基于Rs-SVM算法的矿井主运输系统火灾诊断及灾害控制研究

来源 :辽宁工程技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:carlos_yu
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随着现代化矿井产量的不断扩大,井下胶带运输已成为矿井主运输系统的重要方式。尽管,胶带运输已经采用阻燃技术,但矿井胶带火灾时有发生。由于主运输巷道往往布置在进风巷道中,一旦发生火灾,大量的有毒有害气体及烟雾会直接进入采、掘工作面,极易引发次生灾害。因此,开展主运输系统火灾诊断及控制研究,对于控制灾情的蔓延、提高矿井抗灾能力及、保证矿井的安全生产均具有重要的意义。  本文通过文献查阅、理论分析和现场调研,建立矿井灾变通风风流分配数学模型,阐述了矿井主运输系统火灾灾变特性及致灾机理,同时明确发生灾变时矿井的风流控制技术,并提出相应的基本控风方法;基于矿井胶带火灾特点,通过粗糙集理论与支持向量机算法,综合各自优势,提出了一种连续属性离散化方法,对RBF-NN、SVM、RS-SVM三种预测算法进行分析比对,得出RS-SVM算法在少样本时具备预测准确性更高的优点,文中主运输系统火灾灾变诊断采用的就是RS-SVM算法;在矿井主运输系统火灾灾变控制系统设计中,根据主运输系统致灾特性,确定出了相应控制系统的数据采集模块、主控模块最小系统等,依据上位机的网络解算结果,依据灾变机理,结合监测参数对相关风门发送控制指令,达到远程化、智能化防灾救灾的目的。同时,控制系统采用于自我较正自我修复技术,可通过工业试验或搭建模拟巷道火灾风流控制实验装置,模拟井下胶带巷胶带着火后火灾预测控制系统的灾变诊断及自动控制灾情的过程,通过实时测量数据进行反馈校正,结合火灾诊断技术的最优算法和网络解算程序,实现风路风门的最优化控制。文中的研究成果已成功应用于南阳坡煤矿,并就对矿井主斜井系统和4煤系统两个灾变区域进行了模拟与工业试验,结果表明:达到了主运输系统火灾准确预判、及时防控的目的,结合矿井通风网络理论,实现了灾变风流的最优化调控,提升了矿井的抗灾变能力。
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