综掘面风流调控下的瓦斯与粉尘浓度双目标预测模型研究

针对综掘面瓦斯和粉尘浓度预测能力不足,导致瓦斯粉尘积聚难以提前解决,造成风筒出风口风流调控降尘排瓦效果不佳的问题,采用层次分析法确定了瓦斯和粉尘浓度分布的关键影响因素,建立了7-11-3结构的双目标预测神经网络模型,并进行出风口距端头5 m和10 m工况下的应用测试,结果表明:模型误差率最大9.85%,最小0.27%。瓦斯浓度最高降低了45%,粉尘浓度最高降低了40%,有效预防了瓦斯和粉尘浓度的积聚问题。

综掘工作面风流调控下风速及瓦斯粉尘浓度融合预测模型研究

针对综掘工作面传统的通风总量控制管理模式不能根据实际需求进行风流调控,造成瓦斯及粉尘聚集和污染隐患等问题,对风流调控下的风速及瓦斯粉尘浓度多源数据融合神经网络预测模型进行了研究。采用欧拉-拉格朗日法建立了风流调控下的瓦斯及粉尘气固耦合模型并进行了测试验证,模拟分析瓦斯和粉尘颗粒在综掘巷道的分布情况,获取大量不同风流调控方案下的风速及瓦斯粉尘浓度样本数据。采用多层感知器神经网络技术建立预测模型结构,选取对瓦斯及粉尘浓度具有较大影响的风流调控等参数作为输入层,根据风速及瓦斯粉尘的隐患位置确定输出层,对样本数据进行预处理,通过引入差分进化算法搜索最佳隐藏层节点数和学习率,利用TensorFlow框架搭建多源数据融合神经网络预测模型。以陕北某矿综掘工作面为研究对象,对不同风流调控方案进行预测和井下实测验证。结果表明:该模型相对误差最大值为9.7%,具有较高的准确性;选取出风口距端头最短距离5 m和最远距离10 m这2种工况下的最佳调控方案,与调控前相比,风速符合规范要求,端头死角区瓦斯体积分数分别降低34%和35%,回风侧人行处平均粉尘质量浓度分别降低40%和41%,司机处粉尘质量浓度分别降低38%和36%,研究可为风流调控提供参考。

基于粉尘浓度实时监测的采煤机尘源跟踪喷雾参数智能调控技术研究

针对目前采煤机尘源跟踪喷雾降尘技术无法智能调节喷雾参数以匹配不断变化的采煤机截煤产尘强度的问题,提出针对采煤机截煤尘源处的粉尘浓度设置限值、根据采煤机截煤产尘强度变化相应调节喷雾降尘效率来保证采煤机截煤尘源处的粉尘浓度始终在限值以下的智能调控逻辑,并得出了工作面的粉尘浓度分布与即采煤机位置之间的关系规律,以及喷雾降尘效率与喷雾数量之间的函数关系,实现了基于实时监测的粉尘浓度智能调控采煤机尘源跟踪喷雾参数。在青龙寺煤矿5-20109综采工作面应用该技术后,采煤机司机和机尾10 m处的降尘效率均达到90.47%以上,降尘效果显著。

基于HA-RF-SHAP的露天煤矿粉尘浓度预测模型

为了有效预测和控制煤矿粉尘浓度,保障煤矿工人健康及环境安全,以宝日希勒露天煤矿现场粉尘监测数据为基础,使用随机森林对粉尘浓度进行预测,提出了4种启发式智能优化算法优化随机森林超参数的方法,通过RMSE、MAE和皮尔逊相关系数R对模型进行评价,采用SHAP可解释模型分析影响露天煤矿粉尘浓度的因素。结果表明:PM2.5、PM10、TSP的最优模型分别为GWO-RF、WOA-RF和HHO-RF;超参数调整使模型整体RMSE指标提升约为1~3,MAE提升约为1~2.5,R提升约4%~6%;PM2.5的预测表现最好,训练集与测试集共同作用时,R为0.9463,MAE为3.059,RMSE为4.919,其次是PM10、TSP;单因素作用时,湿度对于该矿粉尘浓度影响最大,双因素同时影响下湿度和气压对粉尘浓度变化影响最大。研究提供了一个有效的粉尘浓度预测方法,可准确预测粉尘浓度并确定粉尘最影响因素,对矿山粉尘管控具有重要参考价值。

基于ARIMA-LSTM组合模型的工业生产车间粉尘浓度预测

在工业生产环境中,精确预测车间内的粉尘浓度对于确保工作场所的安全和产品质量至关重要,而该环境下单一的预测模型往往难以捕捉所有关键的数据特征。为了提高预测精度,该研究通过ARIMA模型提取数据的线性特征,使用LSTM模型拟合预测残差中的非线性特征,构建基于ARIMA-LSTM的组合预测模型。该模型采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评估指标。基于某厂生产车间的粉尘浓度时间序列数据进行实验评估,结果表明该模型的MSE、MAE和MAPE分别为0.74、0.66和3.29%,预测精度均优于单一的ARIMA模型,验证了模型的有效性和可靠性。

机械化粮库粉尘浓度监测系统物联网解决方案研究

本研究方案通过现代传感器技术,合理运用物联网,对机械化粮库作业过程中产生的粉尘浓度进行远程实时监测;同时避免了线路铺设复杂、费用高,人工检测不及时、不准确等问题,可有效预防粉尘浓度超过燃爆下限带来的粉尘爆炸等安全隐患,提高机械化粮库生产作业安全。

面向火电厂煤粉尘浓度的预测评估算法的研究

火力发电的主要能源来自煤炭,而由于燃煤发电过程中产生的煤尘扩散是引起火电厂粉尘爆炸风险和尘肺职业病的主要根源之一,因此必须进行实时有效的检测和控制。当前粉尘检测方法仅使用单一的粉尘质量浓度指标来评估粉尘污染整体状况,缺乏对多种复合因素影响的考量,依靠单一阈值设定进行报警,易出现误报、漏报等现象,以及忽略粉尘爆炸这一重要事故场景,不能建立粉尘污染全面客观的评价方法。研究建立了一种粉尘质量浓度预测模型,基于金豺优化算法对极限学习机的最优初始权重进行寻优,再使用极限学习机对样本数据进行训练学习,提高神经网络模型的精度,可较为准确地预测30 min以内任意时间间隔的粉尘质量浓度,并将现场数据及模拟仿真数据与建立的粉尘质量浓度预测模型进行对比分析。结果显示:建立的粉尘质量浓度预测模型准确度良好,与现场数据及模拟仿真数据对比误差分别为0.72%和2.1%,可加强对火电厂粉尘环境进行预测预警,从而及时采取合理的粉尘控制策略,确保火电厂的生产安全并降低粉尘对作业人员的职业危害。

基于猎人猎物优化算法的粉尘浓度BP神经网络预测模型

为了更好地预测煤矿井下泡沫降尘技术处理后的粉尘浓度,以文家坡煤矿4^(-2)盘区2#灾害治理巷为工程背景,采用基于猎算法优化的BP神经网络模型预测粉尘浓度。通过接触角试验,结合煤样接触角表征的抑尘效率与经济性,确定对降尘效率影响较大的发泡剂浓度为0.5%,并对掘进巷道内不同参数条件下粉尘浓度进行实测;以水压、风压、初始粉尘浓度3个参数为输入,以不同条件下巷道内的粉尘浓度为输出,对比分析各算法的预测精度及泛化能力。通过比较4种神经网络预测模型的拟合度,“3-9-1”结构的HPO-BP神经网络模型预测拟合度最大,更适用于煤矿井下掘进面粉尘浓度的预测,能够为泡沫降尘技术参数的后续调整提供依据。

负压通风条件采煤机附近高度及风速对粉尘浓度影响研究

大采高综采工作面采煤机割煤产尘是工作面的重大尘源,严重影响采煤机司机及工作人员的安全。为研究负压通风条件大采高(6m)综采工作面采煤机附近高度及风速对粉尘浓度的影响,基于自主搭建的相似实验平台和FLUENT数值模拟方法,研究了不同风速下采煤机附近不同高度及相同高度的粉尘沿程分布和采煤机处风流分布及割煤粉尘的运移,并提出了综合防尘建议。相似实验结果表明,割煤机道与回风巷道近下帮粉尘浓度随高度降低而增加,且回风隅角中煤壁和采空区附近的低风速和涡流使得粉尘浓度下降幅度很大;同一截面同一高度下粉尘浓度随风速增大而减小,风速较小时粉尘浓度变化曲线较平缓。数值模拟结果表明:采煤机滚筒风流的阻碍使得采煤机机身前的风流流动方向向采煤机偏移,高速风流会对采煤机司机产生不利影响;采煤机道空间断面上,靠近采煤机区域距离工作面顶板越近,粉尘浓度越大;建议大采高综采面通风除尘风速不应低于2m/s,采煤机下风侧20~50m粉尘扩散范围开启喷雾装置。研究结论为大采高综采面粉尘治理提供一定的参考。

煤矿用粉尘浓度传感器示值误差的不确定度评定

粉尘浓度传感器是煤矿安全监控系统重要的感知设备之一,对于避免煤尘爆炸和保护作业人员身体健康发挥着重要作用,需定期送检保证其监测结果的准确性.为了评价实验室检验数据的质量,提供了一种针对煤矿用粉尘浓度传感器示值误差的不确定度评定方法和步骤,按照标准要求给出了不同测量点的不确定度,经验证表明实验室的示值误差检验结果是可靠和满足要求的.

基于LORA通信的化工生产车间粉尘浓度在线监测方法

化工生产车间粉尘的存在会影响设备的正常运行和寿命,因此,本文设计一种基于远距离无线电(long range radio,LORA)通信的化工生产车间粉尘浓度在线监测方法。该方法利用均衡算法处理监测数据。选取关键特征构建监测模型,一旦监测到粉尘浓度超过预设的安全阈值,立即发出超限报警,提醒工作人员及时采取应对措施。实验结果表明,设计的基于LORA通信的化工生产车间粉尘浓度在线监测方法,监测到的粉尘浓度与真实样本值几乎完全一致。该方法具有极高的准确性,在粉尘浓度监测方面具有显著优势。

粉尘浓度检测仪棒状电极感应空间灵敏度及感应信号研究

在粉尘的环境下,粉尘不仅会对人体皮肤造成直接的危害,而且还会被人慢慢地吸入,从而对人体的器官产生不良的作用。另外,如果空气中的粉尘含量较高,还存在着发生火灾的隐患。基于此,文章从实际出发,对目前的粉尘浓度探测技术的发展状况进行探讨,并针对目前的粉尘探测方法中的不足之处,给出相应的改善对策。

基于无线传感器网络的粉尘浓度检测系统的开发与实现

文章根据前人的研究成果,提出了一种使用电容传感器测粉尘含量的方法,利用无线传感器网络的优势,提出一套基于无线传输模块CC2530 ZigBee协议的、用于检测粉尘浓度的无线传感器网络方案,可以提高粉尘检测的稳定性,对于控制粉尘浓度具有重要意义。

煤巷掘进过程中粉尘浓度分布规律的数值模拟

为了掌握粉尘的分布规律,根据气固两相流理论,针对矿井掘进工作面的特点,采用计算流体力学的离散相模型(DPM)对压入式通风掘进巷道中粉尘浓度进行了数值模拟.由此总结出压入式通风掘进巷道中全尘和呼吸性粉尘浓度都是在工作面附近区域较大,然后沿程逐渐减小,并比较发现,抽出式通风的除尘效果要好于压入式通风.

破碎硐室粉尘浓度空间分布规律的数值模拟

为了掌握破碎硐室内粉尘浓度的空间分布规律,获取通风除尘设计的合理参数,以西石门铁矿提升车间系统27号破碎硐室为研究背景,依据气固两相流理论,运用计算流体力学的离散相模型(DPM)对破碎硐室粉尘浓度进行数值模拟,并与现场实测的粉尘浓度分布情况进行对比分析,模拟结果与实测数据基本吻合。研究结果表明:硐室空间内破碎机及给矿机附近区域粉尘浓度较大,并以破碎机及给矿机为中心径向逐步降低;捕捉壁面条件下粉尘浓度较之反弹壁面要低;当27/40斜坡道进风,且风速为1 m/s时,硐室空间内粉尘沉降效果较好;安装抽风除尘系统除尘率能达到90%以上,硐室大部分空间粉尘浓度保持在2 mg/m3以内。

综采工作面粉尘浓度分布的现场实测与数值模拟

对唐山矿综采工作面粉尘浓度进行了现场实测,运用气固两相流动理论,提出粉尘运动的数学模型,针对煤矿井下综采工作面特点和相关实测数据,采用计算流体力学的FLUENT软件,对工作面粉尘浓度分布进行了数值模拟,得出模拟结果与实测数据相吻合,并提出综采工作面除尘方法的建议。

基于外环状电荷感应原理的粉尘浓度测量

介绍一种粉尘浓度测量的新方法——电荷感应法。基于外环状电荷感应测量原理,设计了试验测量装置,建立了试验平台,对粉尘浓度与感应电流的关系进行了试验研究。试验结果表明:粉尘浓度与其产生的感应电流呈线性关系,关系式为|Im|=4.15×10-4u0.93C;风速、粉尘粒径对电荷法测量粉尘浓度有影响,风速越大、粒径越小,产生的感应电流越大。

综放工作面粉尘浓度空间分布规律的数值模拟及其应用

针对粉尘采样器测尘法不能全面反映工作面作业空间粉尘浓度的缺点,用数值模拟的方法对综放工作面粉尘浓度的三维分布规律进行研究。为此,根据综放工作面气体-粉尘流动的特性,运用颗粒相的动力学理论,推导了颗粒相应力的表达式,实现了求解粉尘浓度空间分布规律的k-ε-Θ-kp双流体封闭方程组的数学建模。采用基于同位网格的SIMPLE算法,利用Fluent软件对综放工作面粉尘浓度空间分布规律进行了数值模拟。根据模拟结果指导综放液压支架喷雾降尘装置的优化设计,取得了很好的降尘效果。

一种新型激光粉尘浓度在线测量仪的研究

本文提出了一种基于光散射原理的粉尘浓度激光测量新方法,该方法无需预先获取粉尘颗粒的平均粒径,可直接测量浓度。基于新方法设计了一套粉尘浓度在线测量仪,测量仪以8031单片机为核心,具有浓度的实时LED显示和数模输出功能,并通过与上位机的串行通信实现浓度数据的后台存储。该仪器具有新颖的光学构造,可在单片机的控制下进行在线标定和在线光路对中,并已用于某钢厂粉尘排放的实时测量,测量结果表明仪器具有良好的灵敏度和可靠性,可满足实时在线测量粉尘浓度的要求。

露天矿潜孔打钻粉尘浓度分布规律数值模拟

根据气固两相流原理建立潜孔打钻三维几何模型,利用Fluent模拟不同边界条件下打钻时粉尘浓度的分布规律,并与现场实测数据比较,模拟结果与实测数据基本一致.研究表明,粉尘浓度在孔口水平取得最大值,沿自然风流方向渐减,且在钻机侧面及后部有粉尘积聚现象;钻具转速对粉尘浓度影响不明显;当钻孔深度为10m、风速为1.4m/s及工作风压为0.98MPa时,粉尘浓度最小;捕捉壁面条件下粉尘浓度较反弹壁面低许多.针对潜孔打钻产尘的特点,建议在钻孔位置采取湿式除尘效果更佳.