煤矿井下多参数突水信息的动态评价方法及系统设计

煤矿井下多参数突水信息的动态评价方法及系统设计

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时间:2019-02-22

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1、太原理工大学硕士学位论文煤矿井下多参数突水信息的动态评价方法及系统设计姓名:魏红霞申请学位级别:硕士专业:测试计量技术及仪器指导教师:张英梅20100401太原理工大学硕士研究生学位论文煤矿井下多参数突水信息的动态评价方法及系统设计摘要煤炭行业是诸多能源行业当中的高危行业,其开采一直受到很多条件的限制,其中地下水是威胁煤矿安全生产的重要因素之一。最近,多起重大、特大煤矿突水事件屡见报端,主要是因为煤矿突水形成十分复杂,涉及到水文、地质构造、采动影响等方面的要素,而目前又缺乏在采掘过程中的实时动态监测,因此给人民的生命财产造成了极大的危害。针对煤矿

2、开采过程中缺乏有效的动态监测手段、预测方法单一等缺点,研究神经网络和D-S证据理论相结合的两级融合算法,提出了煤矿井下多参数突水信息的动态评价方法。此方法将传感器技术、数据融合技术和自动控制技术相结合,实现了煤矿井下传感器数据的动态采集、实时传输及突水等级的确定,为预防水害的发生提供决策依据。目前关于突水的数据还很少,而突水预测需要大量的数据。因此,提出了在采掘工作面区域内进行分布式多方位传感器布置的方案。首先确定影响工作面突水的诸多因素,通过分析煤矿顶板、底板突水机理,得出影响突水的主要因素,如巷道导水沟水位、含水层水位、顶、底板压力和掘进面前

3、方的水量等。其次,选取了山西省漳村、沙坪两个煤矿进行实例分析,根据两个煤矿不同的水文、地质结构条件,对应的进行了传感器的布置,从而进行水情动态多参数测量。提出了建立井下现场动态水情数据库,填补了煤矿井下动态水情信息数据的空白。系统以VC++作为软件开发平台,MicrosoftSQLServer为数据I太原理工大学硕士研究生学位论文库平台,采用类三层C/S结构的开发模式,结合以太网标准PROFINET通讯技术,实现对煤矿井下的压力、水位、温度、流量等数据的实时传输,将采集到的数据预处理、传输到井下变电所的防爆PC机整理、分类、存储。然后,将采集到的

4、数据进一步分析,应用两级融合算法,计算得出关于煤矿井下工作面突水的安全等级状态。对山西漳村煤矿3#煤层进行了实例分析,从开采、探测资料中提取10组已采点作为构建预测模型的样本,运用两级融合算法对煤矿井下突水等级评估。结果表明,该两级融合算法能够准确评估出煤矿井下突水的程度,有较强的抗干扰能力和较高的准确度,从而验证了系统的有效性和可行性。关键词:突水预测,多参数,数据库建立,动态检测,两级融合II太原理工大学硕士研究生学位论文STUDYONTHEPERDICTIVEMETHODOFCOALMININGWATERINRUSHBASEDONMULTI

5、-PARAMETERANDSYSTEMDESIGNABSTRACTThecoalindustryisoneofthemostdangerousenergyindustries,itsexploitationhasbeensubjectedtomanyconditions,thethreatofgroundwaterwhichisanimportantfactorincoalmineproductionsafety.Recently,severalimportant,largewaterinrusheventsareoftenfoundinnews

6、papers.Thewaterinrushofcoalminescausesbysomecomplexelements,involvinghydrology,geology,miningeffectetc..Atpresent,itisshortofreal-timedynamicmonitoringintheexcavatingprocess,whichjeopardizedtopeople’slivesandwealth.Accordingtotheproblemsofthelackofreal-timemonitoringandsingle

7、detectionmethodduringtheexcavatingprocess,combinedwithneuralnetworkandtheD-Sevidencetheoryfusionalgorithm,itisproposedthatthepredictivemethodofcoalminingwaterinrushbasedonmulti-parameterisstudied.Thismethodistheintegrationofsensingtechnology,datafusiontechnologyandautomationt

8、echnology.Itachievestheaimoftheminesensordatacollectionintime,real-t

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