基于GA-SVM的采空区煤自燃预警技术研究及应用

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我国是以煤炭为主的消费和生产大国,但多数煤矿存在自燃状况,特别是采空区的煤自燃灾害,严重制约着煤矿的安全发展,因此采空区煤自燃预警技术的研究对于煤自燃灾害的预防和治理具有重要的意义。本论文以某矿24321工作面为研究对象,通过煤样程序升温实验,分析各气体随煤温的变化规律,确定了该工作面煤样的临界温度位于50~60℃之间,干裂温度位于100~110℃之间;通过数学模型以程序升温实验数据为基础,解算得出煤最短自然发火期为43天。使用FLUENT软件,结合24321工作面实际参数,对采空区渗流场进行模拟,采用现场测试的方法,对24321工作面采空区自燃“三带”进行划分,综合两者结果,得出进风侧氧化带位于55~106m,宽度为51m,回风侧氧化带位于41~84m,宽度为43m,为采空区煤自燃预警模型建立提供依据。针对煤自燃预警气体指标众多且相互影响等特点,运用主成分分析法对采空区煤自燃动态预警指标进行选取,新产生的主成分能够保留原始指标数据的主要信息,大大简化了运算过程,提高了分析效率;针对煤自燃预警指标多元且非线性等特点,构建了遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)的采空区煤自燃动态预警模型,以现场数据验证了该模型,得出预警结果准确率达到92%。基于工作面推进速度、煤最短自然发火期以及氧化升温带宽度范围三者之间的联系,构建了采空区煤自燃趋势预警模型,对工作面回采过程中特殊时间点及煤自燃状况进行预测。依据采空区煤自燃动态与趋势预警模型,研究开发了采空区煤自燃预警软件,结合工作面实际情况确定了火灾监测的布置方案,将该软件应用于24321工作面,能够实现煤自燃特征信息的采集与监测、工作面管理及工作面预警等功能,该软件具有很好的数据处理能力,能够满足采空区煤自燃实时预警的要求。
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