添加大气、通风机风硐、掘进巷道风筒等辅助分支,将同属性巷道分支合并,缩减通风网络图的规模,得到计算所需的内部通风网络图.3D风网图是将矿井通风网络看作一个力学模型,直接按基本回路计算自然风压.从本质上说,3D风网图表达的是"具象"的通风网络图,它超越了传统平面网络图的技术层面.应用该通风仿真程序,能有效解决矿井通风信息管理、三维矿井通风立体图的自动生成、矿井通风网络自动解算、风网参数的自动标注等问题,在铁法矿区大兴煤矿的应用结果验证了其可靠性.     

BP神经网络法预测唐山市需水量

需水量预测研究已成为当前水资源规划与管理研究中的重要课题之一.本文设定不同的神经网络运行次数,根据预测结果进行误差分析,BP神经网络在运行5 000次时,具有高度的可信度和可行性.应用5 000次运行次数的BP神经网络模型对唐山市规划水平年的需水量进行预测.最后引入人均综合用水量概念,结果表明,预测结果在理论上和实际上都具有可行性.