导读:本文包含了自燃预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:采空区,气体,矿井,火灾,数值,测温,危险区。
自燃预测论文文献综述
刘晨,谢军,辛林[1]（2019）在《煤自燃预测预报理论及技术研究综述》一文中研究指出在对近年来国内外有关煤自燃预测预报理论及技术方面的文献进行收集整理的基础上,从煤自燃预测预报理论、煤自燃监测技术和隐蔽火源探测技术等3个方面,对煤自燃预测预报的研究进展进行了归纳分析。指出了现有煤自燃监测技术的优势和存在的不足,对其适用条件进行了界定;分析了目前常用的隐蔽火源探测技术的特点及其技术途径,并对其优缺点进行了对比分析。对未来的煤自燃预测预报理论及技术发展趋势进行了展望。(本文来源于《矿业安全与环保》期刊2019年03期）
杨朔[2]（2019）在《袁店二矿7_2煤自燃预测预报与采空区自燃“叁带”范围研究》一文中研究指出本文以袁店二矿7_2煤自燃问题开展研究,分析了试验工作面防火不利因素,煤自燃问题严重威胁到矿井安全生产,因此,在采空区发生煤自燃前,掌握煤自燃特性参数,做好煤自燃的早期预测预报工作,对工作面采空区自燃“叁带”范围研究,具有重要且现实的意义。首先,从理论研究出发,对煤自燃机理、煤自燃预测预报技术、煤自燃危险区域划分及采空区数值模拟了解与掌握。其次,通过对7_2煤自燃基础参数测定,掌握主要煤质指标,测定其自燃倾向性等级为Ⅱ类;通过程序升温氧化实验测定了煤样的耗氧速率、CO与CO_2产生率、放热强度及测算了表观活化能;通过分析煤样实验过程中产出各组分气体的体积分数、格氏火灾系数、链烷比与烯烷比等随温度升高变化规律,对煤样氧化阶段进行划分并给出了进入每个阶段的临界温度,结合预报煤自燃标志气体优选原则,优选出标志气体与辅助指标参数对煤自燃进行预报,并拟合标志气体浓度与参数随温度变化的函数关系式,建立了多参数预警指标体系,并对煤自燃危险性进行分级预警。最后,通过现场试验与工作面采空区数值模拟相结合,以实测结果结合数值模拟采空区漏风强度结果综合判定采空区自燃“叁带”的范围,得出进、回风侧采空区氧化带范围分别为35~80m、20~77m,并计算出最小安全推进速度为1.76m/d。根据数值模拟结果,7_215工作面向采空区漏风范围主要集中在进风侧倾向上0~30m区域,且漏风速度最大;综采面供风量越大向采空区漏风量也越大,导致采空区内氧化带的宽度越宽,距工作面的距离也越远。所得研究成果为防治7_2煤层自燃提供科学参数,为类似矿井煤层安全生产提供参考。图[36]表[30]参[86](本文来源于《安徽理工大学》期刊2019-06-14）
邢二军[3]（2019）在《红庆河煤矿综放面采空区自燃预测与防治研究》一文中研究指出采空区遗煤自燃是矿井生产中面临的主要安全问题之一,特别是针对工作面较长的矿井,其氧化带范围大,对于采空区煤自燃防治比较棘手。本文以红庆河煤矿102工作面为研究对象,利用试验研究、现场实测、数值模拟等研究手段对红庆河采空区煤自燃防治技术进行了分析和研究。首先,利用程序升温实验平台,测定了不同粒径煤样以及在不同氧浓度条件下煤氧化产生的各气体浓度,并根据测得试验数据计算出煤样在不同氧浓度条件下的耗氧速率,并确定出红庆河煤矿102工作面煤自燃指标气体。通过束管监测系统测出102工作面采空区两侧的氧气浓度分布,根据现场资料和经验公式计算出采空区遗煤分布,结合第二章计算煤的耗氧速率计算出采空区漏风强度,并根据该矿的煤自燃极限参数,划分出采空区煤自燃危险区域,并以此计算出工作面极限日推进速度。通过数值模拟软件,模拟了注氮前后采空区内的风流场和氧气浓度分布的变化规律,并分别选取采空区不同的注氮位置,对比分析不同注氮方案对采空区氧浓度分布的影响,由此确定最佳的注氮位置;同时定量分析采空区注氮对采空区氧浓度的影响,确定出最佳的注氮量,最后分析了注氮量对工作面氧气浓度的影响。最后,根据以上所做的研究,结合红庆河煤矿的实际情况,提出了具体的防灭火措施,包括预防煤自燃的日常生产措施,采空区煤自燃的早期预测预报指标以及预防和治理采空区煤自燃的技术,设计了现场注氮的实际注氮量和注氮管路,为本煤层后期开采过程中防灭火工作提供指导。(本文来源于《西安科技大学》期刊2019-06-01）
温荣岩[4]（2019）在《基于改进粒子群小波神经网络的煤自燃预测系统》一文中研究指出以往对于煤自燃的预测工作仅仅依靠单一或者少量的传感器采集到的数据,根据这些少量的传感器数据预测煤自燃的危害状态并指导工作。该类方法精确度低,易受到复杂环境的影响导致传感器的数据出现误差,还会导致误操作。多传感器技术类似于人脑同时处理多个感官信息从而获得一致性的目标状态描述的过程,在最大程度的利用多个检测装置检测资源的基础上实现资源收集与整合利用,提高检测资源的利用率,可以改善煤自燃预测系统预测煤自燃危险状态的准确率。系统的正常工作离不开硬件电路的支持,煤自燃预测系统的工作环境苛刻,需要设计专用的系统硬件电路以保证数据来源的可靠性与数据处理时的有效性和准确性,因此,本文设计了煤自燃预测系统的硬件电路,包括指标气体传感器的专用测量电路等,最大程度地适应井下严苛复杂的工作环境需求,提升煤自燃预测系统的工作性能。环境的扰动、电路的启停等电磁干扰现象会给测量信号带来噪声,因此就需要对含有噪声的信号进行降噪处理。传统的傅里叶变换降噪方法适用于非时变信号,对于时变信号或者变化迅速的信号并不适用,而处理时变信号恰恰是小波降噪的强项,针对时变信号的噪声,本文选用小波变换降噪分析处理。降噪处理后的信号送入网络中用于网络的训练。对于多种检测气体和煤自燃程度之间的非线性关系可以通过基于小波理论的小波神经网络来近似,克服了传统的神经网络模型结构选择的盲目性。本文进一步提出了基于改进粒子群算法的小波神经网络进行多传感器煤自燃信号的融合,分析比较了四种模型,即遗传算法改进的小波神经网络模型、SVM模型、原始的小波神经网络模型和本文所提模型的工作性能,实验结果表明改进粒子群小波神经网络实际的分类精度最高,同时该模型的训练速度最快。该方法克服了传统贪心算法存在的早熟收敛的弊端。因此,本文工作对于安全过程中煤自燃预测的研究有着一定的应用价值。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-21）
鄢利,李振安,董明辉[5]（2019）在《光纤测温系统在煤矿自燃预测预报中的应用》一文中研究指出煤矿常用采空区测温方法为近采空区测定温度或者通过布置温度传感器进行测量,此方法测量误差大,导致高温点定位不准确。为解决上述问题,济宁叁号煤矿采用了光纤测温系统,通过在采空区丢煤区域预埋测温光纤,较好地解决了以往测温方式的缺陷,能够准确定位采空区高温点,为煤矿防灭火提供数据支撑。(本文来源于《山东煤炭科技》期刊2019年02期）
李国为[6]（2018）在《煤自燃预测预报技术的应用实践》一文中研究指出为了研究神南矿区煤层自然发火规律,确定采煤工作面最小日推进度及自然发火指标性气体和临界值,以神南矿区下属张家峁煤矿5-2煤层为研究对象,通过现场实测和实验室分析等手段,分析了采空区的温度及氧气浓度。研究结果表明:当采煤工作面的推进速度大于5. 14 m/d时,采空区无自然发火危险;温度在30~130℃之间,可以选择CO作为该段温度内的标志气体;温度在120~200℃之间,可以选择烯烃作为该段温度内的标志气体。(本文来源于《陕西煤炭》期刊2018年05期）
邓军,雷昌奎,曹凯,马砺,王彩萍[7]（2018）在《采空区煤自燃预测的随机森林方法》一文中研究指出煤自然发火温度的准确预测是矿井煤自燃防控的关键。为了准确可靠地预测采空区煤自燃温度,在大佛寺煤矿40106综放工作面开展了长期的采空区温度和气体观测实验,提出了一种基于随机森林(RF)方法的采空区煤自燃预测模型,并将预测结果与支持向量机(SVM)和BP神经网络(BPNN)方法对比。采用粒子群优化算法(PSO)对RF和SVM超参数进行优化,建立了参数优化的PSO-RF和PSO-SVM预测模型。结果表明,RF,PSO-RF,SVM和PSO-SVM模型均具有较强的泛化性和鲁棒性; RF在建模过程中拥有宽广的参数适应范围,当树的数量(ntree)超过100后,其训练误差趋于稳定,ntree的改变对预测性能没有实质的影响;虽然PSO算法可以找到RF最优超参数,但默认参数的RF模型就能获得满意的预测性能; SVM预测结果则对超参数十分敏感,PSO优化可以显着提高其预测精度,其预测性能依赖于超参数的最优选择; BPNN模型在训练阶段拥有极佳的预测结果,但易出现"过拟合",导致泛化性弱,测试阶段误差较大。通过在其他矿井煤自燃预测中应用,验证了RF方法的稳定性和普适性,且无需复杂参数设置和优化就能获得良好的预测性能,可进一步应用于其他能源燃料领域。(本文来源于《煤炭学报》期刊2018年10期）
李诚玉[8]（2018）在《模糊聚类法在矿井煤炭自燃预测中的应用》一文中研究指出井下遗煤有可能引起矿井火灾的发生,分析井下遗煤发生自燃发火时的特征,采用模糊聚类法对井下遗煤的自燃发火危险性进行划分,通过模糊聚类法对全矿采面进行扫描分析,对某矿进行井下遗煤自燃危险区预测,可以保证矿井的安全生产。(本文来源于《内蒙古煤炭经济》期刊2018年13期）
贾传志,丁佳丽[9]（2018）在《基于灰色关联分析的煤自燃预测指标可信度研究》一文中研究指出气体分析法在应用过程中,常会出现不同指标参数得出不同甚至相反预报结果的问题,本文以峻德33煤为研究对象,采用煤自燃程序升温实验,分析煤在氧化自燃过程中气体产物的变化规律,结合指标气体优选原则,优选了33煤自然发火标志气体,基于灰色关联分析法计算了各指标气体与煤温度之间的关联度,并以此评价各指标气体的可信度。(本文来源于《内蒙古煤炭经济》期刊2018年12期）
王福生,王建涛,顾亮,刘鹏,孙超[10]（2018）在《煤自燃预测预报多参数指标体系研究》一文中研究指出煤自燃是一个复杂氧化过程,要经历不同的氧化阶段,且同一煤矿不同煤层煤样具有不同的自燃氧化特性,故应建立相应的预测指标体系。从开滦集团东欢坨矿5煤层、7煤层、8煤层、9煤层、11煤层和12煤层采集煤样,利用程序升温-气相色谱联用实验,分析了各煤样自燃氧化过程中各指标气体随温度的变化规律,依据升温氧化实验数据,将煤自燃过程划分为初期氧化、缓慢自热、临界加速和热解裂变4个阶段,优选出各煤层煤自燃不同阶段适用的预测指标。结合各自燃阶段的温度范围得出了预测指标的对应范围,并运用灰色关联分析法确定了各煤层煤自燃不同阶段指标预报优先级,最终建立了东欢坨矿各煤层煤自燃预测预报多参数指标综合体系且设计了全矿井煤自燃预报指示方案。该体系及方案的设立提高了东欢坨矿煤自燃预测预报结果的准确性,同时可为其他煤矿防灭火工作提供一定的理论指导和方法参考。(本文来源于《中国安全生产科学技术》期刊2018年06期）
自燃预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文以袁店二矿7_2煤自燃问题开展研究,分析了试验工作面防火不利因素,煤自燃问题严重威胁到矿井安全生产,因此,在采空区发生煤自燃前,掌握煤自燃特性参数,做好煤自燃的早期预测预报工作,对工作面采空区自燃“叁带”范围研究,具有重要且现实的意义。首先,从理论研究出发,对煤自燃机理、煤自燃预测预报技术、煤自燃危险区域划分及采空区数值模拟了解与掌握。其次,通过对7_2煤自燃基础参数测定,掌握主要煤质指标,测定其自燃倾向性等级为Ⅱ类;通过程序升温氧化实验测定了煤样的耗氧速率、CO与CO_2产生率、放热强度及测算了表观活化能;通过分析煤样实验过程中产出各组分气体的体积分数、格氏火灾系数、链烷比与烯烷比等随温度升高变化规律,对煤样氧化阶段进行划分并给出了进入每个阶段的临界温度,结合预报煤自燃标志气体优选原则,优选出标志气体与辅助指标参数对煤自燃进行预报,并拟合标志气体浓度与参数随温度变化的函数关系式,建立了多参数预警指标体系,并对煤自燃危险性进行分级预警。最后,通过现场试验与工作面采空区数值模拟相结合,以实测结果结合数值模拟采空区漏风强度结果综合判定采空区自燃“叁带”的范围,得出进、回风侧采空区氧化带范围分别为35~80m、20~77m,并计算出最小安全推进速度为1.76m/d。根据数值模拟结果,7_215工作面向采空区漏风范围主要集中在进风侧倾向上0~30m区域,且漏风速度最大;综采面供风量越大向采空区漏风量也越大,导致采空区内氧化带的宽度越宽,距工作面的距离也越远。所得研究成果为防治7_2煤层自燃提供科学参数,为类似矿井煤层安全生产提供参考。图[36]表[30]参[86]
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自燃预测论文参考文献
[1].刘晨,谢军,辛林.煤自燃预测预报理论及技术研究综述[J].矿业安全与环保.2019
[2].杨朔.袁店二矿7_2煤自燃预测预报与采空区自燃“叁带”范围研究[D].安徽理工大学.2019
[3].邢二军.红庆河煤矿综放面采空区自燃预测与防治研究[D].西安科技大学.2019
[4].温荣岩.基于改进粒子群小波神经网络的煤自燃预测系统[D].中国矿业大学.2019
[5].鄢利,李振安,董明辉.光纤测温系统在煤矿自燃预测预报中的应用[J].山东煤炭科技.2019
[6].李国为.煤自燃预测预报技术的应用实践[J].陕西煤炭.2018
[7].邓军,雷昌奎,曹凯,马砺,王彩萍.采空区煤自燃预测的随机森林方法[J].煤炭学报.2018
[8].李诚玉.模糊聚类法在矿井煤炭自燃预测中的应用[J].内蒙古煤炭经济.2018
[9].贾传志,丁佳丽.基于灰色关联分析的煤自燃预测指标可信度研究[J].内蒙古煤炭经济.2018
[10].王福生,王建涛,顾亮,刘鹏,孙超.煤自燃预测预报多参数指标体系研究[J].中国安全生产科学技术.2018
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