涡北煤矿井下热害治理技术研究

通过井下实测矿井热环境参数和矿井煤岩地温分析,对目前国内运用的矿井制冷降温系统进行比较。介绍了涡北煤矿矿井降温系统工艺、配置及其运行情况,并对矿井降温系统降温效果进行了考察,认为整个矿井降温系统运转平稳,矿井降温系统对采掘工作面降温效果明显。

孟加拉国巴拉普库利亚煤矿井下热害综合治理

高温高湿矿井在国内并不多见 ,其热害、湿害严重危及施工安全 ,损害工人身体健康 ,致使劳动效率下降 ,影响施工进度和经济效益。对孟加拉国巴拉普库利亚煤矿井下热害进行了分析。根据矿井受亚热带季节性高温高湿空气和井下高温水影响的具体情况 ,采取综合治理措施降温 ;针对 1 1 0 1工作面两条顺槽温度居高不下的局面 ,采取合理可行的局部人工制冷降温措施 。

浅析采用矿井通风技术治理井下热害

随着时代的进步和经济的发展,我国矿产资源被大幅开采,出现了多种类型的矿井。为了满足日益扩大的资源需求,对矿山的开采越来越深,随之出现了严重的矿井热害问题,对井下工人的健康和安全造成了很大的危害,需要引起足够的重视。简要分析治理井下热害的措施,希望可以为相关工作提供一些有价值的参考建议。

试论采用矿井通风技术治理井下热害

随着而我国社会经济的发展,越来越多的工业企业对煤矿的需求量不断增加,煤矿产业逐渐与人类社会生活息息相关。伴随着 煤矿产业的不断发展,煤矿事故的发生率也逐年上升,这引起了民众的广泛关注。笔者根据多年的工作经验,主要针对煤矿井下热害问题 进行分析,并提出如何采用矿井通风技术治理井下热害。

钱家营矿西翼热害地质成因探讨

针对钱家营矿西翼出现热害现象,结合地面钻孔测温,分析了钱家营井田的地质状况及井下水样水质,阐述了钱家营矿各含水层的水力联系,揭示了造成钱家营矿西翼热害的地质控制因素和热源。得出钱家营矿热害主要位于井田西翼东部,钱家营矿热源为燕山晚期岩浆岩侵入对围岩进行了加热,以及深部的奥灰水上涌,将深部热量带入煤系地层;钱家营矿特殊的地层结构、构造特征以及水文地质条件为热量的保存提供了良好条件。

基于PSO-Elman神经网络的井底风温预测模型

目前井下风温预测大多采用BP神经网络,但其预测精度受学习样本数量的影响,且容易陷入局部最优,Elman神经网络具备局部记忆能力,提高了网络的稳定性和动态适应能力,但仍然存在收敛速度过慢、易陷入局部最优的问题。针对上述问题,采用粒子群优化(PSO)算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于PSO-Elman神经网络的井底风温预测模型。分析得出入风相对湿度、入风温度、地面大气压力和井筒深度是井底风温的主要影响因素,因此将其作为模型的输入数据,模型的输出数据为井底风温。在相同样本数据集下的实验结果表明:Elman模型迭代90次后收敛,PSO-Elman模型迭代41次后收敛,说明PSO-Elman模型收敛速度更快;与BP神经网络模型、支持向量回归模型和Elman模型相比,PSO-Elman模型的预测误差较低,平均绝对误差、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差分别为0.376 0℃,0.278 3,1.95%,决定系数R^(2)为0.992 4,非常接近1,表明预测模型具有良好的预测效果。实例验证结果表明,PSO-Elman模型的相对误差范围为-4.69%~1.27%,绝对误差范围为-1.06~0.29℃,MSE为0.26,整体预测精度可满足井下实际需要。

煤矿井下降温技术的探索及应用

文章针对日益威胁煤矿安全生产的井下热害 ,分析产生的原因 ,提出了治理方案 ,采取相应的降温措施 ,取得较好的经济效益和社会效益。