封闭储煤场煤自燃高温点运移规律及反演预测研究

为探究封闭储煤场煤自燃高温点运移规律及反演预测方法,通过搭建煤自燃模拟实验台研究封闭储煤场煤高温点运移规律,分析煤自燃表层与内部温度数据之间的相关性,采用遗传算法优化前后的随机森林(RF)、BP神经网络(BPNN),建立封闭储煤场煤自燃高温点预测模型。研究结果表明:松散煤自燃过程中,高温点运移方向呈非线性移动规律,其主要受煤燃烧过程中裂隙作用影响;表层位点与下部各层之间的温度数据呈现较强相关性;预测结果中RF和BPNN均具有较强鲁棒性和容错率,BPNN优秀的非线性映射能力,使得其处理结果优于RF;对RF和BPNN进行优化后,遗传算法的优化对RF和BPNN预测准确率均有提升,对RF影响最大,模型优化后精度达到98%以上。研究结果可为封闭储煤场煤自然发火防治提供参考。

新工科背景下新型校企合作创新创业模式——以西安科技大学安全学院为例

近年来,基于国家战略发展新需求,为主动应对国家发展需求与科技变革,教育部积极推进新工科建设计划。这对于传统工科学生而言挑战巨大,他们需要加快个人专业与国家发展需要相结合,才能在新工科建设背景下具有择业就业创业竞争力。本文以西安科技大学安全学院工科生为例,探讨新工科背景下,如何以校企合作模式培养一批多样化、创新型工科专业人才。