基于神经网络的含硫矿石自燃预测技术研究

论文摘要

含硫矿石的自燃事故是含硫矿山重大灾害事故之一,往往会造成人员伤害和设备、设施的损害,严重影响矿山的正常生产。因此,加强含硫矿石自燃危险性预测技术的研究,对改善含硫矿山安全生产状况具有积极的作用。本文在分析了含硫矿石的生物氧化机理、电化学机理、化学热力学机理和物理机理的基础上,提出了矿氧复合机理。该机理从物理吸附、化学吸附、化学反应以及聚热升温四个方面,系统的分析了含硫矿石自燃的原因,为预测含硫矿石自燃危险性奠定了理论基础。并对含硫矿石自燃发火特点和自燃发火影响因素进行了研究,绘制出事故树分析图,找出影响含硫矿石自燃的基本事件,为含硫矿石自燃的预测、预防工作提供了依据。应用神经网络中BP网络的高度非线性关系,从含硫矿石自燃影响因素中的地质条件、自燃倾向性、温度3个方面选取了矿层厚度、矿层倾角、氧化增重率和着火温度4个指标作为样本输入,以含硫矿石的自燃危险性等级作为输出,建立起BP神经网络预测模型,对含硫矿石的自燃危险性等级进行了预测,并在含硫矿石自燃危险性预测的基础上,对含硫矿石自燃的预防技术与方法进行了系统的研究,提出了相应的预防措施,并应用于工程实例。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 含硫矿石自燃机理研究现状
• 1.2.2 含硫矿石自燃倾向性测定方法研究现状
• 1.2.3 含硫矿石自燃预测技术研究现状
• 1.2.4 含硫矿石自燃灾害防治技术研究现状
• 1.2.5 存在的问题
• 1.3 研究内容及目标
• 1.3.1 主要研究内容
• 1.3.2 研究目标
• 1.4 研究技术路线
• 2 含硫矿石自燃机理分析
• 2.1 含硫矿石低温氧化的生物作用机理
• 2.1.1 微生物静态附着过程
• 2.1.2 微生物动态附着过程
• 2.1.3 细菌对矿物的氧化作用
• 2.2 含硫矿石氧化的电化学机理
• 2.3 含硫矿石的化学热力学机理
• 2.4 含硫矿石的物理机理
• 2.5 矿氧复合机理
• 2.5.1 物理吸附
• 2.5.2 化学吸附
• 2.5.3 化学反应
• 2.5.4 聚热升温
• 2.6 本章小结
• 3 含硫矿石自燃发火规律及影响因素分析
• 3.1 含硫矿石自燃发火的特点
• 3.2 含硫矿石自燃发火的影响因素
• 3.2.1 地质条件
• 3.2.2 自燃倾向性
• 3.2.3 湿空气的影响
• 3.2.4 良好的聚热升温条件
• 3.3 含硫矿石自燃的事故树分析
• 3.3.1 事故树的构造
• 3.3.2 事故树分析
• 3.4 本章小结
• 4 神经网络在含硫矿石自燃危险性预测中应用
• 4.1 神经网络技术发展概况
• 4.2 BP 网络理论分析
• 4.3 BP 网络预测含硫矿石自燃的基本原理
• 4.4 BP 网络预测含硫矿石自燃模型的建立
• 4.4.1 输入层、输出层单元指标的确定
• 4.4.2 隐层单元的确定
• 4.4.3 训练样本的确定
• 4.4.4 输入、输出数据的处理
• 4.5 BP 网络训练及预测结果分析
• 4.6 本章小结
• 5 含硫矿石自燃预防技术分析及工程应用
• 5.1 含硫矿石自燃预报技术研究
• 5.1.1 预报技术概述
• 5.1.2 气味检测法
• 5.2 阻化剂在预防含硫矿石自燃中的应用
• 5.2.1 阻化剂的作用机理
• 5.2.2 阻化剂性能的评价方法
• 5.2.3 阻化剂在生产中的应用
• 5.3 含硫矿石自燃的综合防治措施
• 5.3.1 地质工作措施
• 5.3.2 控制崩矿量，缩短堆矿时间
• 5.3.3 温度监测与及时通风
• 5.3.4 合理选择灭火措施
• 5.4 工程实例应用
• 5.5 本章小结
• 6 结论
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录