【摘 要】
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煤炭占据我国能源的主导地位,随着矿井开采速度的全面提升和开采面积的进一步加大,导致浮煤量增多,极容易出现火灾事故,而密闭采空区是矿井火灾事故的重点关注区域。为了提高对矿井密闭采空区火灾预测的准确性,以河北某矿密闭采空区为研究对象,通过煤炭的自燃机理和程序升温实验分析,初选了CO、CO2和CO/CO2为预测指标,通过分级预警的方法确定了CO为密闭采空区火灾预测的特征指标,利用BP和RBF神经网络模型
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煤炭占据我国能源的主导地位,随着矿井开采速度的全面提升和开采面积的进一步加大,导致浮煤量增多,极容易出现火灾事故,而密闭采空区是矿井火灾事故的重点关注区域。为了提高对矿井密闭采空区火灾预测的准确性,以河北某矿密闭采空区为研究对象,通过煤炭的自燃机理和程序升温实验分析,初选了CO、CO2和CO/CO2为预测指标,通过分级预警的方法确定了CO为密闭采空区火灾预测的特征指标,利用BP和RBF神经网络模型对CO浓度进行预测,验证了CO作为矿井密闭采空区火灾预测的特征指标的可靠性。通过数据分析发现,利用BP神经网络预测的效果比RBF神经网络更好,因此研发了基于特征指标CO和BP神经网络算法的密闭采空区火灾防治信息管理系统,并在河北某矿2101冲上闭和2102上岩巷闭两个密闭采空区进行了实际应用,然后对系统的综合应用效果进行了分析。本文确定的矿井密闭采空区火灾预测的特征指标和研发的密闭采空区火灾防治信息管理系统在对密闭采空区火灾预测和工作管理上提供了帮助。
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