易自燃煤层综采工作面CO涌出源及影响因素研究

发布时间：2018-08-03 18:46

【摘要】：煤层正常开采期间工作面CO的产生来源及其影响因素较多,而大部分情况下是来自于采空区的遗煤自燃。但是在我国陕北地区的某些煤矿,其采空区遗煤自燃情况不严重,工作面上隅角CO出现超限现象,严重影响了矿井的防灭火工作。因此,对工作面CO产生的来源、CO涌出规律和影响因素进行分析研究,对于治理CO超限现象具有重要的意义。本文以神木县何家塔煤矿50104工作面为研究对象,对综采工作面上隅角CO超限的来源及其影响因素进行分析。在来源方面主要对工作面隔离煤柱进行钻孔实验分析,得出隔离煤柱产生CO的情况。对于采空区的情况采用埋管的方法和矿井束管分析系统,得到采空区内CO的分布规律,并结合矿压情况及工作面风量得出隔离煤柱及附近采空遗煤是工作面CO的主要来源。针对影响CO涌出量的因素分析方面,采用灰色关联分析计算7大影响因素的灰色关联度,并找出主要影响因素。根据主要影响因素建立工作面上隅角CO涌出量的BP神经网络预测模型,该模型的预测误差在0.6%-1.5%之间,并采用权重贡献率公式计算主要影响因素的权重值,得出权重值排序。本文使用MATLAB GUI软件进行进编程,开发权重计算辅助系统。在BP模型建立成功后输出权值矩阵W和V,利用该软件能够快速计算出其输入因素的权重值,并以饼状图和柱状图的形式显示在系统界面中。结果表明:该系统可以对影响CO涌出量的因素的权重值进行快速有效的计算。
[Abstract]:There are many sources and influencing factors of CO in coal face during normal mining period, but in most cases it comes from the spontaneous combustion of coal in goaf. However, in some coal mines in northern Shaanxi, the spontaneous combustion of coal left in the goaf is not serious, and the phenomenon of CO in the upper corner of the working face exceeds the limit, which seriously affects the fire prevention and extinguishing work of the mine. Therefore, it is of great significance to analyze and study the source and influencing factors of CO emission in working face. Taking the 50104 face of Hejiata Coal Mine in Shenmu County as the research object, this paper analyzes the source of CO excess in the upper corner of fully mechanized coal mining face and its influencing factors. In the aspect of source, the drilling experiment of coal pillar in working face is carried out, and the condition of CO produced by coal pillar is obtained. The distribution of CO in the goaf is obtained by using the method of buried pipe and the analysis system of mine beam pipe. Combined with the situation of mine pressure and the air volume of the face, it is concluded that the main source of CO in the working face is the separation of coal pillar and the coal left in the mining area nearby. In view of the factors affecting CO emission, grey correlation analysis is used to calculate the grey correlation degree of seven major influencing factors, and the main influencing factors are found out. According to the main influencing factors, the BP neural network prediction model of CO emission from the upper corner of the working face is established. The prediction error of the model is between 0.6% and 1.5%. The weight value of the main influencing factor is calculated by the formula of the weight contribution rate, and the weight value ranking is obtained. In this paper, the MATLAB GUI software is used for programming, and the auxiliary system for weight calculation is developed. After the establishment of BP model, the output weight matrices W and V can be used to calculate the weights of the input factors quickly, and displayed in the interface of the system in the form of pie chart and bar chart. The results show that the system can calculate the weight of the factors affecting CO emission quickly and effectively.
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TD752.2

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本文编号：2162671