發(fā)布時間：2017-03-28 22:05

  本文關鍵詞：煤礦井下水害漫延及避災路線問題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近些年來,礦井水害事故發(fā)生率一直居高不下,威脅職工生命安全,也給企業(yè)財產帶來慘重的代價。為了使井下工作人員在突水時安全逃生,一方面需要系統(tǒng)地研究水流在巷道復雜拓撲結構中的漫延規(guī)律,建立相應的仿真模型;另一方面需要根據漫延規(guī)律制定相應的避災路線,以最大程度地保證職工的生命安全,降低給企業(yè)帶來的損失。為此,本文主要從兩個方面,即礦井水害漫延的數值模擬和礦井下避災路線最短路徑問題,開展了相關的研究。具體研究的內容包括:(1)為了對井下水害漫延進行仿真,本文首先對巷道突水的變化過程進行了分析。分析發(fā)現(xiàn),根據突水影響因素在不同時間段對水流速度的影響不同,巷道中水流的漫延過程可分成兩個階段:初期動態(tài)變化階段及動態(tài)平衡階段。初期動態(tài)變化階段存在于突水發(fā)生的初期,此階段的特點是巷道中水流的速度以及水位標高都會動態(tài)發(fā)生變化。一段時間過后,巷道中的水流會到達動態(tài)平衡階段。動態(tài)平衡階段的特點是巷道水位標高幾乎達到動態(tài)平衡,突水漫延速度基本上不會隨單位時間突水量的變化而發(fā)生變化。(2)為了模擬井下水害的漫延情況,本文開展了基于格子Boltzmann方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)的水害漫延模型構建研究。首先對LBM用于井下水害漫延的可行性進行了分析論證;基于此建立了相應的突水漫延模型。所構建的模型可用于井下幾種比較常見的巷道結構:直巷道、“Y”型巷道以及“+”型巷道等。進而針對“Y”型巷道角度不唯一的情況,提出了一種新的耦合邊界的方法。通過實驗仿真,并與comsol軟件的模擬結果對比,驗證了本文所構建模型的可行性。(3)針對井下突水漫延趨勢分析時最短路徑查找問題,本文給出了一種基于離散螢火蟲算法的突水漫延最短路徑查找方法。該算法通過采用轉移概率初始化的方法初始化螢火蟲個體,重新定義了螢火蟲的空間距離、最大熒光亮度和相對熒光亮度等,使得螢火蟲個體的狀態(tài)可表示一條從起始點到目標點的有效路徑。為了增加解的多樣性以及防止計算的結果陷入局部最優(yōu)解,以一定概率對螢火蟲代表的路徑執(zhí)行擾動操作。經過多次迭代計算后,可得到所要求解的最短路徑。(4)本文提出了一種可用于突水漫延最短路徑查找的模擬植物生長算法,該方法用每個生長點來代表一條從起始點到目標點的有效路徑。因為采用比例選擇策略,所以目標函數值越優(yōu)的個體越容易被選擇優(yōu)先生長。通過不斷選擇新基點,然后以這些基點為基礎產生新的樹枝生長點。以此往復,多次計算后得到的最優(yōu)解就是所要求的井下最短路徑。最后,通過理論上可行性分析以及仿真計算,驗證了該方法可以用來求解井下最短路徑問題。
【關鍵詞】：礦井水害漫延模擬 礦井下最優(yōu)避災路線 格子Boltzmann方法 離散螢火蟲算法 模擬植物生長算法
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD745;TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 選題背景及其研究意義10-11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 存在問題13-14
• 1.3 本文研究的主要內容14-16
• 1.4 本章小結16-18
• 第二章 礦井突水漫延及避災路線相關理論與技術18-36
• 2.1 礦井突水漫延相關理論與技術18-30
• 2.1.1 格子氣自動機18-20
• 2.1.2 LBM20-30
• 2.2 礦井避災路線相關理論與技術30-34
• 2.2.1 巷道網絡的表示30
• 2.2.2 影響巷道路徑權重的因素30-32
• 2.2.3 輪盤選擇法32
• 2.2.4 基本Dijkstra算法32-33
• 2.2.5 應用AAA求解最短路徑問題33-34
• 2.3 本章小結34-36
• 第三章 基于LBM的井下突水漫延仿真研究36-48
• 3.1 井下巷道結構的抽象36-37
• 3.2 巷道突水的變化過程分析37-38
• 3.3 單個直巷道的突水漫延模型38-39
• 3.3.1 D2G9模型38
• 3.3.2 數值模擬38-39
• 3.4 “Y”型巷道的突水漫延模型39-45
• 3.4.1 簡單“Y”型巷道的突水漫延模型40-43
• 3.4.2 數值模擬43-45
• 3.5 “+”型巷道的突水漫延模型45-46
• 3.6 本章小結46-48
• 第四章 群智能算法在井下最短路徑問題中的研究48-70
• 4.1 煤礦井下巷道網絡拓撲結構48
• 4.2 基于離散螢火蟲算法求解井下最短路徑48-59
• 4.2.1 螢火蟲算法原理49-51
• 4.2.2 離散螢火蟲算法51-56
• 4.2.3 仿真實驗及結果56-59
• 4.3 基于模擬植物生長算法求解井下最短路徑問題59-67
• 4.3.1 模擬植物生長算法的原理59-61
• 4.3.2 基于模擬植物生長算法的井下避災路線最短路徑尋優(yōu)算法61-65
• 4.3.3 仿真實驗及結果65-67
• 4.4 兩種算法的可行性分析67-68
• 4.5 本章小結68-70
• 第五章 總結和展望70-72
• 5.1 總結70-71
• 5.2 本文的創(chuàng)新點71
• 5.3 展望71-72
• 參考文獻72-76
• 致謝76-78
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文78

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