煤自燃性預測數(shù)學模型研究.pdf

1、煤自燃預測技術對于煤自燃的防治有重要意義。煤自燃傾向性和自然發(fā)火期的實驗研究是自燃預測的基礎。采用煤自然發(fā)火實驗能準確測定自然發(fā)火期，但該實驗一般需要1個月以上的實驗時間和1噸以上的實驗煤樣。本文采用改進的程序升溫氧化實驗，準確測定煤自燃在不同溫度下的耗氧速率及氣體產(chǎn)生率，認為煤在不同溫度下的耗氧速率，CO、CO2產(chǎn)生率，與煤的自燃傾向性和自然發(fā)火期之間存在對應關系。針對這種對應關系，本文分別建立了模糊聚類和模糊模式識別煤自然發(fā)火期預測

2、法、最小二乘法預測法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法三種模型，對煤自燃性進行預測。 運用模糊聚類和模糊模式識別法，首先根據(jù)已有的煤自然發(fā)火實驗數(shù)據(jù)用模糊聚類的方法確定類別，然后根據(jù)升溫氧化實驗數(shù)據(jù)采用模糊模式識別的方式對研究煤樣的自燃傾向性進行歸類。由于這種方法是根據(jù)分類結(jié)果進行預測，所以預測的結(jié)果只能是大的類別，而無法得到精確的自然發(fā)火期天數(shù)。 根據(jù)理論分析，建立了煤自然傾向性與煤在不同溫度下耗氧速率、CO產(chǎn)生率及CO2產(chǎn)生率之間

3、關系的理論模型，應用最小二乘法確定該模型的參數(shù)。從而可以根據(jù)實驗結(jié)果預測煤的自然發(fā)火期，分析煤的自然傾向性。該模型建立在一定的理論基礎上，結(jié)果的精確度也比較高，但計算過程相對繁瑣。 建立了煤在不同溫度下的耗氧速率，CO、CO2產(chǎn)生率，與煤的自然發(fā)火期之間對應關系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。用已有的煤自然發(fā)火實驗數(shù)據(jù)對該神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，得到了神經(jīng)元間的聯(lián)結(jié)強度。將煤樣程序升溫氧化實驗數(shù)據(jù)及煤質(zhì)分析數(shù)據(jù)代入該人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可計算出煤樣實驗