矿山井巷模型快速构建与突水避灾三维动态仿真

为准确规划人员最优避灾路径,以矿井现场实测数据为基础,联合Python与Blender快速生成矿山三维井巷模型,建立基于时空动态性的突水漫延仿真平台;综合考虑不同因素对巷道通行状况的影响,建立一种支持从源节点至多目标节点的前N条最优避灾路径搜索方法;调用Blender时间线功能,建立人员避灾逃生演示模型;以山东某矿为工程背景,开展矿井突水与人员最优路径避灾仿真模拟。结果表明:基于Python与Blender联合开发的矿井突水应急避灾仿真平台,可实现矿山井巷系统几何模型的快速构建;可真实模拟不同突水状态下水流漫延过程,为受灾人员规划出前N条最佳避灾路径,并可结合实时水情及时优化最佳避灾路径。     

一种新型的矿井突水分析与预测的支持向量机模型

针对矿井突水样本数少,信息不完整的特点,提出了矿井突水分析的线性核H-SVMs模型。推导模型的理论推广误差公式,设计自顶向下基于SVM最大间隔逐层分类构造H-SVMs的新方法,并应用于实际的矿井突水预测。实验结果表明,线性核H-SVMs模型结构简单、泛化能力强,不仅能很好地预测矿井突水,而且其层次结构能正确反映突水的等级关系,各判别函数的法向量还可以指示各突水影响因素的权重,通过判决函数能有效分析突水影响因素并提取突水预测规则,为矿井突水预测提供了新的方法。     

基于水化学分析的煤矿矿井突水水源判别

矿井突水是煤矿生产过程中的主要自然灾害,准确判定矿井突水水源是解决突水问题的重要条件。基于模糊综合评判和矩阵方程分析数学原理,分别建立了矿井突水的模糊综合评判和矩阵方程分析模型;在水化学分析的基础上,建立了水样6项指标评判标准,利用两种方法分别对某煤矿3个不同突水巷道水样进行了水源判别,并与实际突水水源相比较。结果表明,模糊综合评判和矩阵方程分析均能有效判别矿井突水水源,但各有其优越性及局限性,选择何种判别方法应视矿井突水水化学资料状况而定。     

仙亭煤矿“突水危险区”治理技术探讨

原上京矿务局后洋井+500m运输大巷(仙亭煤矿五采区运输大巷延伸)于1991年发生突水事故,经专家论证突水点及其周边列为"突水危险区".本文通过对"突水危险区"的突水机理、突水通道进行分析,提出了治理方案,以实现安全开采"突水危险区"压覆煤炭资源的目的.     

基于层次分析法的矿井突水风险模糊综合评价

突水风险评价是矿井水害预控管理的重要内容,应用层次分析法与模糊数学理论,对矿井的突水风险进行科学与合理评价。在评价过程中,建立了矿井突水风险评价指标体系,通过比较矩阵的计算确定出突水风险各相关因素的影响权重,并进行权重总排序,找出矿井突水主要影响因素。基于该评价体系,建立二级模糊综合评价模型。应用表明:该评价方法能够对多个定性与定量指标影响的评价进行综合权衡,比较准确有效地反映出矿井突水风险等级。     

吕梁矿区薄层灰岩突水判别研究

吕梁矿区某矿山西组煤层受奥陶系灰岩含水层和太原组灰岩含水层高承压水威胁,工作面回采时发生了底板突水.为了快速、准确判别突水水源类型,分析突水原因并制定合理的治理措施,采用灰色关联度法分析水质关联度,利用弹塑性理论计算了煤层采动后底板最大破坏深度,分析了隔水层厚度及岩性组合的隔水性能.分析结果表明,煤层底板隔水层厚度平均26m,且软岩所占比例达到62.18％,灰色关联度分析突水水源接近太原组灰岩水,底板最大破坏深度26.7m,距离煤壁22.4m,与实际突水点吻合,判断突水水源为太原组灰岩水.     

基于改进AHP的地下矿突水风险评价

地下矿突水风险的有效评价是矿井水害防治与安全开采的基本前提与重要基础。为了科学有效地评价地下矿突水事故风险,在深入研究分析与归纳地下矿突水因素的基础上,构建了较为全面的矿井突水事故风险评价指标体系,体系包括7个一级指标,各一级指标有与之对应的二级指标。应用德尔菲法对各项指标进行统一打分并求平均值,对层次分析法进行改进并应用于确定各项指标的权重,然后根据风险评价模型计算出评价结果。最后,结合国内某典型矿山进行实际的应用,所得结果与实际情况一致性较好,说明该方法可以提高矿井突水风险评价的有效性与准确性,具有较好的可行性。     

浅析突水事故及安全管理措施

本文通过回顾邵武煤矿煤炭开采中的突水事故 ,对矿井充水机理进行研究 ,分析突水事故的成因 ,提出加强健康与安全管理及以人为本的防突水安全管理措施 ,能有效地降低或避免突水事故的发生     

基于模糊聚类分析的矿井突水预测及危险性评价

运用模糊数学的基本原理，分析了矿井地下水突水条件及其影响因素，通过模糊聚类的实例分析，建立了区分矿山井下工作面突水的危险性预测与判别标准，为井下地下水防治和矿山安全生产提供了重要保证。     

黄华垌斜井突透水与水文地质的探讨

黄华垌斜井自1989年采用被顶煤开采厚煤层以来，先后出现过四次采面涌水突然增大和两次大的采空区突透水．采空区突透水成为矿井重大的安全问题。本文试图对突透水的成因与矿井复杂的水文地质及厚煤层的开采关系进行探讨，并提供专家分析研究．寻求该矿井防治水的对策及预防突透水的有效措施，以确保矿井的安全生产。     

非煤矿山突水淹井应急救援适用性技术综述

矿山水害事故破坏性大,突发性强,给人民生命和国家财产造成无法挽回的损失,突水淹井应急救援已引起社会各界的高度关注。本文通过对近年来非煤矿山突水淹井应急救援现状调研和分析,指出了目前突水应急救援技术和装备存在的主要问题。针对突水应急救援危险性大、技术难度高和时效性强的特点,阐述了突水应急救援适用性关键配套技术,对井下突水点位置探测、强排水、在地面快速钻孔形成救生通道的快速钻探、快速注浆堵水等突水应急救援适用性技术的原理和应用条件进行了详细介绍。     

我国矿山透水事故致因分析及安全管理对策

为找出影响矿山透水事故的主要因素,提出有针对性的管理对策.首先利用统计分析方法对80起透水事故案例原因进行统计分析,结果显示导致矿山透水事故的直接原因主要有违章、非法开采、越界开采、防水设施不符合规范要求、水文地质资料不清、破坏防水设施;间接原因主要有思想麻痹、安全监督检查不到位、违反探放水原则、法律意识淡薄、安全教育培训不到位.其次,结合透水事故的发生机理,利用鱼刺图法从人、物、环境和管理等方面进行系统分析.综合统计分析和系统分析,确定影响矿山透水事故的主要因素为管理因素.在此基础上,提出了相应的安全管理对策.     

胶带运输巷水幕抑制火灾烟气效率影响因素实验研究

针对胶带运输巷火灾时期有毒烟气蔓延严重威胁工作人员的生命安全问题,提出利用水幕阻烟法抑制火灾烟气传播,搭建小尺寸实验台研究水幕对矿井巷道火灾烟气的阻挡效果。通过分析火灾烟气的运移规律,测量温度分布、非水溶性火灾烟气体积分数的变化,检验矿井运输巷内设置水幕阻烟的有效性。实验结果表明:水幕开启后,其下游空间烟气体积分数降低,能够有效阻止火灾烟气的扩散;水幕远离烟气源、增加水幕层数、水幕向上喷射、喷头压力增大均能够提高水幕的阻烟效果。实验为矿井巷道等地下建筑的防排烟设计提供了思路,对火灾的救援与人员的疏散具有重要意义。     

隧道突泥涌水情景构建及演化状态预测模型*

为实现对隧道突泥涌水事故的有效管控,基于情景分析理论,采用演化路径网络和演化矩阵模型,针对隧道突泥涌水灾害进行情景推演预测。将隧道突泥涌水情景要素归类为孕灾环境、致灾因子、驱动要素和承灾体,研究各要素的属性参数;基于承灾体损失将隧道突泥涌水情景分为6级,分析灾害情景的演化规律;建立灾害全过程的演化路径网络,构建预测灾害情景状态的演化矩阵模型,提出情景状态等级的概率分布算法。将该模型应用于雅叶高速公路折多山隧道,结果表明:该方法可准确地模拟隧道突泥涌水全过程的演化路径及情景状态,预测结果有助于隧道建设单位摸清既有能力和明确防灾任务,为其应急能力建设提供重要依据。     

基于多代理系统(MAS)的煤矿水害事故响应系统

针对煤矿水灾害问题,提出水灾害响应的概念,并以此为基础建立以水灾害预防与治理为主的煤矿水害事故响应系统。该系统将煤矿突水预防和应急响应作为系统的需求,通过Agent组织煤矿及救援单位的有效资源,并以多代理系统(MAS,Multi-AgentSystem)为基础设计了煤矿水灾害响应的协商机制。不仅能及时地响应煤矿的常效排水需求,而且能在水灾害发生后快速制定应急救援方案,克服了原有煤矿水灾害救治流程中响应速度慢、缺乏目的性,救援资源难以有效调配的缺点,为煤矿水灾害的预防、应急救援、灾后处理提供了综合信息平台。应用案例表明,该系统对于提升煤矿水灾害救治的应急能力具有显著效果,并可有效地降低水灾害的人员和财产损失。     

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。     

矿井突水水源识别的RS-LSSVM模型

为了对矿井突水水源进行准确、高效的判别,综合考虑水化学特征,选取Ca~(2+),Mg~(2+),K~++Na~+,HCO-3,SO2-4,Cl~-和总硬度7个指标的质量浓度(mg/L)作为矿井突水水源的最初判别指标。利用粗糙集(RS)理论的属性约简来筛选水化学特征指标,用以作为水源识别的核心判别指标,建立基于RS的矿井突水水源识别的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型。选用约简处理后的13组煤矿数据对模型进行训练,再用训练好的模型对另外12组突水数据进行水源判别,并与未进行属性约简的LSSVM模型及Fisher判别分析法、随机森林方法进行对比。结果表明,利用属性约简方法可以很好地排除原始数据中的冗余信息干扰,因而能有效判别矿井突水水源,使矿井突水水源模型的误判率降低至0;而且指标约简过程可以降低LSSVM运算的复杂度,也能够提高判别效率。     

改进的GA-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水水源的判别是制定防治水措施的重要环节。通过对某矿含水层水化学特 性的相关性分析,将PCA算法、K折交叉验证算法嵌入GA-BP神经网络,提出了一种新的 GA-BP神经网络,将其应用于实例分析中,并与传统的方法进行比较。结果表明:针对 水化学特性相近的含水层,PCA算法能够排除样本中的冗余信息,降低样本指标维度, 简化BP神经网络结构;K折交叉验证算法能够提高GA算法对BP神经网络权值的寻优质量 ,使GA算法的进化方向更具合理性;二者的引入大大优化了传统GA-BP神经网络性能, 其判别精度更高、适用性更强、结果更可靠,在矿井突水水源判别方面具有很好的应用 前景。