主成分分析支持向量机的煤自燃预测研究

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1、主成分分析支持向量机的煤自燃预测研究文献综述1背景在相当长的时期内，煤炭是我国的主要能源之一。在煤层开采过程中，我国存在有煤炭自燃的矿井占矿井总数的56%，具有自然发火危险的煤层占累计可采煤层数的60%；煤炭自燃而引起的火灾占矿井火灾总数的90%。煤层自燃不仅破坏了煤炭资源，而且导致自燃煤层周围煤炭资源的开采困难和贬值。煤炭自燃已成为制约矿井安全生产与发展的主要因素之一。煤层自燃火灾经常引发矿井瓦斯爆炸，而且灭火时常有水煤气爆炸的危险；自燃火灾产生的有毒有害气体在井下巷道流动，给井下工人生命安全造成极大威胁，严重影响了矿井的安全生产[1]。煤自燃预测对于煤炭火

2、灾的防治具有重要的指导意义。2国内外煤自燃预测研究现状2.1煤自燃预测技术煤自燃预测技术是指在煤处于低温氧化阶段(即潜伏期),还未出现自然发火征兆之前,仅根据煤的氧化放热特性和实际开采条件,超前判断松散煤体自燃的危险程度、自然发火期及最易自燃区域的一种技术。煤自燃预测技术主要有自燃倾向性预测法、综合评判预测法、统计经验法和数学模型预测法等4种[2]。(1)自燃倾向性预测法。煤自燃倾向性是指煤层开采之前，其自然发火的可能程度。所有煤种均具有自燃倾向性，只是不同煤种、不同环境条件下的自燃倾向性的呈现也不同。目前，国内外较成熟的煤自燃倾向性鉴定，主要有奥氏法、着火点

3、法、交叉点温度法、差示量热法、静态及动态吸氧法等。利用自燃倾向性预测法，能对不同煤样在相同实验条件下的自然发火危险程度进行比较和分类，但仅限于粗略判断煤层自然发火的危险程度，不能得出准确的预测结果。(2)因素综合评判预测法。因素综合评判是指采用对与煤自然发火相关的各种内、外影响因素进行综合评分的方法，主要是先对煤的自燃倾向性进行鉴定，评出分值；然后在大量统计分析的基础上，对影响煤自然发火危险程度的外在因素进行主观评判，给出分值；将两者综合相加，得出相应条件下煤自然发火的总分值及其分类。(3)经验统计预测法。经验统计是通过对已有的自燃事故统计分析，对相近条件下开

4、采煤层的自然发火危险程度等指标参数预测。该法是基于大量统计资料，并在分析火灾原因的基础上形成的，具有相当程度的可信度，但其难以对不同发火类型的煤自燃进行预测，且在时间统计上存在着较大偏差，仅能粗略判断自然发火的危险区域范围。(4)数学模型预测法。数学模型预测是指通过建立煤自然发火数学模型，并进行煤自燃过程的实验模拟和数值解算，得出不同边界条件下煤体的自然发火危险程度值。例如：新西兰及澳大利亚通过建立包括Arrhenius方程在内的煤自然发火数学模型，给出了煤体运输过程中发生自然发火的临界体积及最短自然发火期的数值。2.2国内煤自燃预测研究现状对于煤自燃预测，国

5、内的许多学者通过使用模糊聚类、神经网络等建立一定的数学模型对煤自燃预测的判定问题做了很多的研究工作。田水承等人[3]在现场实际调研和理论分析的基础上,认为煤自燃倾向性、煤层厚度、倾角、煤的坚固性系数、采煤工作面(U型)供风量、采煤率、推进度7个指标是构成衡量煤层开采自燃危险性的一组有效指标9。通过运用模糊聚类的方法对采场自燃发火危险性进行了划分。初步的应用表明该方法具有一定的实用性，但其只分析了煤自燃主要因素的影响程度，粗略预测煤层自燃发火危险程度，而对发火期和可能发火的区域无法进行预测，故而只能做定性的研究。宋志、曹坤等人[4]以采场自然发火为充要条件，考虑

6、以时间与空间的一致性来确定自然发火因素空间,提出了用人工神经网络来预测采场煤自然发火的可能性、位置和时期，并通过模拟确定了保证采场不自燃的工作面最小推进速度、采场最大配风量等参数。但人工神经网络遵循的是经验风险最小原则，追求的是样本趋于无穷时的最优解。由于实际的训练样本不可能无穷多，所以只能取尽可能多的样本，这样使得工作量非常大，并且该模型未对具体采场自然发火作预测，故该模型还只是理论模型阶段并未应用于现场实际。王俊峰等人[5]在通过现场实测确定采空区自燃“三带”基础上采用CFD(ComputationalFluidDynamics)技术建立了模拟综采工作面采

7、空区空气、瓦斯流动的数学物理模型,来预测采空区自燃的危险区域。分别对工作面正常生产、回风巷侧联巷密闭不严、尾巷密闭不严和高瓦斯涌出等4种情况下采空区氧气及瓦斯的分布进行了预测研究，采用CFD模型模拟得到的采空区气体分布规律与现场长期监测结果相吻合。卞晓锴、包宗宏等人[6]根据煤因氧化放热以导热和对流方式对周围煤层产生影响，建立了采空区中温度分布情况的数学模型，并且使用有限差分数值方法进行模拟计算。通过计算，得到了煤温随时间的延长呈指数上升的规律，以及热源周围煤层温度随距离高温点的变远而迅速降低的规律。并针对空气温度可能产生的波动给煤温带来影响，提出利用两点间的

8、温差来预测热源温度。3煤自燃理论3.1