基于CNN的矿井外因火灾火源定位方法研究

为了在矿井发生火灾时能够及时准确定位火灾发生位置,解决当前矿井火灾监测方法中存在的局部监测方法覆盖区域较为有限、整体监测定位系统泛化性能不强等问题,提出1种基于深度卷积神经网络(CNN)的矿井外因火灾火源位置识别模型,阐述该模型的基本框架及数据处理方法,使用Ventfire程序生成火灾模拟数据进行训练及优化。研究结果表明:对案例数据测试中,定位发生火灾巷道的准确率为85.3%,定位火灾发生巷道所在范围(5条巷道)的准确率为92.6%。研究结果可为提高矿井外因火灾识别定位的智能化水平提供参考。

单裂隙结构特征对煤岩体内瓦斯流动特性的影响

为探究单裂隙粗糙度、开度等结构特征对煤岩体内瓦斯流动特性的影响,基于Weierstrass-Mandelbort分形函数生成不同粗糙度的裂隙轮廓曲线,构建含不同分形维数和裂隙开度的二维裂隙煤岩体模型。运用Fluent软件模拟分析裂隙分形维数、开度对裂隙内部及周边煤岩基质内瓦斯流动特性的影响,建立了可定量刻画裂隙结构特征对煤岩体相对渗流能力具有影响的流量系数双参数模型。结果表明:随着裂隙分形维数减小,裂隙开度增大,煤岩体渗流能力逐渐增强,且裂隙导流能力在煤岩体渗流过程中逐渐占优,流量占比最高达81%。随着分形维数增大,裂隙内瓦斯流动非线性强度系数呈指数型增大,影响裂隙内瓦斯流动非线性强度系数的主控因素逐渐由裂隙开度转变为分形维数,同时在煤岩基质靠近裂隙轮廓曲线离散程度较大的位置处,存在局部渗流速度增大的现象。当裂隙开度增大至1.5 mm后,裂隙分形维数对流量系数的影响起主导作用,反之,裂隙开度起主导作用。提出了流量系数与分形维数、裂隙开度的经验关系式。