基于神经网络的含硫矿石自燃预测技术研究
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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。
The spontaneous combustion accidents of sulfide ores is one of the major disasters in sulfide mine, often resulting in injury and equipment, facilities damage, which has seriously affected the normal production and mining. Therefore, to enhance the risk of spontaneous combustion of sulfide ores prediction method for the improvement of sulfide mine safety production situation has positive significance.
Based on the analysis of sulfide ores biological oxidation mechanism, electrochemical mechanism, chemical thermodynamics mechanism and the physical mechanism, the paper proposes the mine oxygen compound mechanism, which systematicly analyzes the reasons of the spontaneous combustion of sulfide ores from the physical adsorption, chemical adsorption, chemical reactions, as well as poly thermal warming, for predicting risk of spontaneous combustion of sulfide ores. It can provide a basis for preventive work and forecasting of sulfide ores by researching affecting factors and characteristics of spontaneous combustion of sulfide ores drawing the analyzing figure of accidents and finding the basis events of affecting spontaneous combustion of sulfide ores. Applyling neural networks of highly nonlinear BP network, the factors affecting the spontaneous combustion of sulfide ores as input indicators BP neural network model is founded to predict the risk of spontaneous combustion of the sulfide ore. On the basis of predicting the risk of spontaneous combustion, the paper researchs the predicted technology and method and propose the corresponding preventive measures, and can be applied in engineering examples.
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。
The spontaneous combustion accidents of sulfide ores is one of the major disasters in sulfide mine, often resulting in injury and equipment, facilities damage, which has seriously affected the normal production and mining. Therefore, to enhance the risk of spontaneous combustion of sulfide ores prediction method for the improvement of sulfide mine safety production situation has positive significance.
Based on the analysis of sulfide ores biological oxidation mechanism, electrochemical mechanism, chemical thermodynamics mechanism and the physical mechanism, the paper proposes the mine oxygen compound mechanism, which systematicly analyzes the reasons of the spontaneous combustion of sulfide ores from the physical adsorption, chemical adsorption, chemical reactions, as well as poly thermal warming, for predicting risk of spontaneous combustion of sulfide ores. It can provide a basis for preventive work and forecasting of sulfide ores by researching affecting factors and characteristics of spontaneous combustion of sulfide ores drawing the analyzing figure of accidents and finding the basis events of affecting spontaneous combustion of sulfide ores. Applyling neural networks of highly nonlinear BP network, the factors affecting the spontaneous combustion of sulfide ores as input indicators BP neural network model is founded to predict the risk of spontaneous combustion of the sulfide ore. On the basis of predicting the risk of spontaneous combustion, the paper researchs the predicted technology and method and propose the corresponding preventive measures, and can be applied in engineering examples.
引文
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