煤自燃多参数预报指标试验研究

针对采用CO单一指标不能有效预测大佛寺煤层自燃的现状,通过模拟现场真实的漏风、蓄热条件,研究了大佛寺煤矿煤自燃多参数预报指标气体随煤温升高的变化规律。根据试验结果,确立了以φ(CO)/φ(CO2)、Graham指数、Δφ(CO)/Δφ(O2)为主的多参数预报指标体系。结果表明:当φ(CO)/φ(CO2)指数分别在【0.1、0.1~0.2、】0.2范围时,Graham指数在【3、3~6、】6时,分别对应大佛寺煤样的自燃氧化阶段、自燃氧化加速阶段和剧烈自燃氧化阶段。

地温对煤炭自燃的影响

通过分析地温与煤氧化放热性、漏风供氧条件及蓄热条件的关系 ,探讨了地温对煤炭自燃的影响 ,得出随着地温的上升 ,煤自燃性增强 ,煤自燃危险程度增加的结论。

神经网络在采场浮煤自燃危险性预测中的应用

采用神经网络原理 ,结合煤炭自燃的影响因素建立起预测采场浮煤自燃危险性的神经网络预测模型 ,并给出了实例。预测结果表明 。

高庄矿煤层自然发火的预防与处理

针对高庄矿的特定条件,通过十几年的经验总结,提出了防治自然火灾主要应采取破坏供氧条件和蓄热条件的措施。