毛坪矿矿井通风系统可靠性及稳定性研究

发布时间：2017-07-29 13:08

  本文关键词：毛坪矿矿井通风系统可靠性及稳定性研究

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【摘要】：金属矿地下开采的发展必须安全、可靠、稳定,这主要取决于构成金属矿地下开采各大系统的正常运行和应用的先进技术。在查阅国内外相关文献和研究成果的基础上,采用现场实测、对比分析、理论研究、数值模拟手段,对毛坪矿矿井通风系统进行了相应的理论研究。主要研究工作如下：1、根据采矿设计手册通风系统设计部分,井巷中风量的约束条件不是独立的,因此定义在非灾变状态下,正常生产时间段内巷道风量保持在合理范围概率作为风流可靠度。并通过分析风支中风量数据,确定风支风量服从正态分布。2、矿井通风系统由通风网络系统、风流调节设施、主扇系统三个子系统构成,文中应用网络流理论针对通风网络拓扑结构和通风构筑物特性建立通风网络可靠性分析框图,利用不交化最小路集算法计算毛坪矿通风网络系统的可靠度,再应用模糊数学理论建立主扇可靠性分析模型,分别计算出毛坪矿三个主扇的可靠度。最终计算出毛坪矿矿井通风系统可靠度为0.8262。3、由于通风动力设备的可修复性,文中应用Makov理论建立风机可靠性预测模型,推导出主扇系统的稳态有效度、首次故障时间和可靠度三个可靠性指标。以毛坪矿主扇K45-6-No.17为实例进行可靠性预测分析,并制定提高主扇系统可靠性的安全技术措施,为风机的管理提供理论支持。4、根据毛坪矿实况,确定了矿井通风系统稳定性分析的关键分支,采用单因子法结合3Dvent软件进行模拟解算,探讨了矿井通风系统特征参数的可调节性,量化分析了系统风流在进风段、用风段和回风段的分支风阻变化对关键分支的影响,得到多风机联合作业的耦合关系,并提出提高通风系统稳定性的技术措施。研究紧密结合矿山的生产实际,为毛坪矿矿井通风系统建设提供有力的理论和技术支持。
【关键词】：矿井通风系统 可靠性 稳定性 网络流理论 Markov理论
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD724
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 选题背景14
• 1.2 研究目意义14-15
• 1.3 矿井通风系统可靠性及稳定性研究现状15-19
• 1.3.1 矿井通风系统可靠性研究现状15-18
• 1.3.2 矿井通风系统稳定性研究现状18-19
• 1.4 研究内容与技术路线19-21
• 1.4.1 研究内容19-20
• 1.4.2 技术路线20-21
• 1.5 本章小结21-22
• 第二章 可靠性分析理论基础22-31
• 2.1 通风系统可靠性及稳定性概念分析22
• 2.1.1 可靠性22
• 2.1.2 稳定性22
• 2.2 网络流理论22-25
• 2.2.1 网络流理论基本概念22-24
• 2.2.2 通风系统可靠性定义24-25
• 2.2.3 网络流理论的分析流程25
• 2.3 模糊数学及矿井风机的模糊性25-27
• 2.3.1 模糊数学概述25-26
• 2.3.2 风机运行状态的模糊性26-27
• 2.3.3 风机运行状态模糊综合评价研究步骤27
• 2.4 状态空间法27-28
• 2.4.1 Markov过程概述27-28
• 2.4.2 Markov预测模型建立的过程28
• 2.5 通风系统稳定性分析模型28-30
• 2.5.1 通风网路稳定性概述28-29
• 2.5.2 通风网络稳定性分析的数学模型29-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第三章 毛坪矿矿井通风系统概况31-40
• 3.1 矿山简介31-32
• 3.1.1 开拓系统31
• 3.1.2 采矿方法31
• 3.1.3 开采现状31-32
• 3.2 毛坪矿矿井通风系统现状32-34
• 3.2.1 矿山机械通风方式32
• 3.2.2 中段通风方式32-34
• 3.3 矿井通风系统理论需风量计算34-35
• 3.3.1 矿井总需风量34
• 3.3.2 巷道风量分配34-35
• 3.4 绘制通风网络系统图35-37
• 3.4.1 绘制通风网络图35-36
• 3.4.2 通风网络图中各分支风量分配36-37
• 3.5 毛坪矿井风速监测监控系统37-39
• 3.5.1 毛坪矿矿井监测监控布置概况37-38
• 3.5.2 通风监测技术38-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 矿井通风系统可靠性指标统计分析40-50
• 4.1 统计分析方法40-42
• 4.1.1 分布函数判别40-41
• 4.1.2 分布检验41-42
• 4.1.3 最大似然估计法42
• 4.2 井巷风量分布密度函数估计42-45
• 4.2.1 风量数据采集42-43
• 4.2.2 井巷风量分布密度函数估计43-45
• 4.3 主扇指标统计分析45-49
• 4.3.1 主风机设备故障数据采集45-46
• 4.3.2 主风机故障数据的统计分析46-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 矿井通风系统可靠性分析50-64
• 5.1 基于网络理论的网络系统可靠性分析50-56
• 5.1.1 基于网络流理论的风路可靠性模型51-53
• 5.1.2 通风网络可靠度计算53
• 5.1.3 基于网络流的风网系统可靠性算法53-54
• 5.1.4 基于不交和的最小路集可靠度算法54-56
• 5.2 基于网络流理论的毛坪矿矿井通风网络可靠性分析56-58
• 5.3 基于模糊数学理论的主扇可靠性分析58-61
• 5.3.1 隶属函数的构造方法58-59
• 5.3.2 隶属函数的确定59
• 5.3.3 可靠性指标59
• 5.3.4 指标权重59-60
• 5.3.5 主扇系统可靠性分析60-61
• 5.4 毛坪矿矿井通风系统可靠性分析61-63
• 5.5 本章小结63-64
• 第六章 基于Markov理论的通风机系统可靠性预测模型64-72
• 6.1 Markov理论64-66
• 6.1.1 Markov过程的基本假设64
• 6.1.2 基于Markov过程的可修冗余系统64-66
• 6.2 基于Markov过程的主扇系统可靠性模型66-68
• 6.2.1 主扇系统可靠性标度66-67
• 6.2.2 主扇系统可靠性预测模型67-68
• 6.3 基于Markov过程的主扇系统可靠性预测68-71
• 6.3.1 主扇系统可靠性预测68-69
• 6.3.2 主扇系统可靠性分析69-70
• 6.3.3 提高扇风机可靠性的措施70-71
• 6.4 本章小结71-72
• 第七章 基于3DVENT软件模拟通风稳定性研究72-88
• 7.1 矿井通风系统稳定性影响因素分析72-74
• 7.1.1 通风网路引起的风流不稳定72-73
• 7.1.2 通风动力不稳定73-74
• 7.1.3 其他影响因素74
• 7.2 毛坪矿矿井通风系统风流稳定性研究74-77
• 7.2.1 关键分支的选择原则74-75
• 7.2.2 关键分支的确定75-77
• 7.3 分支风阻变化对通风系统的影响77-86
• 7.3.1 进风段分支风阻变化对关键分支的影响77-80
• 7.3.2 主回风段分支风阻变化对系统的影响80-83
• 7.3.3 采区分支风阻变化对系统的影响83-85
• 7.3.4 分支风阻变化对等积孔的影响85-86
• 7.4 本章小结86-88
• 第八章 结论88-90
• 8.1 主要研究结论88
• 8.2 主要创新点88-89
• 8.3 不足与展望89-90
• 致谢90-91
• 参考文献91-97
• 附录A 硕士阶段公开发表的论文、参加的科研项目及获奖情况97-98
• 附图B 毛坪矿通风系统立体图98-99
• 附录C 毛坪矿矿井通风系统稳定性数值模拟结果数据99-103

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