多场耦合作用下瓦斯与煤自燃协同预防数值模拟

为解决某综放面采用顶板巷与上隅角联合抽采方式可能引起的煤自燃及瓦斯爆炸等重大安全隐患问题,采用数值模拟从瓦斯、氧气体积分数分布特点和温度场角度综合分析合理顶板巷位置与抽采流量,为协同预防瓦斯和煤自燃复合灾害提供指导。结果表明：抽采口、上隅角瓦斯体积分数随抽采流量增加而降低;抽采流量100m3/min是影响氧化带宽度变化幅度的拐点;抽采流量对采空区最高温度的影响较大,对高温范围宽度影响较小;综合确定合理顶板巷位置为内错回风巷15 m,合理抽采流量为100-150 m^-3/min;现场应用表明该方案既能解决瓦斯超限问题,又能有效控制煤自燃威胁,表明数值模拟具有较好的可靠性。

8.5 m大采高综采工作面煤壁片帮特征研究

为解决8.5 m大采高综采工作面煤壁片帮严重的问题,以上湾煤矿12401首采工作面为研究对象,采用理论分析、经验回归分析、数值模拟手段,对煤壁片帮的主要影响因素与煤壁片帮特征进行研究,提出了基于D-P准则引入洛德参数修正塑性区宽度计算公式,并以采高、塑性区宽度和现场实测场数据为基础,由经验回归分析法综合预测出煤壁片帮深度。结果表明:神东矿区综采工作面煤壁片帮主要影响因素为支承压力、采高、周期来压和埋深,综合确定上湾煤矿12401综采工作面煤体塑性区宽度为9.87 m,煤壁主要发生剪切破坏、易失稳位置距顶板2.98~3.57 m,片帮深度约2.85~3.45 m,综合分析法得到的片帮深度是可靠的,可为支架护帮板设计提供依据,并相应采取合理的防片帮措施。

山丘地形对浅埋7.0 m采高综采面矿压显现的影响

为分析山丘地形对浅埋煤层大采高综采面矿压显现的影响,以上湾煤矿12205综采面为例,采用理论分析、数值模拟与现场实测方法,研究综采面过平直与山丘地形下矿压显现的异同。通过应力传递力学模型确定山丘坡度、高度为矿压显现主要影响因素,进而利用数值模拟分析坡度、高度对矿压显现的影响。研究表明：与平直地形相比,工作面经过山丘地形时支承压力峰值、峰值点位置和影响范围均增加,大于30°的山丘坡度或大于30 m的高度,可能引起强烈的矿压显现;同时现场实测表明在山丘地形下（坡度45°,高度50 m）矿压显现较为强烈,证明了理论分析与数值模拟的可靠性。

8.5 m采高综采工作面顶板运动及支承压力分布特征理论研究

为保障8.5 m采高综采工作面安全生产,在总结分析不同采高综采工作面矿压规律基础上,采用工程类比、理论分析、相似材料模拟对8.5 m采高综采工作面覆岩运动及支承压力分布特征进行理论研究。在理论分析中提出基于D-P准则引进洛德参数修正传统计算公式,以考虑中间主应力对屈服函数的影响;采用回归分析方法科学预测综采工作面动载系数。结果表明:12401综采工作面顶板厚度为22.68 m,初次、周期来压步距为56,21 m;正常开采期间,定量分析、估算法预测顶板来压强度为1.51,1.69 MPa;支承压力峰值点位置为13 m,影响范围60 m。研究成果为支架的选型设计和综采工作面安全高效生产提供借鉴。

上湾煤矿8.5 m采高综采面液压支架关键参数分析

为保障8.5 m超大采高综采面的安全生产,采用工程类比、理论分析、数值模拟的方法,综合确定液压支架关键参数。根据来压前支架受静载荷的特点建立力学模型,并通过现场实测验证其可靠性;运用FLAC2D二次开发,采用YY-YY结构作为等效支架来分析支架的支护强度,以提高结果的科学性与准确性。结果表明：8.5 m采高综采面顶板厚度约20 m,初次来压步距约56 m,周期来压步距约21m;垮落带高度60 m,裂隙带高度120 m,发育至地表;液压支架支护强度为1.8 MPa,高度为4.0~8.8 m,工作阻力26 000 k N。

煤层露头自燃火灾演化规律数值模拟研究

为解决煤层露头自燃所引起的资源浪费和环境污染,以新疆台勒维丘克煤层露头为研究对象,采用数值模拟方法研究煤层露头在火风压、火风压及外部风压作用下的自燃演化规律,为治理火区和保护环境提供依据。研究表明:火风压作用下,风流最大流动速度0.729 m/s,火风压最大达到170.2 Pa;火风压与外部风压联合作用下,煤层露头动力系统是负压通风系统,在漏风速度为0.2 m/s时,研究5个典型位置的温度、氧浓度、速度及压力的变化规律;并分析孔隙率、漏风速度对煤层露头自燃火灾的影响,说明大孔隙和漏风供氧为火灾大规模发展提供有利条件。研究成果对治理火区及保护生态环境奠定坚实基础。

8.5m超大采高综采面回采巷道合理煤柱宽度分析

为确定8.5 m超大采高综采面大断面、超长距离回采巷道合理煤柱宽度,以上湾矿12401综采面回采巷道为背景,采用回归分析、理论分析、数值模拟方法进行分析。在经验法基础上采用回归分析科学预测煤柱宽度;基于D-P准则引入洛德参数修正极限平衡理论以考虑中间主应力对屈服函数的影响,并在此基础上,提出"塑性区宽度等同理论"分析煤柱宽度。研究结果为:回归分析法、载荷估算法、塑性区宽度等同理论预测值分别为25.31 m、23.5 m、24.2 m;数值模拟预测值为25 m。综上确定8.5 m超大采高回采巷道合理煤柱宽度为25 m,研究成果可为综采面回采巷道支护及稳定性等方面提供理论依据。

基于BERT_Att的机器阅读理解模型

针对当前机器阅读理解模型中文本与问题的语义融合不够充分、缺乏考虑全局的语义信息的问题,提出一种基于BERT、注意力机制与自注意力机制的机器阅读理解模型BERT_Att。该模型采用BERT将文本和问题分别映射进特征空间,通过Bi-LSTM、注意力机制与自注意力机制将文本与问题进行充分的语义融合,通过Softmax计算答案的概率分布。在公共数据集DuReader上的实验结果表明,该模型的BLEU-4值与ROUGE-L值较现有的模型均有进一步的提升,并且分析了影响模型表现的因素,验证了该模型设计的有效性。

基于灰色熵AHP与TOPSIS法的风电机组运行可靠性评估方法

为实现风电机组运行状态的实时评估,提出了一种基于SCADA运行数据的风电机组运行可靠性评估方法。该方法首先通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法分别计算目标属性的主观权重和客观权重,采用灰色关联度法计算目标属性的关联权重,并对3种权重通过松弛因子进行线性融合得到组合权重。然后通过改进的优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对风电机组可靠性进行评估得到风机状态评估结果,最后将组合权重松弛因子d由0到1连续取值,进行敏感性分析。本方法应用于某风电场9台风机的可靠性指标仿真评估,结果表明,基于该方法得到的评估结果更接近风机实际运行状态,具有更高的可信度。本文提出的方法为合理制定风电机组检修计划提供了新的技术手段。

考虑样本优化的风电机组齿轮箱轴承故障预测

由于风电机组SCADA(supervisory control and data acquisition)系统包含较多冗余信息并且数据之间具有较大耦合性,因此在数据挖掘过程中进行样本优化意义重大。文章采用非线性状态估计(NEST)方法建立齿轮箱轴承温度模型并用其进行轴承故障预测,首先采用灰色关联度分析法为选择观测向量提供理论依据,再采用相似度分析法构造简约过程记忆矩阵,使其在不冗余的情况下尽可能覆盖齿轮箱全部正常工作状态以实现样本优化,进而当齿轮箱发生故障时,通过简约矩阵训练的模型残差将较早超出阈值并提前进行预警。最后结合某风电机组实际运行数据进行仿真分析,验证了模型的时效性与优越性。

TSI系统振动保护拒动原因分析及优化

某热电有限责任公司2号机组高压前轴封处发生动静碰磨,2X通频振动幅值达到406μm,2Y通频振动振幅达到276μm,但由于瓦振较小,未触发保护动作逻辑,为避免机组损伤,运行人员手动打闸。通过对2号机组TSI逻辑组态优化及3500/42M卡重新分配通道,有效防止了振动保护拒动与误动,为该厂其他机组改造积累了宝贵的经验,对于采用本特利3500系列产品的汽轮机振动保护优化改造亦具有参考意义。

民航突发事件实体识别方法研究

针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量;采用BiLSTM模型获取序列文本的上下文特征;通过CRF模型获得序列标注结果。实验结果表明,与传统的CRF方法相比,该方法的F值有明显的提升,有效解决了传统方法在识别民航突发事件文本信息中包含复合实体或混合实体方面效率低且大量使用人工定义特征模板的问题,为民航突发事件知识图谱的自动构建提供了更好的方法支撑。

可调谐激光和超连续谱激光的CO2测量对比研究

光谱测量技术具有测量范围广、探测灵敏度高、快速便捷等特点,被广泛应用于多种气体检测领域。基于直接吸收光谱(DAS)技术,设计并搭建了可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)测量系统和超连续谱激光吸收光谱(SCLAS)检测系统,分别利用中心波长为1430 nm的可调谐激光和1429 nm^1435 nm的超连续谱激光(SCL)作为光源,在常温(296 K)常压(1 atm)条件下,对模拟的燃气道中5.0%、6.3%、7.0%、7.9%、9.2%和9.8%的CO2进行对比研究,得到TDLAS技术和SCLAS技术浓度测量的标准差分别为2.84995×10^-5和9.47349×10^-7,最大相对误差分别为3.00%和2.03%,系统检测限分别为0.53×10^-6和10.30×10^-4。对比研究结果表明:SCLAS技术较TDLAS技术更能准确测量出待测气体浓度,而TDLAS技术灵敏度更高,可检测出燃气道内低浓度待测气体,研究结果可为工业烟道内CO2及其它痕量气体的检测提供重要参考。

浅析羽毛球运动与体育美学的关系

羽毛球作为一项运动,与体育美学之间存在着必然的联系。本文通过逻辑分析法、文献资料法,从体育美学的角度对羽毛球运动与体育美学的关系进行分析,进一步揭示羽毛球运动中特有的美感。

退役军人生涯适应力、易变性职业生涯态度与职业成功

目的:探讨退役军人生涯适应力对客观职业成功的影响和易变性职业生涯态度对主观职业成功的影响,并分析职业决策自我效能感的中介作用。方法:采用生涯适应力量表、易变性职业生涯态度量表、职业决策自我效能感量表、职业满意度量表和职业竞争力量表调研578名退役军人。结果:军官和士兵各变量得分差异显著(t=-9.15,-9.12,-9.76,-8.50,-8.13;P<0.001),各变量不同择业方式差异显著(t=3.72,3.55,2.41,3.56,2.93;P<0.05),不同军衔退役军官易变性职业生涯态度和主观职业成功差异显著(t=-2.08,-2.05;P<0.05),不同军衔退役士兵的生涯适应力、易变性职业生涯态度、职业决策自我效能感和主观职业成功差异显著(F=2.91,4.07,2.76,2.91;P<0.05);生涯适应力与职业决策自我效能感、客观职业成功三者显著正相关(r=0.839,0.869,0.826;P<0.01),生涯适应力不仅可以直接预测客观职业成功,还可以通过职业决策自我效能感间接预测客观职业成功,直接效应值和间接效应值分别为0.595,0.274。易变性职业生涯态度与职业决策自我效能感、主观职业成功呈显著正相关(r=0.862,0.854,0.795;P<0.01),易变性职业生涯态度不仅可以直接预测主观职业成功,还可以通过职业决策自我效能感间接预测主观职业成功,直接效应值和间接效应值分别为0.656,0.198。结论:退役军人生涯适应力不但直接影响其客观职业成功,还通过职业决策自我效能感间接影响客观职业成功;退役军人的易变性职业生涯态度不但直接影响主观职业成功,还可通过职业决策自我效能感间接影响主观职业成功。

频率变换器件群时延测量方法的探讨与分析

阐述与分析以混频器为代表的频率变换器件群时延特性的几种经典与最新的测量方法,基于矢量网络分析仪的静态法和基于载波调制的动态法的各自特点及国际上相关测量方法的最新进展。最后指出了现有方法中共同存在且亟待解决的问题。

汽车轮毂铬镀层的可见光吸收光谱特性研究

光谱测量技术的明显优势在于其探测灵敏度高、响应速度快、测量精度高。采用吸收光谱检测技术对汽车轮毂铬镀层进行了研究。利用比较法对铬镀层厚度进行了测量,当镀层时间为120s、200s、300s时,铬镀层厚度的测量不确定度分别为0.48μm、0.37μm、0.16μm,将镀层时间与厚度作线性拟合,拟合系数为0.9999。对铬镀层可见光波段(390～650nm)的透光率进行测量,验证了镀层时间与厚度的相关性,得到了镀层时间与透光率的关系,基于该行业对铬镀层透光率变化低于5%的实际要求,测定最佳镀层时间为150s～200s,镀层厚度为1.40μm～3.43μm。结果表明该技术用于铬镀层吸收光谱的检测是切实可行的,对该行业镀层时间的选择具有重要参考价值。

深部工作面冲击危险性评估体系构建及防冲方案研究

深部冲击地压频繁发生且日趋严重,开采深度大、主控因素不清、防冲方案不合理等是灾害频发的主要原因。为进一步提高深部冲击地压工作面安全高效开采,以新安矿为研究背景,从矿井尺度、煤岩层冲击特性、煤层赋存条件、能量理论4个尺度构建工作面冲击危险性评估体系,该工作面具备发生动力灾害的地质动力条件,煤岩体具有弱冲击倾向性,致冲主控因素为顶板断裂;运用数值模拟、工程经验等方式分析工作面防冲方案,针对顶板断裂采用数值模拟对钻孔参数进行优化,提出参数为夹角60°、长度16 m、间距5 m,并提出煤层卸压、底煤的处理方案;采用微震监测、电磁辐射法、钻屑法进行验证,监测数据表明,工作面防冲方案设计科学合理,效果良好。研究成果为工作面安全高效生产提供有利保障。

露天矿山无人驾驶技术及系统架构研究

结合我国露天矿山无人驾驶卡车系统开发及应用现状,梳理了露天矿山无人驾驶场景、技术及系统架构。分析了露天矿山协同作业场景,包括3种道路形态及6种露天矿设备协同作业场景。总结了无人驾驶定位、感知及路径模型算法技术及无人驾驶系统平台架构和作业流程。无人驾驶系统的开发建设投入应用,是大型露天矿山实现智能化的一个重要组成部分。

智慧露天矿山总体框架及关键技术研究

结合我国露天矿山的特点,给出了智慧露天矿山的定义。介绍了智慧露天矿山的总体网络架构、业务架构、协同流程:采用云、边、端的总体网络架构,通过接入多源异构数据,充分应用大数据、云计算等先进技术,实现露天矿山各个生产环节的协同关联;业务架构采用“5层+3体系”的模式,“5层”自下而上分别为基础设备层、业务数据层、分析服务层、分析业务层和分析展现层,“3体系”分别为数据分析标准体系、安全规范标准体系、元数据及代码规范标准体系;智慧露天矿山协同自下而上要实现“基础+数据”支撑、矿山生产系统协同、灾害风险分析协同和经营决策协同。探讨了智慧露天矿山无人驾驶技术、数字孪生技术、大数据采集分析技术、风险监测及预警技术等关键技术。指出大数据、人工智能等技术将成为露天矿山智能化的核心驱动,平台化架构将成为未来智慧露天矿山系统的共性选择。