本文關(guān)鍵詞：礦井熱動力災(zāi)害救援安全性評價(jià)與動態(tài)預(yù)測

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【摘要】：礦井熱動力災(zāi)害是煤礦的重大災(zāi)害類型,具有突發(fā)性強(qiáng)、災(zāi)情發(fā)展迅速、傷亡人數(shù)大、容易引發(fā)繼發(fā)災(zāi)害、救援困難等特點(diǎn)。在災(zāi)害救援過程中,由于災(zāi)區(qū)存在的熱力作用,往往會造成災(zāi)區(qū)通風(fēng)紊亂,使災(zāi)情更加模糊化和復(fù)雜化,隨時(shí)都有可能發(fā)生瓦斯爆炸。加之,救援決策往往會遇到進(jìn)退取舍“兩難”的問題,一旦決策失誤,就有可能造成救援人員傷亡,擴(kuò)大事故嚴(yán)重程度。因此,研究礦井熱動力災(zāi)害救援安全性評價(jià)和動態(tài)預(yù)測方法,將對救援決策具有重要的理論指導(dǎo)意義。論文首先總結(jié)了礦井熱動力災(zāi)害的成因、影響因素、災(zāi)害類型和傳播蔓延特性,分析了礦井熱動力繼發(fā)災(zāi)害的類型和致災(zāi)形式,得到了礦井熱動力災(zāi)害致災(zāi)特點(diǎn)和規(guī)律;從救援人員的角度分析了各種繼發(fā)災(zāi)害的危險(xiǎn)性,得到熱力作用下的熱動力繼發(fā)災(zāi)害具有極強(qiáng)的模糊性和難預(yù)測性等特點(diǎn),尤其是繼發(fā)性瓦斯爆炸更加難以準(zhǔn)確判定,嚴(yán)重威脅救援人員的生命安全。根據(jù)瓦斯爆炸的形成條件和影響因素,結(jié)合煤礦發(fā)生瓦斯爆炸的特點(diǎn)和規(guī)律,提出了瓦斯爆炸判定方法,可用來判定瓦斯爆炸時(shí)間、概率和位置三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo);根據(jù)熱動力災(zāi)變發(fā)生后,災(zāi)區(qū)瓦斯和氧氣濃度升高速度等特點(diǎn),將瓦斯爆炸分為高濃度瓦斯爆炸和低濃度瓦斯爆炸,并劃分了相應(yīng)的瓦斯爆炸時(shí)間范圍;根據(jù)瓦斯積聚特點(diǎn),將井下區(qū)域分為封閉區(qū)域和巷道區(qū)域兩大類,結(jié)合提出的判定方法對這兩類區(qū)域瓦斯爆炸的特點(diǎn)和危險(xiǎn)性進(jìn)行了分析,同時(shí)也驗(yàn)證了該方法的科學(xué)性和合理性。基于現(xiàn)代事故致因理論,采用“人-機(jī)-環(huán)-管理”系統(tǒng)分析法,將影響災(zāi)害救援安全性的因素分為14個(gè)大類、50個(gè)小類,初步建立了礦井熱動力災(zāi)害救援安全性評價(jià)指標(biāo);在分析和總結(jié)評價(jià)指標(biāo)的篩選、優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合評價(jià)目標(biāo)的特點(diǎn)和評價(jià)指標(biāo)的建立原則,采用Delphi法和AHP法對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了優(yōu)化,得到了優(yōu)選的礦井熱動力災(zāi)害救援安全評價(jià)指標(biāo);針對礦井熱動力災(zāi)害救援安全性評價(jià)指標(biāo)的特點(diǎn),提出了指標(biāo)的處理、量化和權(quán)重賦值方法�；谔岢龅脑u價(jià)模型的建模思路和優(yōu)選的評價(jià)指標(biāo),采用AHP分析法和模糊理論,建立了AHP-FCE評價(jià)模型;利用3個(gè)具體的煤礦熱動力災(zāi)害救援案例對該模型進(jìn)行了檢驗(yàn);結(jié)合煤礦與非煤礦山的異同,首先將該模型應(yīng)用于非煤礦山事故救援中,對評價(jià)指標(biāo)中“人-機(jī)-管理”部分和模型的合理性進(jìn)行了驗(yàn)證;然后,將該模型應(yīng)用于搜集到的20個(gè)礦井熱動力災(zāi)害救援案例中的60組災(zāi)情,進(jìn)行了安全等級評價(jià),為基于人工智能算法的動態(tài)預(yù)測模型提供了科學(xué)準(zhǔn)確的樣本數(shù)據(jù)。結(jié)合礦井熱動力災(zāi)害救援安全性評價(jià)的特點(diǎn),引進(jìn)了極限學(xué)習(xí)機(jī)理論和算法;分析和總結(jié)了常見極限學(xué)習(xí)機(jī)的算法步驟和特點(diǎn),采用改進(jìn)的I-ELM算法建立了基于ELM的礦井熱動力災(zāi)害救援安全性動態(tài)預(yù)測模型;利用該模型對實(shí)際熱動力災(zāi)害救援案例的安全性進(jìn)行了定量化預(yù)測,檢驗(yàn)了該預(yù)測方法的準(zhǔn)確性和可靠性。通過本文的研究成果,可根據(jù)救援過程中實(shí)時(shí)獲取到的災(zāi)情信息,快速、定量化判定救援人員進(jìn)入災(zāi)區(qū)救援的安全性,這將對礦井熱動力災(zāi)害救援的指揮決策具有重要的理論指導(dǎo)意義。
【關(guān)鍵詞】：煤礦應(yīng)急救援 熱動力災(zāi)害 救援安全性 動態(tài)預(yù)測 判定方法 評價(jià)指標(biāo)優(yōu)選
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD773
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-26
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-13
• 1.1.2 研究意義13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-23
• 1.2.1 礦井熱動力災(zāi)害發(fā)展及演化過程13-15
• 1.2.2 礦井熱動力災(zāi)害評價(jià)與預(yù)測15-18
• 1.2.3 礦井災(zāi)害救援決策與評價(jià)18-21
• 1.2.4 安全評價(jià)技術(shù)與方法21-23
• 1.3 存在的不足和發(fā)展趨勢23
• 1.4 研究內(nèi)容和技術(shù)路線23-26
• 1.4.1 研究內(nèi)容23-24
• 1.4.2 技術(shù)路線24-26
• 2 礦井熱動力繼發(fā)災(zāi)害的特點(diǎn)及規(guī)律26-44
• 2.1 礦井熱動力災(zāi)害的特點(diǎn)26-35
• 2.1.1 成因與影響因素分析26-30
• 2.1.2 災(zāi)害的類型及特點(diǎn)30-32
• 2.1.3 災(zāi)害的傳播蔓延特性32-35
• 2.2 礦井熱動力繼發(fā)災(zāi)害類型及其危害35-38
• 2.2.1 繼發(fā)災(zāi)害的類型35-36
• 2.2.2 繼發(fā)性熱動力災(zāi)害的危害36-38
• 2.3 繼發(fā)性熱動力災(zāi)害特點(diǎn)及規(guī)律38-42
• 2.3.1 礦井火災(zāi)的特點(diǎn)38-39
• 2.3.2 繼發(fā)性瓦斯爆炸的特點(diǎn)39-42
• 2.4 本章小結(jié)42-44
• 3 礦井熱動力繼發(fā)災(zāi)害的判定方法44-56
• 3.1 判定方法的提出44
• 3.2 瓦斯爆炸關(guān)鍵指標(biāo)的判定44-52
• 3.2.1 瓦斯爆炸時(shí)間44-49
• 3.2.2 瓦斯爆炸概率49-51
• 3.2.3 瓦斯爆炸位置51-52
• 3.3 井下不同區(qū)域發(fā)生熱動力繼發(fā)災(zāi)害的規(guī)律52-55
• 3.3.1 封閉區(qū)域瓦斯爆炸52-54
• 3.3.2 巷道區(qū)域瓦斯爆炸54-55
• 3.4 本章小結(jié)55-56
• 4 礦井熱動力災(zāi)害救援安全性評價(jià)指標(biāo)優(yōu)選56-75
• 4.1 評價(jià)指標(biāo)的選取56-62
• 4.1.1 指標(biāo)的選取原則56-57
• 4.1.2 評價(jià)指標(biāo)的初步選取57-62
• 4.2 評價(jià)指標(biāo)的優(yōu)化62-69
• 4.2.1 評價(jià)指標(biāo)的優(yōu)化方法62-64
• 4.2.2 評價(jià)指標(biāo)的優(yōu)化過程64-68
• 4.2.3 優(yōu)化后的評價(jià)指標(biāo)68-69
• 4.3 評價(jià)指標(biāo)預(yù)處理與量化方法69-74
• 4.3.1 評價(jià)指標(biāo)的預(yù)處理方法70-72
• 4.3.2 評價(jià)指標(biāo)量化方法72
• 4.3.3 評價(jià)指標(biāo)權(quán)重賦值方法72-74
• 4.4 本章小結(jié)74-75
• 5 基于AHP-FCE的礦井熱動力災(zāi)害救援安全性評價(jià)75-99
• 5.1 模型的構(gòu)建思想和原則75-76
• 5.1.1 模型的類型及特點(diǎn)75-76
• 5.1.2 建模的基本原則76
• 5.2 基于非線性多層次模糊綜合評價(jià)模型76-81
• 5.2.1 評價(jià)模型的結(jié)構(gòu)76-77
• 5.2.2 評價(jià)模型的具體步驟77-81
• 5.3 評價(jià)模型的檢驗(yàn)與分析81-92
• 5.3.1 災(zāi)害救援案例與指標(biāo)提取82-89
• 5.3.2 評價(jià)模型的檢驗(yàn)89-92
• 5.3.3 評價(jià)結(jié)果與分析92
• 5.4 評價(jià)模型的應(yīng)用92-98
• 5.4.1 評價(jià)模型在非煤礦山事故救援中的應(yīng)用92-97
• 5.4.2 評價(jià)模型在煤礦事故救援中的應(yīng)用97-98
• 5.5 本章小結(jié)98-99
• 6 基于ELM的礦井熱動力災(zāi)害救援安全性動態(tài)預(yù)測99-115
• 6.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)原理與方法99-107
• 6.1.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)的原理99-101
• 6.1.2 常見極限學(xué)習(xí)機(jī)算法與特點(diǎn)101-107
• 6.2 基于I-ELM算法的改進(jìn)107-109
• 6.3 基于ELM算法的動態(tài)預(yù)測模型109-113
• 6.3.1 模型的過程與結(jié)構(gòu)109-110
• 6.3.2 模型的訓(xùn)練與仿真110-111
• 6.3.3 預(yù)測結(jié)果與分析111-113
• 6.4 本章小結(jié)113-115
• 7 結(jié)論與展望115-117
• 7.1 主要結(jié)論115-116
• 7.2 創(chuàng)新點(diǎn)116
• 7.3 研究展望116-117
• 致謝117-118
• 參考文獻(xiàn)118-128
• 附錄128-132
• 附表132-152

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：892254