综掘工作面风流调控下风速及瓦斯粉尘浓度融合预测模型研究
龚晓燕1
邹浩1
刘壮壮1
陈龙1
付浩然1
孙育恒2
李昊2
王新雨1
牛虎明3
1.西安科技大学机械工程学院,陕西西安 7100542.渭南陕煤启辰科技有限公司,陕西西安 7101003.陕西陕北矿业有限责任公司,陕西榆林 719000
摘要：针对综掘工作面传统的通风总量控制管理模式不能根据实际需求进行风流调控,造成瓦斯及粉尘聚集和污染隐患等问题,对风流调控下的风速及瓦斯粉尘浓度多源数据融合神经网络预测模型进行了研究.采用欧拉-拉格朗日法建立了风流调控下的瓦斯及粉尘气固耦合模型并进行了测试验证,模拟分析瓦斯和粉尘颗粒在综掘巷道的分布情况,获取大量不同风流调控方案下的风速及瓦斯粉尘浓度样本数据.采用多层感知器神经网络技术建立预测模型结构,选取对瓦斯及粉尘浓度具有较大影响的风流调控等参数作为输入层,根据风速及瓦斯粉尘的隐患位置确定输出层,对样本数据进行预处理,通过引入差分进化算法搜索最佳隐藏层节点数和学习率,利用TensorFlow框架搭建多源数据融合神经网络预测模型.以陕北某矿综掘工作面为研究对象,对不同风流调控方案进行预测和井下实测验证.结果表明:该模型相对误差最大值为9.7％,具有较高的准确性;选取出风口距端头最短距离5m和最远距离10m这2种工况下的最佳调控方案,与调控前相比,风速符合规范要求,端头死角区瓦斯体积分数分别降低34％和35％,回风侧人行处平均粉尘质量浓度分别降低40％和41％,司机处粉尘质量浓度分别降低38％和36％,研究可为风流调控提供参考.
关键词：综掘工作面风流调控风速瓦斯及粉尘浓度多源数据融合神经网络预测差分进化算法
分类号：TD714(矿山安全与劳动保护)TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(52374226)陕西省自然科学基础研究计划-陕煤联合基金资助项目(2021JLM-01)
论文发表日期：2024-10-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 136-146 )
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