基于AGA的煤自然发火期影响因素组合分析

论文摘要

煤自燃问题是影响煤炭生产安全的最主要灾害之一,而煤自然发火期是衡量煤自燃性大小的最直接、现场应用最广泛的重要参数之一。因此,研究影响煤自然发火期因素及其规律具有十分重要的意义。 本文从宏观特征参数、特征温度及微观官能团特征等多方面,利用多种实验手段分析了影响煤自然发火期的主要因素。通过热重实验研究了煤氧复合不同阶段的特征温度变化规律,给出了粒度、氧浓度对煤自燃过程影响规律,测出了临界氧浓度为 13%左右;通过傅立叶红外光谱实验从微观结构上分析了煤氧复合不同阶段参与反应的活性官能团,说明煤氧复合低温阶段(150℃以下)煤中羟基、亚甲基和碳碳双键等“活性结构”为主要反应物,其含量影响煤氧复合过程和自然发火期;通过煤样程序升温实验测算出煤氧复合低温阶段的耗氧速率、CO、CO2等气体产生速率、放热强度最大值、最小值及特征放热强度等特征参数,分析了煤样粒度对煤自然发火期的影响关系,同时通过分析多地区不同煤样临界温度得出不同煤样特征温度范围在 50~80℃范围内。 结合实验分析结果和煤自然发火实验条件,本文采用组合方法建立了分析煤自然发火期的主要影响因素与其之间的定量关系。采用多元线性回归模型、灰色模型 GM(0,5)和 BP 神经网络模型分别建立煤样粒度、空隙率、供风量、起始温度和特征放热强度与煤自然发火期之间的定量关系。然后采用基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)优化的组合模型进行组合分析,以弥补单计算模型不足、提高分析精度。最后以双鸭山东荣二矿、三矿实验数据为例,验证了本文建立的关系模型,结果表明组合分析法模型能较好的反映出煤氧复合过程中主要影响因素对其的影响。

论文目录

• 1 绪论
• 1.1 前言
• 1.2 研究目的及意义
• 1.3 国内外发展现状
• 1.3.1 煤自燃机理研究进展
• 1.3.2 煤自然发火实验研究综述
• 1.3.3 煤自然发火期主要影响因素研究概述
• 1.3.4 遗传算法及组合分析法概述
• 1.4 本文的研究内容、方法及技术路线
• 1.4.1 本文研究内容及方法
• 1.4.2 技术路线
• 2 煤自燃过程概述
• 2.1 煤自然发火过程简述
• 2.2 煤氧复合过程分析
• 3 煤自然发火期影响因素的实验研究
• 3.1 煤自燃特征温度热重分析实验
• 3.1.1 热重分析法概述
• 3.1.2 实验条件
• 3.1.3 实验结果及分析
• 3.1.4 热重曲线的分析
• 3.1.5 小结
• 3.2 煤自燃微观结构变化红外光谱分析实验
• 3.2.1 红外光谱分析技术原理及概况
• 3.2.2 样品制备及实验条件
• 3.2.3 实验结果及分析
• 3.2.4 小结
• 3.3 煤自燃特征参数程序升温测算实验
• 3.3.1 实验装置
• 3.3.2 实验条件
• 3.3.3 实验结果及分析
• 3.3.4 小结
• 3.4 主要影响因素实验分析
• 4 基于自适应遗传算法的煤自然发火期影响因素组合分析
• 4.1 煤自然发火期影响因素的单模型分析
• 4.1.1 基于多元线性回归的煤自然发火期影响因素分析
• 4.1.2 基于灰色模型的煤自然发火期影响因素分析
• 4.1.3 基于BP 神经网络的煤自然发火期影响因素分析
• 4.1.4 单模型的误差分析
• 4.2 基于自适应遗传算法的煤自然发火期影响因素组合分析
• 4.2.1 算术平均法确定权重的组合分析模型
• 4.2.2 遗传算法概述
• 4.2.3 遗传操作具体实现
• 4.2.4 基于自适应遗传算法的煤自然发火期影响因素组合分析
• 4.2.5 计算结果分析
• 4.3 实例分析
• 4.4 本章小结
• 5 结论
• 5.1 主要结论
• 5.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录