煤礦采場(chǎng)瓦斯分布與分布場(chǎng)重構(gòu)技術(shù)研究.pdf

1、瓦斯事故是煤礦最嚴(yán)重的事故形式,往往造成大量的人員傷亡和重大的經(jīng)濟(jì)損失。煤礦瓦斯爆炸事故中,絕大多數(shù)發(fā)生在回采掘進(jìn)區(qū)域。回采掘進(jìn)區(qū)域巷道是主要的瓦斯涌出區(qū)域,容易發(fā)生瓦斯積聚。對(duì)采掘巷道風(fēng)流內(nèi)的瓦斯分布主要采用計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬,能夠認(rèn)識(shí)瓦斯的分布規(guī)律,優(yōu)化通風(fēng)設(shè)計(jì),但無(wú)法根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)瓦斯?jié)舛葘?duì)瓦斯涌出及積聚區(qū)域做出判斷及預(yù)測(cè),不能根據(jù)煤礦實(shí)測(cè)瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)對(duì)采場(chǎng)的瓦斯分布做出有效分析。利用現(xiàn)場(chǎng)瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行瓦斯分布場(chǎng)的重構(gòu),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)采場(chǎng)

2、瓦斯分布的定量化認(rèn)識(shí),實(shí)現(xiàn)快速確定瓦斯涌出與積聚區(qū)域。因此,本文主要就采場(chǎng)瓦斯分布規(guī)律進(jìn)行理論和試驗(yàn)分析、瓦斯分布場(chǎng)重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行研究。
　　論文完成的主要工作有:
　　(1)建立回采工作面巷道中通風(fēng)物理模型和風(fēng)流紊流流動(dòng)的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)現(xiàn)有湍流理論,基于CFD分析軟件計(jì)算平臺(tái),對(duì)井下巷道內(nèi)風(fēng)流運(yùn)移過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬分析,掌握了采場(chǎng)巷道內(nèi)的風(fēng)流流場(chǎng)和瓦斯分布的一般規(guī)律,為重構(gòu)瓦斯分布場(chǎng)提供了理論依據(jù)。研究顯示采煤機(jī)機(jī)頭截割部和

3、上隅角是容易發(fā)生瓦斯積聚區(qū)域,應(yīng)加強(qiáng)該區(qū)域的瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)。
　　(2)對(duì)采掘工作面瓦斯監(jiān)測(cè)的基本要求做了介紹,闡述了采場(chǎng)瓦斯監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn),提出通過(guò)改進(jìn)單元法對(duì)采場(chǎng)瓦斯?jié)舛鹊姆植歼M(jìn)行測(cè)定,對(duì)測(cè)量獲得的瓦斯?jié)舛冗M(jìn)行了趨勢(shì)面擬合和數(shù)學(xué)插值分析。通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析研究,結(jié)果顯示采場(chǎng)瓦斯分布的現(xiàn)實(shí)規(guī)律與理論仿真分析一致,為重構(gòu)瓦斯分布場(chǎng)提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。
　　(3)提出基于空間信息統(tǒng)計(jì)方法的采場(chǎng)瓦斯分布場(chǎng)的重構(gòu)技術(shù)。傳統(tǒng)插值

4、方法由于自身的缺點(diǎn)難以實(shí)現(xiàn)稀疏數(shù)據(jù)下的瓦斯分布場(chǎng)的重構(gòu)?？臻g信息統(tǒng)計(jì)方法以區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ),以變異函數(shù)為基本工具,對(duì)研究具有隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)相關(guān)性的數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)最佳無(wú)偏內(nèi)插估計(jì)。論文通過(guò)對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)計(jì)算及對(duì)采用多種模型擬合結(jié)果的交叉驗(yàn)證比較分析,確定采用冪函數(shù)模型擬合進(jìn)行克里金插值的瓦斯分布場(chǎng)重構(gòu)方法。
　　(4)提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的瓦斯分布場(chǎng)重構(gòu)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值具有良好的非線性逼近能力,介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,

5、通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分別利用BF網(wǎng)絡(luò)算法和RBF網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行訓(xùn)練,結(jié)果顯示,廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法重構(gòu)的瓦斯分布場(chǎng)具有最好的重構(gòu)特性,重構(gòu)瓦斯分布場(chǎng)光滑連續(xù)性好,且具有理想的擬合精度。
　　(5)完成了對(duì)上述兩種重構(gòu)技術(shù)的實(shí)踐和數(shù)據(jù)適應(yīng)性的比較分析。兩種瓦斯重構(gòu)方法均具有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用案例,因此通過(guò)對(duì)一組采場(chǎng)實(shí)測(cè)的瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了重構(gòu)比較分析,并通過(guò)逐漸減少參加重構(gòu)的樣本數(shù)據(jù)的方式,檢驗(yàn)兩種重構(gòu)方法的數(shù)據(jù)適應(yīng)性及預(yù)測(cè)性能。結(jié)果