复杂煤层工作面推进中火灾预警技术研究

由于煤矿工作面的复杂性和危险性,提前预警煤层火灾风险对于矿山安全至关重要。利用随机森林模型,结合煤层温度、瓦斯含量和压力等监测指标,建立火灾预警模型,以提高对火灾风险的准确性和实时性预测。首先,对复杂煤层工作面的推进过程进行了深入分析,整理归纳了与火灾风险相关的关键监测指标。然后,针对采集到的大量监测数据,采用随机森林模型进行分析和训练,建立火灾预警模型。研究结果表明,基于随机森林模型的火灾预警模型能够有效评估工作面内部的火灾风险,及时发现高风险情况并提供有效的预警。实验结果表明,模型具有较高的准确性和鲁棒性,能够为煤矿工作面的安全生产提供可靠的预警保障。

基于AI自学习的煤层自燃特征气体定量评价研究

煤层自燃是矿井的主要灾害之一,给矿井安全正常运营带来了巨大的威胁。针对传统煤自燃气体预测模型预测精度较差,且基于BP神经网络的预测模型测试时易出现过拟合的问题,基于AI自学习算法(随机森林和BP神经网络)构建了煤自燃特征气体定量评价模型,并对其参数进行优化。通过实验和对比分析发现,基于随机森林的煤自燃特征气体定量评价模型在训练和测试阶段表现出了较高的准确性和鲁棒性,预测精度明显优于基于BP神经网络的煤自燃特征气体定量评价模型。基于随机森林的煤自燃特征气体定量评价模型的MAE、MAPE、RMSE及R^(2)指标均优于基于BP神经网络的煤自燃特征气体定量评价模型,而基于BP神经网络的煤自燃特征气体定量评价模型在测试阶段出现了过拟合现象,降低了其鲁棒性和预测精度。研究结果表明,基于AI自学习的煤自燃气体定量评价模型具有较高的准确率和可靠性,为煤自燃预测及煤自燃火灾早期预防提供了重要参考。

矿用红外甲烷传感器的研制

阐述了矿用红外甲烷传感器的原理、性能、组成。提出了矿用红外甲烷传感器要解决的关键问题。

管道型红外甲烷传感器在负压抽采管路中的检测技术研究

为解决煤矿井下瓦斯抽采过程中负压抽采管路中的瓦斯气体自然扩散到气室难度大,且需要有效滤水滤尘,同时抽采管路的负压变化也会对红外甲烷传感器测量数据产生影响问题,研究新型专用气路装置将传感器气室与抽采管路连接,同时在气室中内置红外探测敏感元件和压力采集元件,对瓦斯浓度和压力数据进行采集并建立压力补偿算法模型,进行瓦斯浓度测量值修正。结果表明:传感器气路装置可实现负压抽采管路中的瓦斯气体自然扩散到气室,压力补偿算法模型可消除抽采管路中负压对瓦斯浓度测量数值造成的影响。

基于微型泵吸式的矿用红外一氧化碳传感器研制

现有基于电化学原理的矿用一氧化碳传感器测量数据易受烷类气体、氢气苯类等气体及矿井环境压力的影响,测量结果误差大,且需定期调校。针对该问题,研制了一种基于微型泵吸式的矿用红外一氧化碳传感器。该传感器基于非分散式红外吸收原理,利用CO气体对4.5μm的红外辐射具有强烈的吸收,通过测量红外辐射的初始能量和红外辐射被气体吸收后的能量,检测出CO气体浓度。针对扩散式一氧化碳传感器检测采样速度慢,检测结果容易受检测环境的风速、温度等外界因素干扰的问题,采用微型泵吸式检测方式,气体通过微型气泵的流动进入红外敏感元件气室,保证了传感器气流的稳定性。6个月的工业性试验结果表明,该传感器相比传统电化学传感器,具有红外波长固定、测量数据不受其他气体影响的优势;使用中,矿用红外一氧化碳传感器的维护周期大于6个月,主要维护操作是清洁处理,无需更换敏感元件及标校。