矿井热动力灾害救援安全性评价与动态预测

发布时间：2017-09-21 04:06

  本文关键词：矿井热动力灾害救援安全性评价与动态预测

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【摘要】：矿井热动力灾害是煤矿的重大灾害类型,具有突发性强、灾情发展迅速、伤亡人数大、容易引发继发灾害、救援困难等特点。在灾害救援过程中,由于灾区存在的热力作用,往往会造成灾区通风紊乱,使灾情更加模糊化和复杂化,随时都有可能发生瓦斯爆炸。加之,救援决策往往会遇到进退取舍“两难”的问题,一旦决策失误,就有可能造成救援人员伤亡,扩大事故严重程度。因此,研究矿井热动力灾害救援安全性评价和动态预测方法,将对救援决策具有重要的理论指导意义。论文首先总结了矿井热动力灾害的成因、影响因素、灾害类型和传播蔓延特性,分析了矿井热动力继发灾害的类型和致灾形式,得到了矿井热动力灾害致灾特点和规律;从救援人员的角度分析了各种继发灾害的危险性,得到热力作用下的热动力继发灾害具有极强的模糊性和难预测性等特点,尤其是继发性瓦斯爆炸更加难以准确判定,严重威胁救援人员的生命安全。根据瓦斯爆炸的形成条件和影响因素,结合煤矿发生瓦斯爆炸的特点和规律,提出了瓦斯爆炸判定方法,可用来判定瓦斯爆炸时间、概率和位置三个关键指标;根据热动力灾变发生后,灾区瓦斯和氧气浓度升高速度等特点,将瓦斯爆炸分为高浓度瓦斯爆炸和低浓度瓦斯爆炸,并划分了相应的瓦斯爆炸时间范围;根据瓦斯积聚特点,将井下区域分为封闭区域和巷道区域两大类,结合提出的判定方法对这两类区域瓦斯爆炸的特点和危险性进行了分析,同时也验证了该方法的科学性和合理性。基于现代事故致因理论,采用“人-机-环-管理”系统分析法,将影响灾害救援安全性的因素分为14个大类、50个小类,初步建立了矿井热动力灾害救援安全性评价指标;在分析和总结评价指标的筛选、优化方法的基础上,结合评价目标的特点和评价指标的建立原则,采用Delphi法和AHP法对评价指标进行了优化,得到了优选的矿井热动力灾害救援安全评价指标;针对矿井热动力灾害救援安全性评价指标的特点,提出了指标的处理、量化和权重赋值方法。基于提出的评价模型的建模思路和优选的评价指标,采用AHP分析法和模糊理论,建立了AHP-FCE评价模型;利用3个具体的煤矿热动力灾害救援案例对该模型进行了检验;结合煤矿与非煤矿山的异同,首先将该模型应用于非煤矿山事故救援中,对评价指标中“人-机-管理”部分和模型的合理性进行了验证;然后,将该模型应用于搜集到的20个矿井热动力灾害救援案例中的60组灾情,进行了安全等级评价,为基于人工智能算法的动态预测模型提供了科学准确的样本数据。结合矿井热动力灾害救援安全性评价的特点,引进了极限学习机理论和算法;分析和总结了常见极限学习机的算法步骤和特点,采用改进的I-ELM算法建立了基于ELM的矿井热动力灾害救援安全性动态预测模型;利用该模型对实际热动力灾害救援案例的安全性进行了定量化预测,检验了该预测方法的准确性和可靠性。通过本文的研究成果,可根据救援过程中实时获取到的灾情信息,快速、定量化判定救援人员进入灾区救援的安全性,这将对矿井热动力灾害救援的指挥决策具有重要的理论指导意义。
【关键词】：煤矿应急救援 热动力灾害 救援安全性 动态预测 判定方法 评价指标优选
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD773
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-26
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-13
• 1.1.2 研究意义13
• 1.2 国内外研究现状13-23
• 1.2.1 矿井热动力灾害发展及演化过程13-15
• 1.2.2 矿井热动力灾害评价与预测15-18
• 1.2.3 矿井灾害救援决策与评价18-21
• 1.2.4 安全评价技术与方法21-23
• 1.3 存在的不足和发展趋势23
• 1.4 研究内容和技术路线23-26
• 1.4.1 研究内容23-24
• 1.4.2 技术路线24-26
• 2 矿井热动力继发灾害的特点及规律26-44
• 2.1 矿井热动力灾害的特点26-35
• 2.1.1 成因与影响因素分析26-30
• 2.1.2 灾害的类型及特点30-32
• 2.1.3 灾害的传播蔓延特性32-35
• 2.2 矿井热动力继发灾害类型及其危害35-38
• 2.2.1 继发灾害的类型35-36
• 2.2.2 继发性热动力灾害的危害36-38
• 2.3 继发性热动力灾害特点及规律38-42
• 2.3.1 矿井火灾的特点38-39
• 2.3.2 继发性瓦斯爆炸的特点39-42
• 2.4 本章小结42-44
• 3 矿井热动力继发灾害的判定方法44-56
• 3.1 判定方法的提出44
• 3.2 瓦斯爆炸关键指标的判定44-52
• 3.2.1 瓦斯爆炸时间44-49
• 3.2.2 瓦斯爆炸概率49-51
• 3.2.3 瓦斯爆炸位置51-52
• 3.3 井下不同区域发生热动力继发灾害的规律52-55
• 3.3.1 封闭区域瓦斯爆炸52-54
• 3.3.2 巷道区域瓦斯爆炸54-55
• 3.4 本章小结55-56
• 4 矿井热动力灾害救援安全性评价指标优选56-75
• 4.1 评价指标的选取56-62
• 4.1.1 指标的选取原则56-57
• 4.1.2 评价指标的初步选取57-62
• 4.2 评价指标的优化62-69
• 4.2.1 评价指标的优化方法62-64
• 4.2.2 评价指标的优化过程64-68
• 4.2.3 优化后的评价指标68-69
• 4.3 评价指标预处理与量化方法69-74
• 4.3.1 评价指标的预处理方法70-72
• 4.3.2 评价指标量化方法72
• 4.3.3 评价指标权重赋值方法72-74
• 4.4 本章小结74-75
• 5 基于AHP-FCE的矿井热动力灾害救援安全性评价75-99
• 5.1 模型的构建思想和原则75-76
• 5.1.1 模型的类型及特点75-76
• 5.1.2 建模的基本原则76
• 5.2 基于非线性多层次模糊综合评价模型76-81
• 5.2.1 评价模型的结构76-77
• 5.2.2 评价模型的具体步骤77-81
• 5.3 评价模型的检验与分析81-92
• 5.3.1 灾害救援案例与指标提取82-89
• 5.3.2 评价模型的检验89-92
• 5.3.3 评价结果与分析92
• 5.4 评价模型的应用92-98
• 5.4.1 评价模型在非煤矿山事故救援中的应用92-97
• 5.4.2 评价模型在煤矿事故救援中的应用97-98
• 5.5 本章小结98-99
• 6 基于ELM的矿井热动力灾害救援安全性动态预测99-115
• 6.1 极限学习机原理与方法99-107
• 6.1.1 极限学习机的原理99-101
• 6.1.2 常见极限学习机算法与特点101-107
• 6.2 基于I-ELM算法的改进107-109
• 6.3 基于ELM算法的动态预测模型109-113
• 6.3.1 模型的过程与结构109-110
• 6.3.2 模型的训练与仿真110-111
• 6.3.3 预测结果与分析111-113
• 6.4 本章小结113-115
• 7 结论与展望115-117
• 7.1 主要结论115-116
• 7.2 创新点116
• 7.3 研究展望116-117
• 致谢117-118
• 参考文献118-128
• 附录128-132
• 附表132-152

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：892254