煤礦突發(fā)水災害預警系統(tǒng)設計.pdf

1、隨著我國經濟的飛速發(fā)展，煤炭的需求日益增長，煤礦的生產任務不斷增加，煤礦安全問題也變得尤為突出。近年來，我國的煤礦事故死亡人數一直高居世界之首，究其原因除了我國煤礦的基礎安全設施薄弱、人員安全意識差之外，還與我們對煤礦安全管理的預警工作開展緩慢有關。煤礦的地理特點致使其在事故救援方面存在諸如破壞程度大、應急救援困難等不利因素，但與其他的煤礦事故不同，如果能提前預測煤礦突發(fā)水災害，可以采取排水降壓、預留煤柱等防治措施避免突水事故的發(fā)生或者

2、減小其造成的損失。煤礦突發(fā)水災害預警系統(tǒng)能夠通過科學的手段和方法預測突水事故，降低突水事故的發(fā)生頻率，減少煤礦人員傷亡，提高企業(yè)經濟效益，提升政府在公眾心目的形象，具有較高的經濟和社會效益。目前，能夠在企業(yè)中實際運用的煤礦突發(fā)水災害預警系統(tǒng)較少，對此的研究大都停留在理論階段，實用性需要進一步改進。
　　 本文提出煤礦突發(fā)水災害預警系統(tǒng)的設計，其主要包括數據監(jiān)測和預測兩個重要模塊和用戶管理、數據查詢、事后信息錄入三個輔助模塊。文章

3、首先以煤礦突發(fā)水災害機理為基礎，分析突水的主要影響因素，建立煤礦突發(fā)水災害預警系統(tǒng)的監(jiān)測指標體系，并運用Access數據庫、VB，設計煤礦突發(fā)水災害預警系統(tǒng)的登陸、數據輸入、查詢與用戶管理界面。
　　 其次通過對煤礦突發(fā)水災害常規(guī)算法的對比分析，選擇BP神經網絡集成模型建立煤礦突發(fā)水災害預測模型，并根據突水量與礦井最大排水量間的關系，對煤礦突發(fā)水災害進行等級劃分，確定預警界限值，將matlab、Access數據庫和VB相結合，設