基于双层路由注意力机制的煤粒粒度定量分析

煤粒粒度分布特征与煤中甲烷气体传播规律的分析密切相关。目前,基于图像分割的煤粒粒度分析方法已成为获取煤粒粒度的主流方案之一,但存在上下文信息丢失、煤粒特征融合不当造成煤粒漏分割和过分割等问题。针对上述问题,设计了一种基于双层路由注意力机制(BRA)的煤粒粒度分析模型。在残差U型网络ResNet-UNet中嵌入BRA模块,得到B-ResUNet网络模型:为减少在煤粒分割过程中出现的漏分割问题,在ResNet-UNet网络的上采样前添加BRA模块,使网络根据上一层的特征调整当前特征层的重要性,增强特征的表达能力,提高长距离信息的传递能力;为减少在煤粒分割过程中出现的过分割问题,在ResNet-UNet网络的特征拼接模块后添加BRA模块,通过动态选择和聚合重要特征,实现更有效的特征融合。对分割出的煤粒进行特征信息提取,针对实验分析中采用的煤粒数据集的煤粒粒度与细胞大小相当,为精确表征煤粒粒度,采用等效圆粒径获取煤粒粒度及粒度分布。实验结果表明:①B-ResUNet网络模型的准确率、平均交并比、召回率较ResNet-UNet基础网络分别提高了0.6%,14.3%,35.9%,准确率达99.6%,平均交并比达92.6%,召回率达94.4%,B-ResUNet网络模型在煤样中具有较好的分割效果,能够检测出较为完整的颗粒结构。②在上采样前和特征拼接后均引入BRA模块时,网络对煤粒的边缘区域给予了足够的关注,且对一些不太重要的区域减少了关注度,从而提高了网络的计算效率。③煤粒的粒度大小在1~2 mm内呈相对均衡的分布趋势,粒度在1~2 mm内的煤粒占比最大为99.04%,最小为90.59%,表明基于BRA的图像处理方法在粒度分析方面具有较高的准确性。

不同条件煤粒瓦斯瞬时扩散系数变化特征试验

为研究不同外界条件下瓦斯(甲烷)在煤体内部的扩散规律,根据相似理论和扩散方程建立瓦斯扩散系数计算方法,研制煤粒瓦斯扩散测定系统,并通过试验测定了不同煤体结构、不同压力、不同粒度条件下煤粒瓦斯瞬时扩散系数,分析不同条件下瞬时扩散系数的变化特征。研究结果表明:瞬时扩散系数与时间成幂函数递减关系;瓦斯在构造煤中的初期瞬时扩散系数远大于原生结构煤;随着粒度的增大,原生结构煤和构造煤中的瓦斯瞬时扩散系数明显增大,原生结构煤中的瓦斯瞬时有效扩散系数逐渐增大,但构造煤中瓦斯瞬时有效扩散系数却明显减小。

钻屑瓦斯解吸指标K_1影响因素理论分析

工作面突出危险性预测是防治煤与瓦斯突出的一个重要环节,提高预测指标测定的准确性对于减少"低指标突出"现象,保证安全生产有重要意义。钻屑解吸指标K1是工作面煤与瓦斯突出预测的重要指标之一。基于扩散理论和钻屑瓦斯解吸指标K1物理意义建立了K1的数学表达式,根据该式研究了瓦斯压力、损失时间、煤粒粒度、扩散系数对K1的影响。结果表明:钻屑解吸指标K1与瓦斯压力呈幂指数关系;相同条件下,损失时间越长测得的K1越小,并且钻屑的粒度越小表现越明显;扩散系数表征瓦斯绕过微孔和煤基质的能力,相同条件下扩散系数越大测得的K1越大;煤粒粒度对K1的影响较大,现场测定过程中煤粒粒度组成对获得真实的K1和准确的临界值至关重要。