煤矿瓦斯爆炸灰色-IAHP危险性评价模型及应用

针对煤矿瓦斯灾害及其爆炸的危险性,利用斯爆炸致灾机理与条件,从人-机(物)-环境-管理4个方面建立危险性评价指标体系,结合灰色理论与区间层次分析法,建立煤矿瓦斯爆炸危险性耦合评价模型.通过IAHP确定评价模型指标权重,同时采用中心点三角白化权函数引入改进传统白化权函数存在灰类多重交叉现象;根据模型指标的固有属性不同,采用相就的评价方法以及相对应的评价等级划分,提出基于灰色-IAHP的煤矿瓦斯爆炸危险性评价方法;运用该评价方法对煤矿现场5个工作面进行实践评价检验.研究结果表明:5个工作面的瓦斯爆炸危险性均为较安全,结果与煤矿的实际情况一致,表明该评价模型有较好的可靠性与可行性.     

矿井瓦斯爆炸危险性定量分析

矿井瓦斯爆炸后果极为严重,如果能在事前对瓦斯爆炸的危险性进行了可靠性价,将对瓦斯爆炸预防和矿井安全生产具有重要的规定意义。但目前所采用的方法主要是定性分析,而很难给出一个定量。作者采用事故树分析方法,首先确定引起矿井瓦斯爆炸的中间事故和基本事件,采用专家评定法确定各基本事件概率,在此基础上,利用自行开发的软件包分析了各基本事件的概率重要和度临界重要度后得出了矿井瓦斯爆炸的概率,并给出了矿井瓦斯爆炸危险性定量分析的实例。     

瓦斯事故影响因素分析评价

针对目前煤矿瓦斯事故方面存在的问题,以瓦斯事故为研究对象,运用层次分析法(AHP),确定了矿井瓦斯事故各主要影响因素的权重,对影响矿井瓦斯安全的主要因素进行加权,获得了比较实际的权重结果,为矿井安全评价提供了更准确的依据。     

瓦斯爆炸的脆性理论层次分析

针对导致煤矿瓦斯爆炸事故发生的各种致因,运用脆性理论和模糊层次分析法对其进行脆性分析.从事件级别上考虑瓦斯爆炸的脆性过程,分析瓦斯系统内部各个事件之间的脆性联系,从中找出使整个系统崩溃(事故发生)的因素集合,利用模糊层次分析法建立计算煤矿瓦斯爆炸事故中各种致因权重的层次分析模型.根据模型计算所得结果,确定了在瓦斯积聚产生的前提下,火源的4个主要致因权重的重要度排序,由大到小依次为:放炮、机电管理混乱、明火、撞击摩擦火花.对它们进行重点监控,可以很大程度地避免事故发生.该模型及其结果为控制和预防瓦斯爆炸提供了理论依据.     

瓦斯事故影响因素分析评价

针对目前煤矿瓦斯事故方面存在的问题,以瓦斯事故为研究对象,运用层次分析法(AHP),确定了矿井瓦斯事故各主要影响因素的权重,对影响矿井瓦斯安全的主要因素进行加权,获得了比较实际的权重结果,为矿井安全评价提供了更准确的依据。     

瓦斯爆炸事故有毒有害气体传播规律研究及危险区域划分

对矿井瓦斯爆炸事故有毒有害气体传播规律进行了研究,建立了有毒有害气体在无风巷道扩散数学模型及有毒有害气体在通风网络中传播数学模型,并划分了瓦斯爆炸产生有毒有害气体传播的死亡区、重伤区、轻伤区,为瓦斯爆炸事故救援和安全评价提供了理论基础.     

基于灰色系统理论的煤矿瓦斯涌出量预测研究

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型,对矿井瓦斯涌出量进行预测预报。采用残差识别方法修正GM(1,1)模型进行瓦斯涌出量预测,预测精度更高。利用灰色灾变预测理论,对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究,建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型,并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测。     

基于FTA-AHP方法的煤矿瓦斯爆炸事故分析

通过对煤矿瓦斯事故类型进行统计分析,认为瓦斯爆炸是瓦斯灾害的主要事故类型。瓦斯爆炸事故不仅容易造成群死群伤,而且易引起次生灾害,造成更多的人员伤亡。为了防止煤矿瓦斯爆炸事故的发生,依据8起较典型的重特大瓦斯爆炸事故,建立了瓦斯爆炸事故树,首先运用最小割集和最小径集对瓦斯爆炸事故原因进行定性分析,得出各基本原因事件的结构重要度。在此基础上,利用层次分析方法,以瓦斯爆炸事故作为目标层,事故树各基本原因事件为指标层,进一步确定各基本事件的重要度排序。最后依照FTA-AHP分析结果,结合我国煤炭行业安全生产相关政策法规,从理论和实践角度提出防治煤矿瓦斯爆炸事故的对策及建议,以期为有效预防和控制煤矿瓦斯爆炸事故提供参考。     

瓦斯涌出量的模糊数学与灰色系统理论的预测

矿井瓦斯涌出量的预测是典型的灰色系统,本文以灰色系统和模型数学为基础,探讨了矿井瓦斯涌出量的影响因素,分析了灰色系统理论的不足,建立了符合实际的模糊灰色模型,并把时间序列改进成为影响因素序列,对矿井瓦斯涌出量进行预测,研究结果表明,该方法能较准确地反映矿井瓦斯规律。     

煤矿瓦斯爆炸事故树分析

本文通过介绍事故树分析方法及其特点,结合煤矿瓦斯爆炸实例分析,建立矿井瓦斯爆炸事故通用模型。运用事故树方法分析的结果表明,井下严格控制瓦斯浓度、杜绝一切火源是预防矿井瓦斯爆炸的基本途径,与现场情况吻合,因此该方法也适用于分析煤矿其它事故。     

煤矿瓦斯爆炸危险性的ANP-SPA评价模型及应用

 为防控煤矿瓦斯爆炸危险,针对煤矿瓦斯爆炸影响因素之间相互作用的特点,在网络分析法和集对分析法等研究基础上,构建了煤矿瓦斯爆炸事故演化危险性的ANP-SPA评价模型。该模型从“人-机-环-管理”4个方面分析煤矿瓦斯爆炸的主要影响因素,采用网络分析法(ANP)构建评价指标的网络结构体系并计算指标权重分布,结合集对分析法(SPA)理论的联系熵对煤矿瓦斯爆炸危险性进行综合评价。以南方某煤矿为例,对其进行瓦斯爆炸危险性评价,结果表明该评价模型能够有效地发现其风险主控因素和处理它们之间的复杂影响关系,为煤矿瓦斯事故的风险控制和管理提供重要参考。     

基于事故原点理论的矿井火区处理防爆技术探讨

矿井火区处理是风险极高的一项工作,火区瓦斯爆炸是近年来导致煤矿重特大事故及矿山救援人员伤亡的主要因素之一。在分析火区瓦斯爆炸特点的基础上,对各类火区瓦斯爆炸的成因进行了深入分析,并应用事故原点理论,重点分析了火区封闭型爆炸原点的形成及转化条件。在此基础上,针对火区瓦斯爆炸风险,就如何安全、快速地处理火区,从通风系统控制、封闭位置选择、封闭顺序确定、施工组织等方面提出了对策措施。     

煤与瓦斯突出预测灰色理论-神经网络方法

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选. 建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构. 在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的.     

矿井瓦斯爆炸的危害和预防措施

矿井瓦斯是威胁煤矿安全生产的重大灾害之一,瓦斯爆炸事故所导致的后果是极其惨重的。本文简要的分析了矿井瓦斯爆炸的分类和瓦斯爆炸产生的危害．重点从防止瓦斯积聚、防止引燃火源和防止瓦斯爆炸灾害的扩大三方面论述了如何预防矿井的瓦斯爆炸事故。     

Gray-FAHP集成法在矿井瓦斯安全评价中的应用

为解决传统安全评价方法存在的推理速度慢、精度较低等问题,从影响瓦斯安全性的各种因素出发,建立以瓦斯状态、矿井通风、监控监测、安全管理、引火源为主要因素的矿井瓦斯安全评价指标体系。依据模糊综合评价法、层次分析法、灰色关联度法,构建矿井瓦斯安全评价的数学模型。运用该集成模型对黑龙江省龙煤集团鸡西分公司5个煤矿进行矿井瓦斯安全评价。结果显示,5个矿井瓦斯安全性均处于良好水平,按其程度排序,依次为煤矿1、煤矿4、煤矿5、煤矿3、煤矿2。该研究为煤矿瓦斯的安全性评价提供了一种新方法。     

缓冲算子理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。     

基于模糊神经网络的瓦斯爆炸危险性评价模型

煤矿瓦斯爆炸事故的复杂性和随机性决定了煤矿瓦斯爆炸重大危险源的变化不会按照某一特定的规律或函数变化.模糊神经网络具有较强的非线性函数逼近能力和较强的自学习、自适应和联想能力.通过简化易燃、易爆、有毒重大危险源评价模型,确定了网络的输入参数,应用模糊神经网络对各参数之间的关系进行计算,验算结果表明:该网络模型在评价煤矿瓦斯爆炸危险性方面效果良好.     

事故树分析法在矿井瓦斯爆炸中的应用

本文运用事故树分析方法对矿井瓦斯爆炸的原因进行了分析,通过计算事故树的最小径集与基本事件的结构重要度,给出了预防煤矿瓦斯爆炸的措施。     

基于极值统计理论的矿井瓦斯浓度预警模型

煤矿瓦斯爆炸风险评价与预警系统涉及的风险因素众多,而瓦斯浓度超限是导致事故发生的首要因素.基于极值统计理论,以靖远大水头煤矿瓦斯浓度监测研究为例,通过对相关图形的分析和监测参数的修正,建立瓦斯浓度预测的Frechet模型,确定该矿瓦斯浓度阈值u=1.2,并以此作为瓦斯爆炸预临界值,提出了基于远程监测的瓦斯浓度动态预警模型.结果表明,该模型具有相当的精度,可以实现煤矿瓦斯灾害的信息化管理,具有十分重要的现实意义.     

瓦斯爆炸事故风险耦合分析

运用物理学、协同学、灾害学等学科相关概念,对瓦斯爆炸事故的风险耦合的定义及类型进行了界定;其次以复杂系统风险涌现为视角,构建了瓦斯爆炸事故风险耦合层次网络模型,并利用N-K模型分析了各风险因素之间的耦合关系.结果表明:瓦斯爆炸事故是微观风险因素间的非线性耦合导致宏观层级结构状态发生阶跃式突变的结果,该过程中风险因素耦合越多越易引发瓦斯爆炸事故;在控制风险耦合的过程中,客观因素造成的耦合风险比主观因素造成的耦合风险更难控制.