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煤与瓦斯突出判识及灾害气体运移规律研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【作者】 杨守国;
【关键词】 瓦斯; 预警; 煤与瓦斯突出; 辅助决策; 运移规律;
【英文关键词】 gas; early warning; coal and gas outburst; decision support; migration law;
【中文摘要】 我国煤矿发生特别重大事故中,绝大多数是瓦斯爆炸事故,且不少重特大瓦斯爆炸事故都是由局部瓦斯事故在一定时间后引发瓦斯爆炸而形成的。本文针对这一情况,基于人工神经网络建立了瓦斯涌出异常类型识别模型,采用多传感器联合判识方法实现了突出地点判识和灾变影响范围解算;对灾害气体在通风系统中扩散运移规律及非稳态下通风网络仿真进行了研究,并将二者进行结合,建立了非稳态条件下风网及瓦斯分布解算模型;开发了一套矿井煤与瓦斯突出在线判识及应急辅助决策软件,能快速识别并判断瓦斯涌出异常事件发生地点、类型,自动分析、预测灾害气体波及范围,并提供应急辅助决策建议,实现了在线预警和可视化显示,可为灾变时期应急提供科学、快捷的辅助决策手段,具有创新性。 论文取得的主要研究成果如下: ①对各类瓦斯异常涌出特征进行分析,并从浓度曲线峰值、浓度上升阶段变化、浓度衰减阶段变化及瓦斯异常涌出持续时间,对各类瓦斯异常涌出进行了对比,得出了各类瓦斯涌出异常浓度曲线特征。 ②利用人工神经网络理论,建立了以浓度峰值、上升速度(%/min)、衰减速度(%/min)、衰减时是否有负指数特征作为判识指标的瓦斯涌出异常类型判识模型。 ...
【英文摘要】 Major accidents in coal mines in China are caused mostly by gas explosion, among which a number of serious ones result from local gas accidents after a certain amount of time. Under this situation,abnormal gas emission type recognition model has been established based on artificial neural network, while using multiple sensors to identify jointly,thus emission locations can be identified,and disaster effect range can be resolved; The diffusion and migration law of disaster gases in ventilation system and ven...
【更新日期】 2015-11-10

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