CN113309571B - 一种矿井巷网热动力灾害演化评估***与预测救援方法 - Google Patents

一种矿井巷网热动力灾害演化评估***与预测救援方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种矿井巷网热动力灾害演化评估***与预测救援方法,属于灾害预测评估技术领域,其包括灾变信息采集模块和起火源点位置研判模块,所述灾变信息采集模块的输出端与巷网模型构建模块的输入端连接,所述巷网模型构建模块和起火源点位置研判模块的输出端均与灾害演化过程预测模块的输入端连接。通过本发明的集成***,能够快速锁定灾害源、预测灾害发展过程与破坏情况,快速预测冲击波致灾范围与热烟气流的影响区域;根据灾情监测与演化的研判结果,自主规划救援与逃生路线,运用决策树模型快速生成最佳的救援方案,全方位指导人员逃生与应急救灾工作,提高救援效率并降低次生灾害风险。

Description

一种矿井巷网热动力灾害演化评估***与预测救援方法
技术领域
本发明属于灾害预测评估技术领域,具体为一种矿井巷网热动力灾害演化评估***与预测救援方法。
背景技术
煤炭是我国的能源主体,其生产量和消费量分别占一次能源生产与消费总量的76%和68%,随着采深增加,地应力、热害、瓦斯突出等灾害对矿井安全生产造成的影响更加突出,尤其是矿井热动力灾害事故,具有突发性强、火势发展迅速、救灾困难、容易引起二次伤害事故等特点,导致大量的人员伤亡和资源损失。
井热动力灾害事故救援事关遇险矿工和施救人员生命,关系国家发展与稳定的大局,但灾害发生后,往往会切断井上井下联系,使得井下具体受灾情况无法得到有效的收集,成为救援的最大阻碍,一旦救援决策失误,可能会导致救援人员伤亡,造成事故扩大,一次成功的应急救援,不仅取决于救援装备的先进程度,更取决于指挥决策者对各种灾情信息的正确认识和科学分析,以及快速准确地判断灾情的严重程度和救援的安全性,科学、果断地做出救灾决策。
目前尚未有可以准确预测、指导救援的有效方法。
发明内容
(一)解决的技术问题
为了克服现有技术的上述缺陷,本发明提供了一种矿井巷网热动力灾害演化评估***与预测救援方法,解决了灾害发生后,往往会切断井上井下联系,使得井下具体受灾情况无法得到有效的收集,成为救援的最大阻碍,一旦救援决策失误,可能会导致救援人员伤亡,造成事故扩大的问题,能够根据矿井具体情况,模拟预测灾情发展情况,快速确定高温、高压及有毒有害气体影响区域,且利用动态迭代预测与实际数据修正,实时更新区域变化,可以根据实时获取到的有限的灾害信息,评价和预测井下人员伤亡情况及救灾人员进入灾区救援的安全性,使救援指挥决策更加科学、合理、及时,以便在最大程度地营救遇难矿工的同时最大限度地保障救援人员安全,减小或避免二次伤害。
(二)技术方案
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种矿井巷网热动力灾害演化预测救援方法,包括评估***,所述评估***包括灾变信息采集模块,所述灾变信息采集模块的输出端与巷网模型构建模块的输入端连接,所述巷网模型构建模块和起火、起爆源点位置研判模块的输出端均与灾害演化过程预测模块的输入端连接,所述灾害演化过程预测模块的输出端与救援与逃生路径规划模块的输入端连接,所述救援与逃生路径规划模块的输出端与救灾决策方案生成模块的输入端连接,所述灾害演化过程预测模块的输入端分别与灾情预测修正模块和灾变信息采集模块的输出端连接;
所述预测救援方法为:***发生时的物理模型以火-风-烟的网络特性作为基础,且灾害发展演变过程的预测主要是针对矿井火风压演变、温度演变、通风情况演变、构筑物损坏演变、有毒有害气体的产生与积聚,快速锁定高温及有毒有害气体积聚区域,生成控风排烟方案且包括以下步骤:
S1、当发生火灾时,首先根据常态监测***与风网实时解算技术快速确定灾害影响范围和风流参数;假设巷道内的风流是一维非稳态流动,任意分支i的风量为qi,风阻为Ri,压降为Hi,则动量守恒方程为:
Figure GDA0003716319190000021
其中hri表示热风压;
对于水平巷道,热风压可由下式计算:
Figure GDA0003716319190000031
其中ρi表示风流的平均密度;
对于水平巷道,热风压包含火风压,可由下式计算:
Figure GDA0003716319190000032
式中:Ti,0、Ti,f-分别为在分支i上火灾发生前后的温度值,θ-巷道倾角,g表示引力常数;
由于通风***解算是实时的,由解算结果可知矿井火灾时期,任一时刻t、任一分支i上风流的平均密度:
Figure GDA0003716319190000033
式中Li-分支i的长度,Δx-差分节点间的间距,nj-分支i上离散单元的数目、ρi,k-在分支i上的离散差分点k的风流密度值,风流的平均温度:
Figure GDA0003716319190000034
式中:Ti-巷道分支i上风流温度,Ti,k-在分支i上的离散差分点k的风流温度值;
S2、然后,根据控风模型制定灾变风流的控制方案,控风排烟,既要强调不发生烟流紊乱、又能顺利把烟排走,还应当考虑其他区域的风量能不能保证人员逃生和救援,在短路排烟和反风排烟时;
风流控制的初级目标是防止风流紊乱,避免风流逆转,即临界风速uc
Figure GDA0003716319190000035
式中,k-温度衰减系数,Q-火源热释放速率,ρ0-环境空气密度,cp-空气比热,T0-环境空气温度,W-巷道宽度,g表示引力常数;
风流控制的响应时间是一个重要参数,从灾变初始时刻t0开始,到某一时刻t*,在允许的误差范围内需要使风量达到临界风速以上,或达到预设的空风量q*,根据最优控制论,下面的泛函取极值:
Figure GDA0003716319190000041
式中q=(q1,q2,...,qn-m+1),hRi表示自动风门的局部阻力,hFi表示通风机压力;
S3、最后通过已安装的控风设施和风机进行调控,按照烟流最小污染范围原则将其导入回风巷,为遇险人员逃生、救护队员应急救援创造条件,使风烟流从灾变危险状态快速地恢复为安全状态。
作为本发明的进一步方案:所述灾变信息采集模块主要采集包括煤尘、瓦斯***性集电缆、胶带的可燃性信息表征,矿井巷道布置拓扑关系、各巷道三维参数、巷道支护方式、固定设备及井下构筑物情况、各通风构筑物失效特征、传感器布置位置,同时收集矿井历史受灾情况的详细数据以及相近条件矿井的受灾情况,建立受灾信息融合数据平台。
作为本发明的进一步方案:所述巷网模型构建模块中为依据所采集的基本信息中有关矿井物理尺寸及空间关系的相关数据,与固定设备及井下构筑物情况作为整体进行动态构建,物理模型可根据通风构筑物开闭情况以及采煤机械运动情况进行更改,所述救援与逃生路径规划模块是根据修正后的灾变波及范围分析评估结果,结合井下人员位置以及受伤预测情况,利用元胞自动机模型,演算最佳逃生路线,以及救援路线,使得救援更加具有时效性与针对性,大大提高逃生效率与救援的成功率,所述救灾决策方案生成模块是在综合分析灾情演变、受灾范围以及逃生救援路线规划后得出综合救援方案,大大提高救援成功效率。
作为本发明的进一步方案:所述起火、起爆源点位置研判模块是利用布设在巷道中的红外传感器、压力及烟雾传感器,对高温点及异常烟雾进行监测,确定灾害源的起始位置,并选定起始点作为坐标原点,采集原点处各项参数。
作为本发明的进一步方案:所述巷网模型构建模块中巷网灾变信息交叉验证是通过各个传感器的交叉耦合验证,确定灾害类型为***或火灾,从而代入不同的灾害预测模型进行分析,当传感器压力数值无突变,红外感受到温度变化或烟雾传感器感受到烟雾,确定为火灾,当压力传感器压力数值突变,则判定为***。
作为本发明的进一步方案:所述灾害演化过程预测模块与灾情预测修正模块是通过***发生时的物理模型作为基础,结合所确定的灾害发生地点,运用相关数学模型进行灾害发展演变过程的预测,是动态且非单次预测,首次预测完成后,快速筛选出冲击波破坏、有毒有害气体区域,再进行反演推算,利用反演结果与真实结果相比较,修正方程再次预测,随着灾变演化改变灾害影响区域,多次预测更正,直至救援结束,并且通过***发生后各个传感器采集的数据与预测数据进行对比,在可接受误差范围内时认为预测结果是准确的,当实际采集数据与预测数据差距不在可接受范围内时,参考受灾信息融合数据平台中的相近历史数据,分析成因,通过优化数学模型、添加相关限制参数,对整个预测模型进行调整使得预测结果更加接近现实,灾害演化预测分为火灾热烟流演化预测和冲击波作用下的热烟流演化过程预测。
作为本发明的进一步方案:所述冲击波作用下的热烟流演化过程预测主要是针对矿井超压演变、温度演变、通风情况演变、构筑物损坏演变、有毒有害气体的产生与积聚,通过预测快速锁定高温、有毒有害气体积聚区域,主要有以下步骤:
a、建立冲击波衰减数学模型:
以独头直巷中瓦斯***为基础,建立瓦斯***冲击波衰减模型,选取显著影响因素,得到煤矿井下瓦斯***冲击波超压沿直巷衰减的数学表达式:
ΔP=f(E0,S,dB,β,R,P0,ρ0)
其中,E0:瓦斯***总能量、S:巷道断面面积、dB:水力直径、β:巷道粗糙程度、R:机理爆源的距离、P0:初始大气压力、ρ0:初始空气密度;
采用相似理论中π定理进行分析后引入大数据进行回归分析,得到独头直巷***冲击波的衰减模型:
Figure GDA0003716319190000061
一般巷道中***冲击波会双向传播,按照能量相似定理,推演得到一般巷道中瓦斯***冲击波的衰减模型:
Figure GDA0003716319190000062
同样的可以得到一般巷道中气流速度衰减模型:
Figure GDA0003716319190000063
b、将复杂巷网划分为简单区域:
以巷道分叉和断面改变处作为节点,将矿井复杂巷网划分为多个简单计算区域,巷道按起火、起爆源点位置从近致远以A、B、C……,依次命名,各巷道端点以同样规则以巷道名称加数字1、2、3……命名,简单区域内部单独计算预测超压与速度分布,各相邻节点间通过衰减系数相关联。
c、依次计算简单区域冲击波演化:
从起火、起爆源点位置代入初始条件进行初始区域***冲击波解算,到达区域巷道末端时,按照末端冲击波压力与速度值除以衰减系数k作为下一区域初始值,按照巷道名称排列顺序依次计算各区域***压力与速度分布情况,字母小的巷道数字小的端点优先计算,最终得到整个矿井复炸网络的***压力与速度分布云图,分叉处衰减系数按衰减系数图取值,断面改变处衰减系数计算公式为
Figure GDA0003716319190000071
其中,式中S、S0分别为大断面巷道面积和小断面巷道面积。
d、确定冲击波破坏情况:
选取超压19.6kPa和冲击气流速度17.1m/s作为衡量人体所能承受的临界超压和临界气流速度,划分***直接危险区域,根据通风构筑物可以承受最大超压,依次计算通风构筑物的损坏情况。
e、有毒有害气体扩散预测:
依据步骤d计算出通风构筑物损坏情况,重新构建通风网络图,按照新的风流状态和***过程中有毒有害气体的产生位置,将相关参数代入火灾作用下的热烟流演化预测模块进行灾害影响范围分析。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
该矿井巷网热动力灾害演化评估***与预测救援方法,通过评估***集成多个功能化模块,通过协同作用快速评估矿井复杂巷网热动力灾害的演化范围,自动化生成救援决策方案,通过本发明的集成***,能够快速锁定灾害源、预测灾害发展过程与破坏情况,快速预测冲击波致灾范围与热烟气流的影响区域;根据灾情监测与演化的研判结果,自主规划救援与逃生路线,运用决策树模型快速生成最佳的救援方案,全方位指导人员逃生与应急救灾工作,提高救援效率并降低次生灾害风险。
附图说明
图1为本发明各模块及逻辑关系示意图;
图2为本发明井巷灾变信息交叉验证功能实现逻辑图;
图3为本发明灾害演化过程预测模块功能实现流程图;
图4为本发明热动力灾害风烟流控制流程图;
图5为本发明物理模型局部图;
图6为本发明区域划分规则示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
如图1-6所示,本发明提供一种技术方案:一种矿井巷网热动力灾害演化预测救援方法,包括评估***,评估***包括灾变信息采集模块,灾变信息采集模块的输出端与巷网模型构建模块的输入端连接,巷网模型构建模块和起火、起爆源点位置研判模块的输出端均与灾害演化过程预测模块的输入端连接,灾害演化过程预测模块的输出端与救援与逃生路径规划模块的输入端连接,救援与逃生路径规划模块的输出端与救灾决策方案生成模块的输入端连接,灾害演化过程预测模块的输入端分别与灾情预测修正模块和灾变信息采集模块的输出端连接;
预测救援方法为:***发生时的物理模型以火-风-烟的网络特性作为基础,且灾害发展演变过程的预测主要是针对矿井火风压演变、温度演变、通风情况演变、构筑物损坏演变、有毒有害气体的产生与积聚,快速锁定高温及有毒有害气体积聚区域,生成控风排烟方案且包括以下步骤:
S1、当发生火灾时,首先根据常态监测***与风网实时解算技术快速确定灾害影响范围和风流参数;假设巷道内的风流是一维非稳态流动,任意分支i的风量为qi,风阻为Ri,压降为Hi,则动量守恒方程为:
Figure GDA0003716319190000081
其中hri表示热风压;
对于水平巷道,热风压可由下式计算:
Figure GDA0003716319190000091
其中ρi表示风流的平均密度;
对于水平巷道,热风压包含火风压,可由下式计算:
Figure GDA0003716319190000092
式中:Ti,0、Ti,f-分别为在分支i上火灾发生前后的温度值,θ-巷道倾角,g表示引力常数;
由于通风***解算是实时的,由解算结果可知矿井火灾时期,任一时刻t、任一分支i上风流的平均密度:
Figure GDA0003716319190000093
式中Li-分支i的长度,Δx-差分节点间的间距,nj-分支i上离散单元的数目、ρi,k-在分支i上的离散差分点k的风流密度值,风流的平均温度:
Figure GDA0003716319190000094
式中:Ti-巷道分支i上风流温度,Ti,k-在分支i上的离散差分点k的风流温度值;
S2、然后,根据控风模型制定灾变风流的控制方案,控风排烟,既要强调不发生烟流紊乱、又能顺利把烟排走,还应当考虑其他区域的风量能不能保证人员逃生和救援,在短路排烟和反风排烟时;
风流控制的初级目标是防止风流紊乱,避免风流逆转,即临界风速uc
Figure GDA0003716319190000101
式中,k-温度衰减系数,Q-火源热释放速率,ρ0-环境空气密度,cp-空气比热,T0-环境空气温度,W-巷道宽度,g表示引力常数;
风流控制的响应时间是一个重要参数,从灾变初始时刻t0开始,到某一时刻t*,在允许的误差范围内需要使风量达到临界风速以上,或达到预设的空风量q*,根据最优控制论,下面的泛函取极值:
Figure GDA0003716319190000102
式中q=(q1,q2,...,qn-m+1),hRi表示自动风门的局部阻力,hFi表示通风机压力;
S3、最后通过已安装的控风设施和风机进行调控,按照烟流最小污染范围原则将其导入回风巷,为遇险人员逃生、救护队员应急救援创造条件,使风烟流从灾变危险状态快速地恢复为安全状态。
灾变信息采集模块主要采集包括煤尘、瓦斯***性集电缆、胶带的可燃性信息表征,矿井巷道布置拓扑关系、各巷道三维参数、巷道支护方式、固定设备及井下构筑物情况、各通风构筑物失效特征、传感器布置位置,同时收集矿井历史受灾情况的详细数据以及相近条件矿井的受灾情况,建立受灾信息融合数据平台。
巷网模型构建模块中为依据所采集的基本信息中有关矿井物理尺寸及空间关系的相关数据,与固定设备及井下构筑物情况作为整体进行动态构建,物理模型可根据通风构筑物开闭情况以及采煤机械运动情况进行更改,救援与逃生路径规划模块是根据修正后的灾变波及范围分析评估结果,结合井下人员位置以及受伤预测情况,利用元胞自动机模型,演算最佳逃生路线,以及救援路线,使得救援更加具有时效性与针对性,大大提高逃生效率与救援的成功率,救灾决策方案生成模块是在综合分析灾情演变、受灾范围以及逃生救援路线规划后得出综合救援方案,大大提高救援成功效率。
起火、起爆源点位置研判模块是利用布设在巷道中的红外传感器、压力及烟雾传感器,对高温点及异常烟雾进行监测,确定灾害源的起始位置,并选定起始点作为坐标原点,采集原点处各项参数。
巷网模型构建模块中巷网灾变信息交叉验证是通过各个传感器的交叉耦合验证,确定灾害类型为***或火灾,从而代入不同的灾害预测模型进行分析,当传感器压力数值无突变,红外感受到温度变化或烟雾传感器感受到烟雾,确定为火灾,当压力传感器压力数值突变,则判定为***。
灾害演化过程预测模块与灾情预测修正模块是通过***发生时的物理模型作为基础,结合所确定的灾害发生地点,运用相关数学模型进行灾害发展演变过程的预测,是动态且非单次预测,首次预测完成后,快速筛选出冲击波破坏、有毒有害气体区域,再进行反演推算,利用反演结果与真实结果相比较,修正方程再次预测,随着灾变演化改变灾害影响区域,多次预测更正,直至救援结束,并且通过***发生后各个传感器采集的数据与预测数据进行对比,在可接受误差范围内时认为预测结果是准确的,当实际采集数据与预测数据差距不在可接受范围内时,参考受灾信息融合数据平台中的相近历史数据,分析成因,通过优化数学模型、添加相关限制参数,对整个预测模型进行调整使得预测结果更加接近现实,灾害演化预测分为火灾热烟流演化预测和冲击波作用下的热烟流演化过程预测。
冲击波作用下的热烟流演化过程预测主要是针对矿井超压演变、温度演变、通风情况演变、构筑物损坏演变、有毒有害气体的产生与积聚,通过预测快速锁定高温、有毒有害气体积聚区域,主要有以下步骤:
a、建立冲击波衰减数学模型:
以独头直巷中瓦斯***为基础,建立瓦斯***冲击波衰减模型,选取显著影响因素,得到煤矿井下瓦斯***冲击波超压沿直巷衰减的数学表达式:
ΔP=f(E0,S,dB,β,R,P0,ρ0)
其中,E0:瓦斯***总能量、S:巷道断面面积、dB:水力直径、β:巷道粗糙程度、R:机理爆源的距离、P0:初始大气压力、ρ0:初始空气密度;
采用相似理论中π定理进行分析后引入大数据进行回归分析,得到独头直巷***冲击波的衰减模型:
Figure GDA0003716319190000121
一般巷道中***冲击波会双向传播,按照能量相似定理,推演得到一般巷道中瓦斯***冲击波的衰减模型:
Figure GDA0003716319190000122
同样的可以得到一般巷道中气流速度衰减模型:
Figure GDA0003716319190000123
b、将复杂巷网划分为简单区域:
以巷道分叉和断面改变处作为节点,将矿井复杂巷网划分为多个简单计算区域,巷道按起火、起爆源点位置从近致远以A、B、C……,依次命名,各巷道端点以同样规则以巷道名称加数字1、2、3……命名,简单区域内部单独计算预测超压与速度分布,各相邻节点间通过衰减系数相关联。
c、依次计算简单区域冲击波演化:
从起火、起爆源点位置代入初始条件进行初始区域***冲击波解算,到达区域巷道末端时,按照末端冲击波压力与速度值除以衰减系数k作为下一区域初始值,按照巷道名称排列顺序依次计算各区域***压力与速度分布情况,字母小的巷道数字小的端点优先计算,最终得到整个矿井复炸网络的***压力与速度分布云图,分叉处衰减系数按衰减系数图取值,断面改变处衰减系数计算公式为
Figure GDA0003716319190000131
其中,式中S、S0分别为大断面巷道面积和小断面巷道面积。
d、确定冲击波破坏情况:
选取超压19.6kPa和冲击气流速度17.1m/s作为衡量人体所能承受的临界超压和临界气流速度,划分***直接危险区域,根据通风构筑物可以承受最大超压,依次计算通风构筑物的损坏情况。
e、有毒有害气体扩散预测:
依据步骤d计算出通风构筑物损坏情况,重新构建通风网络图,按照新的风流状态和***过程中有毒有害气体的产生位置,将相关参数代入火灾作用下的热烟流演化预测模块进行灾害影响范围分析。
综上可得:
通过评估***集成多个功能化模块,通过协同作用快速评估矿井复杂巷网热动力灾害的演化范围,自动化生成救援决策方案,通过本发明的集成***,能够快速锁定灾害源、预测灾害发展过程与破坏情况,快速预测冲击波致灾范围与热烟气流的影响区域;根据灾情监测与演化的研判结果,自主规划救援与逃生路线,运用决策树模型快速生成最佳的救援方案,全方位指导人员逃生与应急救灾工作,提高救援效率并降低次生灾害风险。
使本方案能够根据矿井具体情况,模拟预测灾情发展情况,快速确定高温、高压及有毒有害气体影响区域,且利用动态迭代预测与实际数据修正,实时更新区域变化,可以根据实时获取到的有限的灾害信息,评价和预测井下人员伤亡情况及救灾人员进入灾区救援的安全性,使救援指挥决策更加科学、合理、及时,以便在最大程度地营救遇难矿工的同时最大限度地保障救援人员安全,减小或避免二次伤害。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明,但是本专利并不限于上述实施方式,在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (5)

1.一种矿井巷网热动力灾害演化预测救援方法,包括评估***,其特征在于:所述评估***包括灾变信息采集模块,所述灾变信息采集模块的输出端与巷网模型构建模块的输入端连接,所述巷网模型构建模块和起火、起爆源点位置研判模块的输出端均与灾害演化过程预测模块的输入端连接,所述灾害演化过程预测模块的输出端与救援与逃生路径规划模块的输入端连接,所述救援与逃生路径规划模块的输出端与救灾决策方案生成模块的输入端连接,所述灾害演化过程预测模块的输入端分别与灾情预测修正模块和灾变信息采集模块的输出端连接;
所述预测救援方法为:***发生时的物理模型以火-风-烟的网络特性作为基础,且灾害发展演变过程的预测主要是针对矿井火风压演变、温度演变、通风情况演变、构筑物损坏演变、有毒有害气体的产生与积聚,快速锁定高温及有毒有害气体积聚区域,生成控风排烟方案且包括以下步骤:
S1、当发生火灾时,首先根据常态监测***与风网实时解算技术快速确定灾害影响范围和风流参数;假设巷道内的风流是一维非稳态流动,任意分支i的风量为qi,风阻为Ri,压降为Hi,则动量守恒方程为:
Figure FDA0003716319180000011
其中hri表示热风压;
对于水平巷道,热风压可由下式计算:
Figure FDA0003716319180000012
其中ρi表示风流的平均密度;
对于水平巷道,热风压包含火风压,可由下式计算:
Figure FDA0003716319180000013
式中:Ti,0、Ti,f-分别为在分支i上火灾发生前后的温度值,θ-巷道倾角,g表示引力常数;
由于通风***解算是实时的,由解算结果可知矿井火灾时期,任一时刻t、任一分支i上风流的平均密度:
Figure FDA0003716319180000021
式中Li-分支i的长度,Δx-差分节点间的间距,nj-分支i上离散单元的数目、ρi,k-在分支i上的离散差分点k的风流密度值,风流的平均温度:
Figure FDA0003716319180000022
式中:Ti-巷道分支i上风流温度,Ti,k-在分支i上的离散差分点k的风流温度值;
S2、然后,根据控风模型制定灾变风流的控制方案,控风排烟,既要强调不发生烟流紊乱、又能顺利把烟排走,还应当考虑其他区域的风量能不能保证人员逃生和救援,在短路排烟和反风排烟时;
风流控制的初级目标是防止风流紊乱,避免风流逆转,即临界风速uc
Figure FDA0003716319180000023
式中,k-温度衰减系数,Q-火源热释放速率,ρ0-环境空气密度,cp-空气比热,T0-环境空气温度,W-巷道宽度,g表示引力常数;
风流控制的响应时间是一个重要参数,从灾变初始时刻t0开始,到某一时刻t*,在允许的误差范围内需要使风量达到临界风速以上,或达到预设的空风量q*,根据最优控制论,下面的泛函取极值:
Figure FDA0003716319180000031
式中q=(q1,q2,...,qn-m+1),hRi表示自动风门的局部阻力,hFi表示通风机压力;
S3、最后通过已安装的控风设施和风机进行调控,按照烟流最小污染范围原则将其导入回风巷,为遇险人员逃生、救护队员应急救援创造条件,使风烟流从灾变危险状态快速地恢复为安全状态;
所述灾害演化过程预测模块与灾情预测修正模块是通过***发生时的物理模型作为基础,结合所确定的灾害发生地点,运用相关数学模型进行灾害发展演变过程的预测,是动态且非单次预测,首次预测完成后,快速筛选出冲击波破坏、有毒有害气体区域,再进行反演推算,利用反演结果与真实结果相比较,修正方程再次预测,随着灾变演化改变灾害影响区域,多次预测更正,直至救援结束,并且通过***发生后各个传感器采集的数据与预测数据进行对比,在可接受误差范围内时认为预测结果是准确的,当实际采集数据与预测数据差距不在可接受范围内时,参考受灾信息融合数据平台中的相近历史数据,分析成因,通过优化数学模型、添加相关限制参数,对整个预测模型进行调整使得预测结果更加接近现实,灾害演化预测分为火灾热烟流演化预测和冲击波作用下的热烟流演化过程预测;
所述冲击波作用下的热烟流演化过程预测主要是针对矿井超压演变、温度演变、通风情况演变、构筑物损坏演变、有毒有害气体的产生与积聚,通过预测快速锁定高温、有毒有害气体积聚区域,主要有以下步骤:
a、建立冲击波衰减数学模型:
以独头直巷中瓦斯***为基础,建立瓦斯***冲击波衰减模型,选取显著影响因素,得到煤矿井下瓦斯***冲击波超压沿直巷衰减的数学表达式:
ΔP=f(E0,S,dB,β,R,P0,ρ0)
其中,E0:瓦斯***总能量、S:巷道断面面积、dB:水力直径、β:巷道粗糙程度、R:机理爆源的距离、P0:初始大气压力、ρ0:初始空气密度;
采用相似理论中π定理进行分析后引入大数据进行回归分析,得到独头直巷***冲击波的衰减模型:
Figure FDA0003716319180000041
一般巷道中***冲击波会双向传播,按照能量相似定理,推演得到一般巷道中瓦斯***冲击波的衰减模型:
Figure FDA0003716319180000042
同样的可以得到一般巷道中气流速度衰减模型:
Figure FDA0003716319180000043
b、将复杂巷网划分为简单区域:
以巷道分叉和断面改变处作为节点,将矿井复杂巷网划分为多个简单计算区域,巷道按起火、起爆源点位置从近致远以A、B、C……,依次命名,各巷道端点以同样规则以巷道名称加数字1、2、3……命名,简单区域内部单独计算预测超压与速度分布,各相邻节点间通过衰减系数相关联;
c、依次计算简单区域冲击波演化:
从起火、起爆源点位置代入初始条件进行初始区域***冲击波解算,到达区域巷道末端时,按照末端冲击波压力与速度值除以衰减系数k作为下一区域初始值,按照巷道名称排列顺序依次计算各区域***压力与速度分布情况,字母小的巷道数字小的端点优先计算,最终得到整个矿井复炸网络的***压力与速度分布云图,分叉处衰减系数按衰减系数图取值,断面改变处衰减系数计算公式为
Figure FDA0003716319180000051
其中,式中S、S0分别为大断面巷道面积和小断面巷道面积;
d、确定冲击波破坏情况:
选取超压19.6kPa和冲击气流速度17.1m/s作为衡量人体所能承受的临界超压和临界气流速度,划分***直接危险区域,根据通风构筑物可以承受最大超压,依次计算通风构筑物的损坏情况;
e、有毒有害气体扩散预测:
依据步骤d计算出通风构筑物损坏情况,重新构建通风网络图,按照新的风流状态和***过程中有毒有害气体的产生位置,将相关参数代入火灾作用下的热烟流演化预测模块进行灾害影响范围分析。
2.根据权利要求1所述的一种矿井巷网热动力灾害演化预测救援方法,其特征在于:所述灾变信息采集模块主要采集包括煤尘、瓦斯***性集电缆、胶带的可燃性信息表征,矿井巷道布置拓扑关系、各巷道三维参数、巷道支护方式、固定设备及井下构筑物情况、各通风构筑物失效特征、传感器布置位置,同时收集矿井历史受灾情况的详细数据以及相近条件矿井的受灾情况,建立受灾信息融合数据平台。
3.根据权利要求1所述的一种矿井巷网热动力灾害演化预测救援方法,其特征在于:所述巷网模型构建模块中为依据所采集的基本信息中有关矿井物理尺寸及空间关系的相关数据,与固定设备及井下构筑物情况作为整体进行动态构建,物理模型可根据通风构筑物开闭情况以及采煤机械运动情况进行更改,所述救援与逃生路径规划模块是根据修正后的灾变波及范围分析评估结果,结合井下人员位置以及受伤预测情况,利用元胞自动机模型,演算最佳逃生路线,以及救援路线,使得救援更加具有时效性与针对性,大大提高逃生效率与救援的成功率,所述救灾决策方案生成模块是在综合分析灾情演变、受灾范围以及逃生救援路线规划后得出综合救援方案,大大提高救援成功效率。
4.根据权利要求1所述的一种矿井巷网热动力灾害演化预测救援方法,其特征在于:所述起火、起爆源点位置研判模块是利用布设在巷道中的红外传感器、压力及烟雾传感器,对高温点及异常烟雾进行监测,确定灾害源的起始位置,并选定起始点作为坐标原点,采集原点处各项参数。
5.根据权利要求1所述的一种矿井巷网热动力灾害演化预测救援方法,其特征在于:所述巷网模型构建模块中巷网灾变信息交叉验证是通过各个传感器的交叉耦合验证,确定灾害类型为***或火灾,从而代入不同的灾害预测模型进行分析,当传感器压力数值无突变,红外感受到温度变化或烟雾传感器感受到烟雾,确定为火灾,当压力传感器压力数值突变,则判定为***。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114109465A (zh) * 2021-10-20 2022-03-01 中国计量大学 一种矿井通风***智能分析决策方法
CN114386696B (zh) * 2022-01-12 2024-03-08 常州大学 一种对机器视觉数据模糊运算的路径规划方法
CN114676568B (zh) * 2022-01-17 2022-09-23 中国地质大学(北京) 一种基于元胞自动机的区域地质构造演化方法及装置
CN115906547A (zh) * 2022-07-20 2023-04-04 重庆浙大网新科技有限公司 基于半封闭空间突发灾害数字模拟仿真预测***及方法
CN115375151B (zh) * 2022-08-25 2023-07-11 合肥未来计算机技术开发有限公司 一种井下施工的作业人员安全调度方法
CN115619061B (zh) * 2022-11-01 2023-04-28 山东蓝光软件有限公司 一种矿井灾变时期风流人流协同调控方法
CN117520569B (zh) * 2024-01-05 2024-05-28 海纳云物联科技有限公司 燃气管道泄漏灾害链生成方法、装置、设备和介质
CN117893031A (zh) * 2024-03-15 2024-04-16 山西新思备科技股份有限公司 一种矿井***监测报警方法、装置、电子设备以及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1061400A (ja) * 1996-08-14 1998-03-03 Hochiki Corp トンネル防災システム
CN102536323A (zh) * 2011-12-29 2012-07-04 中国矿业大学 一种煤矿井下人员环境的主动式全程安全监测方法
CN206132729U (zh) * 2016-09-30 2017-04-26 西安科技大学 一种模拟全矿井热动力灾害的实验装置
CN109840853A (zh) * 2017-11-28 2019-06-04 沈阳知源科技有限公司 一种煤矿应急指挥信息的动态管理***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090021595A (ko) * 2007-08-27 2009-03-04 (주)케이티에프테크놀로지스 재난 발생 신호를 감지하여 구조 요청을 하는 방법 및 그장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1061400A (ja) * 1996-08-14 1998-03-03 Hochiki Corp トンネル防災システム
CN102536323A (zh) * 2011-12-29 2012-07-04 中国矿业大学 一种煤矿井下人员环境的主动式全程安全监测方法
CN206132729U (zh) * 2016-09-30 2017-04-26 西安科技大学 一种模拟全矿井热动力灾害的实验装置
CN109840853A (zh) * 2017-11-28 2019-06-04 沈阳知源科技有限公司 一种煤矿应急指挥信息的动态管理***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
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