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,该模型对于预测煤炭自燃煤炭自燃危险性具有一定的理论意义和实用价值。     

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,该模型对于预测煤炭自燃危险性具有一定的理论意义和实用价值.     

煤自燃模型化合物氧化实验研究

为了从化学层面上阐述煤炭自燃机理,选用苯乙醛、苯甲醚、二苯基甲烷、苯乙醚、苯甲醇、二苯基甲醇和α-苯丙醇作为煤自燃模型化合物,研究在常温至150℃的氧化反应.利用氧化反应装置和分析仪器,定量分析各种活性基团的化学反应动力学和热力学参数、氧化产物,从而推断出其活性大小的不同.结果表明,各模型化合物在常温至150℃之间,均消耗一定的氧气,同时CO、CO2也有不同程度的生成,其氧化特性与煤相似.     

灰分对煤自燃特性影响的实验研究

为了研究灰分对煤自燃能力的影响作用,利用绝热氧化实验装置对不同灰分含量煤样进行升温氧化实验,采用R_(70)、T_(CPT)、B3种指标表征灰分含量对煤样自发氧化过程的影响。结果表明:1)灰分含量越大,煤样低温氧化阶段温升速率越小,温升加速点温度越高,煤样的自发氧化过程越慢,煤越不易自燃;灰分含量大于40%后,煤自燃倾向性快速减弱。温升加速点是反应微观信息的零活化能温度的宏观累计结果,具有直观且滞后的特点。灰分越大,滞后越明显,温差越大。2)R_(70)、T_(CPT)、B3种指标与灰分关系表现为二次函数。R_(70)和T_(CPT)两种指标显示灰分越大,自燃倾向性越弱,与实践经验相符。受水分权重影响,B指标显示煤样在灰分小于40%时,灰分越大,煤样自燃倾向性越强,这与实践经验相悖。因此,B在判定灰分对煤样自燃倾向性的影响时具有一定的局限性。     

多元回归分析在煤自燃预测中的应用

通过对不同煤样中决定自燃的成分进行工业分析,以及实验测得的自然发火期,运用多元回归分析的数学模型,建立了最短自然发火期预测回归方程,并对方程及其系数的显著性作了检验,进行了残差分析.通过此数学模型能直观的反映煤层自燃性与煤的灰分、挥发分、硫分和氧含量对煤层自燃发火期的影响关系,可定性用于煤自然发火期的预测.     

煤的太阳能连续低温干馏炉

提出了一种新型的太阳能连续低温干馏炉。通过干馏炉的结构设计，干馏时间的估算以及各种干馏方法的比较，论述了该炉具有干留时间短、节省能源和无任何污染等优点，并能把太阳能转化为焦油和煤气的化学能储藏起来；指出了太阳能在煤转化领域中应用的方向。     

CO_2对煤低温氧化反应过程的影响实验研究

为了深入研究CO2对煤低温氧化反应的影响,利用程序升温油浴实验装置,研究在不同CO2浓度下煤样的自燃特性。采集南屯矿煤样,破碎并筛分出混合平均粒径为4.18 mm的煤样,向试验管煤样中通入不同配比的混合气体,实验控制升温速度为0.3℃/min,供气量为190 mL/min.测定在6种不同浓度CO2气氛下的煤样低温氧化特性,实验结果表明:CO2浓度越高,煤样耗氧速率越小,CO产生率降低。在起始阶耗氧速率相差不大,煤氧复合作用以物理吸附和化学吸附为主,后期阶段以化学反应为主,变化明显。相比于空气气氛下,CO2气氛下煤样活化能有所提高,在40~100℃的温度范围内煤氧作用的活化能值由17.85 kJ/mol升高至22.71 kJ/mol,氧化反应速率降低,表明CO2的加入降低了煤的氧化反应速率,抑制了煤的氧化反应。     

煤自燃的原因及防治处理

通过对大同上深涧选煤厂原料煤组成以及自燃机理的分析，找出了原煤自燃的因素，并制定了防止自燃的措施。     

煤自燃过程实验模拟及高温区变化规律

利用澳大利亚昆士兰大学的2m煤自燃发火实验炉,历时5 d,模拟了煤样从常温至160℃着火点的煤自燃全过程,掌握了煤自燃高温点的发生、发展及动态变化过程.实验中能清晰了解煤样温度和水蒸气的变化发展过程.在实验开始阶段,实验炉上部煤样的温度发展是由于空气的通入,将水蒸气和热量从下部带到上部,导致上部温度升高,高温点逐渐上移到145 cm处.2d后,高温点开始向下移动,这主要是由于煤样下部已经完全干燥,煤样在完全干燥及本身高温的情况下,温度会很快升高直至达到着火点.高温点最终发展在60 cm处.同时,在煤样达到着火点的前期,温度上升速率达到120℃/d.实验得出亚烟煤的发火时间为5d,这与煤矿的现场观测结果一致.     

东荣二矿煤自燃倾向性实验测试

采集东荣二矿17#煤层煤样,利用“XKⅢ型“煤低温自然发火实验台进行测试,模拟现场散热情况、漏风状况及浮煤厚度,依靠煤自身氧化放热升温,得出随煤温升高的耗氧速度、CO产生率、CO2产生率、放热强度、煤自燃极限参数等的变化规律,研究煤的低温氧化放热特性,预测煤的临界温度和干裂温度、实验最短自然发火期及自燃倾向性.实验表明:煤样起始温度为20℃时,最短自然发火期为46 d;临界温度为60～75℃、干裂温度为90～110℃、浮煤厚度小于0.7 m、下限氧浓度在60℃左右,浮煤不自燃.     

神府煤田煤层自燃研究

根据对神府煤田休罗纪煤层自燃区的详细观察和分析,论述了煤层自燃的特征,确定了煤层自燃的时代,进一步讨论了煤层的自燃机理和最终自燃范围,认为本区煤层自燃主要受古地貌、古气候和低的煤变质程度以及惰质组的高含量等因素的影响,且惰质组是煤层自燃的关键和导火物质。煤层自燃是沿露头和垂直露头两个方向进行的,并最终因煤层上覆岩石垮落、塌陷堵塞了供氧通道而自行熄灭。煤层自燃区主要是沿古冲沟两侧成带状展布。这为生产上查明煤层自燃范围提供了理论和实际依据。     

安全评价指数法在矿井自燃火灾管理中的应用

本文论述了实用矿井安全评价方法指数法的原理，使矿井自燃火灾的安全管理由定性走向定量，从而使全矿的计算机联网管理、安全管理科学化成为可能。该方法的实用性和有效性在开滦矿务局得到了充分地验证。     

开采煤层自燃倾向性的自组织神经网络预测

通过对开采煤层自燃机理的阐释,选取其主要影响因素作为判别指标,建立了开采煤层自燃危险性的自组织神经网络预测模型,并选用典型的样本对该神经网络进行了训练,尔后用测试样本进行验证,结果表明该方法具有很高的准确性。     

论神府2~(-2)煤层煤岩组成与煤炭自燃的关系

本文研究了陕北神府矿区大柳塔井田2~(-2)煤层中煤样的显微组成,岩石类型及煤的300℃前氧化放热与燃点的关系。实验中发现,丝质组以及丝炭氧化放热量最大而燃点最低,镜质组以及镜煤氧化放热量最小,而燃点最高。随着各煤岩类型中丝质组含量的增高,其氧化放热量增加,燃点降低。因此丝质组及丝炭是最易自燃的显微组分和煤岩类型,并对其易自燃的原因进行了探讨。     

数值模拟在煤自燃控制中的应用

对描述煤自燃过程温度场和氧浓度场的微分方程组采用控制容积积分法进行离散。解算代数方程时采用了温度场和氧浓度场异步耦合及块修正技术和ＡＤＩ技术。自行编制了模拟ＸＫ型煤自燃实验台的ＣＬＴＣＳ程序并进行了试算。     

基于人工神经网络的矿井自然发火预测模型及应用

指出了矿井自然发火及其预测对安全生产的重要性以及传统的预测方法存在的缺陷。应用神经网络建立了时间序列的自然发火预测模型,克服了传统预测方法必须事先构建函数的不足之处,提高了自然发火预测的精度。实际应用表明该预测模型的预测精度较高,具有较大的理论意义和应用价值。     

应用自然发火实验研究煤的自燃倾向性指标

以３种不同变质程度煤样的自然发火实验为基础，通过对表征煤自燃特性参数的测算，分析了它们与煤自燃倾向性的关系，并提出用临界温度、煤耗氧速度、ＣＯ产生率和氧转化为ＣＯ的百分率作为鉴定煤自燃倾向性的指标，是有一定参考价值的。     

井下煤炭自燃发火期预测

准确地预测井下煤炭自燃发火期,并制定出预防和处理措施,才能防止火灾事故的发生。本文分析了煤炭氧化自燃系统所表现出的各种“白色信息”,并以火区附近的一氧化碳浓度作为预测指标,建立了自燃发火期预测模型,与实例是符合的。     

采空区自然发火动态数学模型研究

根据实际工作面采空区浮煤自然的主要影响因素,在煤低温自然特性实验研究的基础上,推导出了采空区浮煤自然过程的动态数学模型,从而为采空区浮煤自然发火的预测预报及防治技术研究提供理论依据．参４．     

汝箕沟2-2煤层露头自燃特性研究

根据汝箕沟煤的煤岩和煤质特征、热分析特征和煤的低温自燃特性实验结果,对汝箕沟煤层露头的供氧条件及蓄散热条件进行分析,得出了煤层露头的自燃特性及治理方法。