基于危险源理论煤矿瓦斯灾害监测预警技术及其应用研究

发布时间：2017-09-13 01:05

  本文关键词：基于危险源理论煤矿瓦斯灾害监测预警技术及其应用研究

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【摘要】：我国是煤炭生产大国，年煤炭产量居世界首位。然而，由于自然条件的复杂性，采深的不断增加，煤炭产量的急剧增加，安全投入、安全技术、安全装备和安全管理的不到位等多方面的原因，使我国煤矿的安全生产形势非常严峻。近年来，瓦斯煤尘爆炸、煤与瓦斯突出、矿井火灾、矿井顶底板突水等矿井重大灾害导致的伤亡事故层出不穷，已成为制约高产高效集约化开采技术发展最重要的因素。 本文主要从以下几方面进行了研究：从我国煤炭行业目前灾害预警技术研究的现状出发，运用三类危险源的思想分析列举了可能导致瓦斯爆炸的各种不安全因素，并结合瓦斯爆炸的链式反应理论对瓦斯爆炸危险源的辨识进行了深入的分析，分析列举了煤矿瓦斯爆炸的危险源（如瓦斯积聚的可能区域有13种，引起瓦斯爆炸的火源分类主要有10种），，确定了煤矿瓦斯爆炸预警的对象，然后结合安全系统工程以及煤矿危险源常用的辨识方法，指出了煤矿瓦斯爆炸预警管理的指导思想；考虑了地应力的分布、煤体瓦斯的压力分布与渗流、煤体材料的不均匀性、吸附瓦斯的解吸等瓦斯突出的主要影响因素，建立了煤与瓦斯突出的力学模型，分析了揭石门、煤巷掘进、回采工作面的煤与瓦斯突出特点，为突出预警提供了参考依据；结合对瓦斯灾害超前判识及分区分级控制技术和装备研究、瓦斯灾害预警系统的研究，确定了煤矿瓦斯爆炸的预警系统及其所需的各个组成部分；最后再将BP神经网络技术以及GIS技术与瓦斯传感器、温度传感器相结合，建立煤与瓦斯突出预警模型，进行突出危险等级的划分，并将预警系统成果在平煤股份十二矿进行了现场应用，成功进行了煤与瓦斯突出灾害的预警，验证了预警系统的合理性和安全性。 综合以上几方面的研究，运用此模型可以对我国煤炭行业在生产过程中进行动态的风险预警，促进煤矿的安全管理从事后分析型向事前预防型的转变，从而尽可能的降低煤矿瓦斯爆炸事故的发生频率，从根本上避免一些不必要事故的发生。
【关键词】：危险源 瓦斯爆炸 预警技术 瓦斯涌出
【学位授予单位】：内蒙古科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD712.7
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 煤炭行业的重要性及安全事故状况9-10
• 1.2 国内外预警技术研究现状10-12
• 1.2.1 预警方法的起源10-11
• 1.2.2 国外煤矿灾害预警技术研究现状11
• 1.2.3 国内煤矿灾害预警技术研究现状11-12
• 1.3 现有的煤矿安全预警技术的缺陷12
• 1.4 研究目的12-14
• 2 瓦斯爆炸理论与危险源辨识14-23
• 2.1 瓦斯爆炸机理14-16
• 2.1.1 链式反应理论14-15
• 2.1.2 链反应的过程15
• 2.1.3 甲烷爆炸的链反应过程15-16
• 2.2 瓦斯爆炸危险源理论16-17
• 2.2.1 危险源的起源16
• 2.2.2 危险源的概念16-17
• 2.3 煤矿瓦斯爆炸危险源的辨识17-18
• 2.3.1 瓦斯爆炸危险源的辨识方法17
• 2.3.2 煤矿瓦斯爆炸危险源的分类17-18
• 2.4 煤矿瓦斯爆炸危险源系统结构分析18-21
• 2.4.1 煤矿瓦斯爆炸危险源的性质18-19
• 2.4.2 瓦斯爆炸三类危险源概述19-21
• 2.5 本章小结21-23
• 3 煤矿瓦斯灾害监测预警技术研究23-47
• 3.1 煤矿瓦斯爆炸风险预警系统的基本原理及指导思想23-25
• 3.1.1 建立预警系统的目的23
• 3.1.2 煤矿瓦斯爆炸预警系统的建立原则及要求23-25
• 3.2 预警技术路线25-26
• 3.3 重大灾害预警系统研究26-40
• 3.3.1 煤与瓦斯突出综合预警系统26-36
• 3.3.2 瓦斯爆炸预警系统36-40
• 3.4 系统检验及现场试验40-46
• 3.4.1 煤矿高可靠性快速反应安全监控系统40-43
• 3.4.2 煤矿重大灾害预警系统43-46
• 3.5 本章小结46-47
• 4 煤与瓦斯突出力学模拟研究47-61
• 4.1 判断突出危险性力学模型建立47-49
• 4.2 突出危险性三维流固耦合力学模型考核资料整理49-55
• 4.3 揭石门突出、煤巷掘进突出和回采面突出的数值模拟55-59
• 4.4 煤与瓦斯突出危险性分析软件59-60
• 4.5 本章小结60-61
• 5 基于人工神经的网络的煤与瓦斯突出预警系统61-74
• 5.1 人工神经网络理论61-62
• 5.1.1 神经网络发展历史61
• 5.1.2 神经网络特点61-62
• 5.2 人工神经网络的基本框架62-67
• 5.2.1 神经网络的互连模式62-64
• 5.2.2 反向传播网络64-67
• 5.3 阳泉矿瓦斯涌出量预测67-72
• 5.4 煤与瓦斯突出预测多元信息复合技术研究72-73
• 5.5 本章小结73-74
• 结论74-75
• 参考文献75-79
• 在学研究成果79-80
• 致谢80

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：840594