本文關鍵詞：基于激光誘導熒光技術的煤礦突水水源識別模型研究

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【摘要】：在國民經濟的發(fā)展中,煤炭占據(jù)重要地位�，F(xiàn)今中國95%左右的煤炭產量來自井下開采,且隨著時間的流逝,淺部煤炭開采殆盡,許多礦井逐步向縱深發(fā)展,隨之而來的就是惡劣的水文地質環(huán)境,而且我國地域遼闊,地質構造多樣,因此出現(xiàn)煤礦突水的機率和危險性也逐年增大�，F(xiàn)階段對煤礦的突水預防多使用以下幾種技術相結合：1、地質勘探技術,獲取水文地質構造情況,以提前規(guī)避危險水源；2、水源識別技術,獲取含水層或涌水水源類型,以確定地下水分布或進行煤礦涌水危險度評價；3、水參數(shù)實時監(jiān)測技術,獲取水壓、涌水量、電導率等實時水參數(shù),以實現(xiàn)涌水的實時監(jiān)測預警。三種技術中,地質勘探技術后期進行的水文地質構造分析需要水源識別技術支持,鑒于突水發(fā)生的突然性,水參數(shù)實時監(jiān)測技術對于突水預警意義不大。因此如何快速的進行煤礦水源識別,無論是對于煤礦的水文地質研究還是預防突水災害都具有重大意義。而且當前這些技術在實際的煤礦生產中也存在以下不足之處：1、對水文地質和構造等勘察資料的詳細程度依賴性高；2、對規(guī)模相對較小的含導水構造難以查明；3、水源識別以水化學方法為主,耗時較長(需1-2小時),且準確率相對較低；4、多采用機機類傳感器或電阻類傳感器,需防爆處理,抗干擾性能差。針對此種狀況,提出一種新型快速的煤礦水源識別方法,采用激光誘導熒光技術(LIF),以煤礦不同含水層水源做為研究對象,通過獲取煤礦不同含水層水源的熒光光譜信息,建立突水水源的光譜數(shù)據(jù)庫,并以此為依據(jù),構建突水水源的快速識別模型。整套系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫完備的情況下,僅需數(shù)秒即可完成水源的快速識別,為進一步的開發(fā)基于激光誘導熒光技術的煤礦突水水源快速識別模型奠定理論和技術基礎,從而實現(xiàn)煤礦的安全生產以及為突水災后救援提供快速判別依據(jù)。本文的主要研究成果和結論如下：(1)根據(jù)光學原理和煤礦特征,構建了適用于煤礦特征的激光誘導熒光水源快速識別系統(tǒng),設計了相應的本安電源,開發(fā)了煤礦水源快速識別軟件。(2)以淮南新集一礦的奧灰水,老窯水,沖積層水,砂巖水和灰?guī)r水做為實驗對象,建立了水源快速識別的SMCA模型和PLS-DA模型。在SMCA模型中,原始光譜經Gaussian-Filter預處理,在主成分數(shù)為2,顯著性程度α=5%的情況下,對建模集樣品進行識別,5種水樣模型對水樣樣本的識別正確率皆達到了100%,對驗證集中樣本進行識別時,5種水樣模型對水樣樣本的識別正確率也皆達到了100%。在PLS-DA模型中,根據(jù)PLS原理建立5種水樣的PLS-DA模型,各模型建模集的識別正確率皆達到了100%,相關系數(shù)r依次達到了0.976,0.996,0.982,0.971,0.993,RMSECV依次達到了0.087,0.040,0.073,0.079,0.047；對驗證集的識別正確率也皆達到了100%, RMSEP依次達到了0.116,0.054,0.089,0.123,0.061,表明LIF技術結合PLS-DA模型可以用于淮南新集—礦水源的快速識別。(3)以大同燕子山煤礦的老窯水,沖積層和砂巖水做為實驗對象,驗證所建立SMCA模型和PLS-DA模型的可行性。在SMCA模型中,原始光譜經Moving-Average預處理,在主成分數(shù)為2,顯著性程度α=5%的情況下,對建模集樣品進行識別,3種水樣模型對水樣樣本的識別正確率皆達到了100%,對驗證集中樣本進行識別時,3種水樣模型對水樣樣本的識別正確率也皆達到了100%,驗證了LIF技術結合SMCA模型可以用于煤礦水源的快速識別。在PLS-DA模型中,根據(jù)PLS原理建立3種水樣的PLS-DA模型,各模型建模集的識別正確率皆達到了100%,相關系數(shù)r依次達到了0.997,0.991,0.987,RMSECV依次達到了0.037,0.065,0.069；對驗證集的識別正確率也皆達到了100%,RMSEP依次達到了0.062,0.093,0.151,驗證了LIF技術結合PLS-DA模型可以用于煤礦水源的快速識別。(4)以建立的水源快速識別模型為基礎,結合礦井突水實例,建立一種突水預警模型。以大同燕子山煤礦水樣為實驗對象進行了模型驗證,依據(jù)建立的SMCA模型和PLS-DA模型進行沖積層水＆砂巖水和老窯水＆砂巖水,以及一種正常水樣砂巖水進行水源快速識別。在SMCA模型中,原始光譜經Moving-Average預處理,在主成分數(shù)為2,顯著性程度α=5%的情況下,對建模集樣品進行識別,3種水樣模型對水樣樣本的識別正確率皆達到了100%,對驗證集中樣本進行識別時,3種水樣模型對水樣樣本的識別正確率也皆達到了100%,證明了LIF技術結合SMCA是型用于井下在線式水源快速識別預警模型的可行性。在PLS-DA模型中,根據(jù)PLS原理建立3種水樣的PLS-DA模型,各模型建模集的識別正確率皆達到了100%,相關系數(shù)r依次達到了0.992,0.989,0.985,RMSECV依次達到了0.041,0.073,0.087；對驗證集的識別正確率也皆達到了100%,RMSEP依次達到了0.075,0.108,0.197,證明了LIF技術結合PLS-DA模型用于突水預警的可行性。(5)對比建立的SMCA模型和PLS-DA模型對煤礦水源的識別結果,發(fā)現(xiàn)兩者皆可以進行較佳的水源識別,但是相對而言PLS-DA模型可體現(xiàn)出更高的判別能力,且無須進行光譜預處理,步驟相對簡化。綜合運用本研究的技術結論,構建煤礦水源類型的快速識別模型,以淮南新集一礦與大同燕子山礦的相關水樣進行分類建模驗證。通過LIF系統(tǒng)獲取水樣熒光光譜,經過光譜預處理對水樣熒光光譜進行數(shù)據(jù)分析,將處理后的光譜信息帶入分類識別模型,確定水源類型,進而即可進行涌水危險程度評價。模型的搭建對于煤礦水害的預防意義重大,以本模型為基礎開發(fā)的設備已做為突水監(jiān)測預警子系統(tǒng)應用于數(shù)個煤礦,經濟、社會效益顯著。
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD745

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本文編號：1303028