基于煤岩学的燃烧特征值预测

《基于DSC的煤自燃倾向性鉴定实验研究》篇一一、引言煤炭自燃是煤炭在开采、运输、储存等过程中常见的灾害现象，对煤矿安全生产和环境造成了严重影响。

煤自燃倾向性鉴定是预防和控制煤炭自燃的重要手段之一。

目前，煤自燃倾向性鉴定主要采用实验室测试方法，其中差示扫描量热法（DSC）因其高灵敏度和高分辨率而被广泛应用于煤自燃倾向性的鉴定。

本文旨在通过基于DSC的煤自燃倾向性鉴定实验研究，深入探讨煤自燃的机理，为煤炭安全储存和预防煤自燃提供科学依据。

二、实验材料与方法1. 实验材料实验所用煤样采自不同矿区，经过粉碎、筛分等处理后得到。

同时，为保证实验数据的可靠性，需对煤样进行干燥处理，以消除水分对实验结果的影响。

2. 实验方法本实验采用DSC法进行煤自燃倾向性鉴定。

DSC法是通过测量物质在加热过程中的热流变化，从而得到物质的热力学参数，如反应热、反应焓等。

在煤自燃倾向性鉴定中，通过DSC法可以测量煤样在加热过程中的氧化放热速率，从而判断煤的自燃倾向性。

具体实验步骤如下：（1）将煤样置于DSC仪器中，设置实验温度范围和升温速率；（2）记录煤样在加热过程中的热流变化；（3）分析热流变化数据，计算煤样的氧化放热速率；（4）根据氧化放热速率判断煤的自燃倾向性。

三、实验结果与分析1. 实验结果通过DSC法对不同矿区的煤样进行自燃倾向性鉴定，得到了各煤样的氧化放热速率。

结果表明，不同矿区的煤样在自燃倾向性上存在差异。

2. 结果分析（1）煤的自燃倾向性与煤的化学组成、物理性质、环境条件等因素密切相关。

DSC法可以通过测量煤样在加热过程中的氧化放热速率，反映煤样的化学反应活性，从而判断煤的自燃倾向性。

（2）本实验结果表明，不同矿区的煤样在自燃倾向性上存在差异，这可能与煤的化学组成、物理性质、环境条件等因素有关。

因此，在煤炭的储存、运输等过程中，应根据煤的自燃倾向性采取相应的安全措施，以防止煤炭自燃事故的发生。

（3）DSC法具有高灵敏度和高分辨率，能够准确测量煤样在加热过程中的热流变化，为煤自燃倾向性鉴定提供了可靠的手段。

基于煤岩学指标的燃烧特征值预测摘要：燃烧特征值是一种非常重要的参数，它主要反映煤岩的详细信息，可用于研究燃烧性能。

本文提出了一种新的基于煤岩学指标的燃烧特征值预测方法，该方法考虑了煤岩中的水分含量、粒度等因素。

通过引入回归分析模型，这种新的方法可以准确地预测燃烧特征值，这对煤岩分析有很大的意义。

关键词：燃烧特征值；煤岩学指标；回归分析正文：1. 引言燃烧特征值是衡量燃烧性能和消除火灾风险的重要指标，而煤岩中的水分含量、粒度等因素会影响燃烧特征值的测量结果。

因此，准确地预测燃烧特征值，对于煤岩分析有重要的意义。

2. 研究方法为此，本文提出了一种新的基于煤岩学指标的燃烧特征值预测方法，具体而言，该方法通过考虑煤岩中的水分含量、粒度等因素，引入回归分析模型，来准确地预测燃烧特征值。

3. 结论本文提出的新方法不仅可以准确地预测燃烧特征值，而且可以有效地提高煤岩分析的效率和准确性。

因此，本文的方法是十分有用的。

4. 实验结果为了评估本文提出的新方法，我们采用实验来评估其准确度。

这一实验分为两步：第一步，我们预测了50个样本的燃烧特征值；第二步，我们将计算出的结果与实际燃烧特征值进行了比较，得出了负荷偏差值。

结果表明，本文提出的方法可以获得满意的准确性，均方根误差(RMSE)为0.42，表明本方法可以获得良好的效果。

5. 总结本文提出的一种新的基于煤岩学指标的燃烧特征值预测方法，可以更准确地预测燃烧特征值，有助于煤岩分析。

而且，通过实验表明本文提出的方法可以获得良好的准确性。

6. 分析本文提出的燃烧特征值预测方法，主要考虑了煤岩中的水分含量和粒度等因素，可以获得较好的精度。

此外，引入回归分析模型，可以更好地提高预测精度。

因此，综上所述，本文提出的方法是一种有效、可靠的燃烧特征值预测方法。

7. 结论本文提出了一种新的基于煤岩学指标的燃烧特征值预测方法。

实验结果表明，该方法可以获得良好的准确性，其均方根误差(RMSE)为0.42，具有可靠的精确性和效果。

合阳一矿煤自燃特性参数及预报指标实验研究我国煤炭资源丰富，产量和消费量在国内一次消费能源中占主要地位。

我国煤层自燃现象严重，不仅严重制约着矿井的安全生产与高效发展，而且会造成巨大的资源浪费、环境污染、人员伤亡和财产损失。

因此，掌握煤的自燃特性，有助于及时准确获取煤的氧化自燃程度，对煤的自燃预报预测具有重大意义。

本文利用煤程序升温实验分析出表征合阳一矿煤自燃程度的特征温度以及不同粒径对煤自燃的影响；利用煤自然发火实验台模拟合阳一矿煤氧复合过程，分析有机气体出现温度、单一气体浓度、气体浓度比值等多种指标气体浓度随煤温的变化规律，定性分析表征自燃程度的特征温度与气体表征参数的对应关系；分析计算出煤样升温速率、供风量、放热强度、耗氧速率等自燃特性参数，更准确掌握合阳一矿煤自燃特性。

利用关联度分析理论，将煤温变化过程分为四个阶段，计算出了每个阶段各指标气体变化与煤温变化的广义综合关联度；结合不同煤温阶段下指标气体浓度变化规律与各指标气体的广义综合关联度，定性定量相结合，优选出了适合合阳一矿的气体预报指标，每个温度阶段都确定了三个预报指标，准确建立了合阳一矿煤自燃预测预报指标体系，对准确预测预报煤层自燃具有重大意义。

《基于DSC的煤自燃倾向性鉴定实验研究》篇一一、引言煤炭自燃是煤矿安全生产的重大隐患之一，对煤炭资源的有效利用和矿井安全造成严重威胁。

因此，准确鉴定煤的自燃倾向性对预防和控制煤矿火灾具有重要意义。

差示扫描量热法（DSC）作为一种热分析技术，具有快速、准确、灵敏度高的特点，在煤自燃倾向性鉴定方面具有广泛应用。

本文旨在通过DSC实验研究，深入探讨煤的自燃倾向性，为煤矿安全生产提供理论依据和技术支持。

二、实验材料与方法1. 实验材料实验所用煤样采自不同矿区、不同煤种的煤炭，经过破碎、筛分、干燥等处理后，得到符合实验要求的煤样。

2. 实验方法本实验采用DSC技术进行煤自燃倾向性鉴定。

DSC实验原理是通过测量样品在程序控制温度下的热流差异，研究物质的热物理性质和化学反应过程。

在实验过程中，将煤样置于DSC仪器中，以一定速率升温，记录煤样的吸热或放热过程，从而分析煤样的自燃倾向性。

三、实验结果与分析1. 实验结果通过DSC实验，我们得到了不同煤样的热流差异曲线，以及相应的热力学参数，如反应热、反应焓等。

这些参数反映了煤样的自燃倾向性。

2. 结果分析（1）不同煤种的自燃倾向性差异显著。

在DSC实验中，不同煤样的热流差异曲线表现出明显的差异，说明不同煤种的自燃倾向性不同。

这可能与煤的成分、结构、含氧量等因素有关。

（2）DSC技术可以快速、准确地鉴定煤的自燃倾向性。

通过DSC实验，我们可以得到煤样的反应热、反应焓等热力学参数，这些参数可以反映煤样的自燃倾向性。

与传统的煤自燃倾向性鉴定方法相比，DSC技术具有更快的检测速度、更高的灵敏度和准确性。

（3）煤的自燃倾向性与煤矿安全密切相关。

通过对煤样的DSC实验，我们可以了解煤的自燃倾向性，从而采取有效的措施预防和控制煤矿火灾。

这对于保障煤矿安全生产、提高煤炭资源利用效率具有重要意义。

四、结论本文通过DSC实验研究，深入探讨了煤的自燃倾向性。

实验结果表明，不同煤种的自燃倾向性存在显著差异，DSC技术可以快速、准确地鉴定煤的自燃倾向性。

煤自燃火灾指标气体猜测预报的几个关键问题探讨煤在氧化升温过程中，会释放出CO、CO2、烷烃、烯烃以及炔烃等指性气体。

这些气体的产生率随煤温上升而发生规律性的变化，能猜测和反映煤自然发火状态。

CO贯穿于整个煤自然发火过程中，一般在50℃以上就可测定出来，出现时浓度较高；烷烃〔乙烷、丙烷〕出现的时间几乎与CO同步，贯穿于全过程，但其浓度低于CO，而且在不同煤种中有不同的显现规律；烯烃较CO和烷烃出现得晚，乙烯在110℃左右能被测出，是煤自然发火进程加速氧化阶段的标志气体，在开始产生时，浓度略高于炔烃气体；炔烃出现的时间最晚，只有在较高温度段才出现，与前两者之间有一个显然的温度差和时间差，是煤自然发火步入激烈氧化阶段〔也即燃烧阶段〕的产物。

因此，在这一系列气体中，选择一些气体作为指标气体，以及准确检测，就能可靠判断自然发火的征兆和状态。

C2H6浓度C3H8浓度预报结果处理措施＜50×10-6无无正常〔50～500〕×10-6无无采空自燃隐患查明原因，注胶防火〔500～1 000〕×10-6 无有有无有采空区已自燃采空区已自燃采空区已自燃马上注胶灭火马上注胶灭火停止生产，马上注胶灭火〔1 000～3 000〕×10-6 有有采空区有明火停止生产，马上注胶灭火 C2H6浓度C3H8浓度预报结果处理措施〔0～24〕×10-6〔24～100〕×10-6＞100×10-6无无无无无无正常有自燃隐患有明火查明原因，尽快采用注胶防灭火马上停止生产，查明原因，迅速采用有效防灭火措施5 结论指标气体在煤自然发火状态的猜测预报和该类火灾的早期预防方面有积极的意义，早就被世界各主要采煤国家采纳。

但由于指标选择及现有的检测技术问题，往往不能正常发挥指标气体的作用。

结合现场使用状况系统地总结了“七·五〞及其以后我国关于指标气体研究的重要成果，对指标气体的选择有指导性意义。

安全工程师：煤炭自燃预测与预报1.煤炭自燃的早期识别和预报(1)人的直接感觉1)浅部开采时，冬季在地面钻孔口或塌陷区，有时发现冒出水蒸气或冰雪融化现象。

井下两股温度不同的风流交汇处，过饱和的水蒸气凝聚也会出现雾气。

因此，在发现这种现象时，应结合具体条件分析。

2)煤从自热到自燃过程中，氧化产物中有各种碳氢化合物，所以，在井下可以闻到煤油、汽油或松节油味。

如闻到焦油气味则表明自燃已经发展到相当的程度。

3)从煤炭自热或自燃地点流出的水或空气，其温度较平常为高。

4)人有不舒适感，如头痛、闷热、精神疲乏等，这与空气中有害气体（如CO、CO2）的浓度增加有关。

由于人的感觉总带有相当大的主观性和弱敏感性，人的直接感觉不能作为识别早期煤炭自热过程的可靠方法。

(2)测定矿内空气成分的变化根据应用原理不同，预测的方法可分为气体分析法和煤炭氧化速度测定法，这是及时发现和预报煤炭自燃的主要手段。

(3)测定空气和围岩的温度测温法有时可以作为一种补充手段。

空气温度用普通温度计或电阻温度计测定。

围岩温度要在一定深度的钻孔中测定。

为掌握采空区和密闭区内自燃发展情况，可以用远距离电阻温度计测定其温度变化。

2.煤炭自燃倾向性的鉴定《煤矿安全规程》要求生产矿井将煤样送到有关单位进行煤的自燃倾向性鉴定，依据鉴定分类拟定正确的开采方法和经济有效的防火措施。

影响煤炭自燃的因素：(1)煤炭自身特性1）煤的炭化程度。

炭化程度越高，氧流离基的含量越少，其自燃倾向性越小，反之则大。

炭化程度相同的煤的自燃倾向性由大到小的顺序是褐煤、烟煤、贫煤和无烟煤。

在烟煤中又以长焰煤的自燃危险性较大。

2）煤的岩石学成分。

煤的岩石学成分有丝煤、暗煤、亮煤和镜煤。

它们具有不同的氧化性。

丝煤在常温下吸氧能力特别强，煤中含丝煤越多，自燃倾向越大。

相反，含暗煤多的煤，一般是不易自燃的。

3）煤的水分。

煤层的自燃危险性往往和煤的湿润程度，甚至空气中的相对湿度有关。

煤孔隙内水分的存在，将降低煤吸附氧气的能力，减小煤的自燃性倾向。

煤自燃特性及自然发火预测预报指标体系研究秦毅;杨胜强;黄维;谭雪【摘要】以梁宝寺矿3号煤层为背景，采用色谱吸氧法和氧化动力法对其自燃倾向性进行了对比分析。

同时，通过煤氧化升温热解实验对其升温过程中各气体随温度的变化规律进行了分析，以实验所得和灰色关联分析所得定性和定量相结合的方式，优选出了不同温度阶段煤自然发火预测预报所对应的第一、第二和第三预测指标，建立了煤自然发火预测预报体系，为有效抑制该矿及同类矿井火灾的发生具有重要意义。

%Coal seam No .3 in Liangbaosi as thebackground ,chromatography oxygen and oxidation dynamic is compared to analyze the spontaneous combustion tendency and at the sametime ,by raising the temperature of coal oxidation pyrolysis ex-periments on the heat ,the change rules of the gas in the process of temperature change are analyzed .Combined with the qualitative and quantitative analysis based on the experiment and grey relation method ,it is optimized and selected the first prediction index ,the second prediction index and the third prediction index in the different stages of temperature of coal spontaneous combustion forecasting and the coal spontaneous combustion forecasting system is established ,which has great significance to effectively suppress the occurrence of the mine and similar mine fire .【期刊名称】《工业安全与环保》【年(卷),期】2016(042)007【总页数】3页(P34-36)【关键词】自燃火灾;自燃倾向性;氧化升温;灰色关联分析;预测预报【作者】秦毅;杨胜强;黄维;谭雪【作者单位】重庆科技学院安全工程学院重庆401331; 中国矿业大学，煤炭资源与安全开采国家重点实验室江苏徐州221116;中国矿业大学，煤炭资源与安全开采国家重点实验室江苏徐州221116;重庆科技学院安全工程学院重庆401331;重庆科技学院安全工程学院重庆401331【正文语种】中文煤自燃火灾作为矿井灾害中最严重的灾害之一，一直以来威胁着煤矿安全生产[1]，梁宝寺煤矿自投产以来多次出现自燃征兆。

《基于DSC的煤自燃倾向性鉴定实验研究》篇一一、引言煤自燃倾向性是指煤炭在一定环境条件下自然发火的能力。

在煤矿生产和存储过程中，煤的自燃常常会导致重大的火灾和安全事故。

因此，对煤的自燃倾向性进行准确鉴定和预测，对于保障煤矿安全生产具有重要意义。

近年来，随着科技的发展，差示扫描量热法（DSC）作为一种重要的热分析方法，被广泛应用于煤自燃倾向性的鉴定研究。

本文将基于DSC的煤自燃倾向性鉴定实验进行研究，以期为煤矿安全生产提供理论依据。

二、DSC技术及其在煤自燃倾向性鉴定中的应用DSC技术是一种测量物质在程序控温下，随温度变化而发生的物理或化学变化时所伴随的热量变化的技术。

在煤自燃倾向性鉴定中，DSC技术可以测定煤的氧化放热速率和热流曲线，从而判断煤的自燃倾向性。

该方法具有操作简便、测试速度快、结果准确等优点。

三、实验方法与步骤1. 实验材料：选取不同地区、不同种类的煤炭样品。

2. 实验仪器：DSC量热仪。

3. 实验步骤：（1）将煤炭样品进行破碎、筛分，得到粒度适中的煤样。

（2）将煤样放入DSC量热仪中，设置程序控温，进行DSC 测试。

（3）记录并分析DSC测试结果，包括氧化放热速率、热流曲线等。

（4）根据DSC测试结果，结合煤的工业分析、元素分析和微观结构分析等手段，综合判断煤的自燃倾向性。

四、实验结果与分析1. DSC测试结果：通过DSC量热仪测试，得到了不同种类煤炭的氧化放热速率和热流曲线。

结果表明，不同种类煤炭的氧化放热速率和热流曲线存在明显差异。

2. 煤自燃倾向性鉴定：根据DSC测试结果，结合煤的工业分析、元素分析和微观结构分析等手段，综合判断煤的自燃倾向性。

结果表明，某些煤炭样品具有较高的自燃倾向性，需要采取有效的防火措施。

3. 结果分析：DSC技术可以有效地鉴定煤的自燃倾向性。

通过分析DSC测试结果，可以了解煤炭的氧化过程、放热特性等，为煤矿安全生产提供理论依据。

同时，结合其他分析手段，可以更全面地了解煤炭的性质，为煤矿的安全生产和环境保护提供有力支持。

基于火焰检测的煤种识别及发热量预测的开题报告一、选题背景：随着能源的快速发展，煤炭作为主要能源之一，具有广泛应用和市场需求。

煤种的质量和发热量是影响煤的应用和经济价值的重要因素。

因此，对煤种的识别和发热量的预测是煤炭行业的重要课题。

目前，煤种识别和发热量预测的方法主要依靠实验室测试和化学分析，但这些方法耗时费力、精度不足、且成本较高，不能满足煤炭行业高效、快速、准确的需求。

因此，基于火焰检测的煤种识别和发热量预测成为了一种新的解决方案。

二、选题意义：通过基于火焰检测的煤种识别和发热量预测，可以为煤炭行业提供一种快速、准确、低成本的分析方法，有效地提高煤炭生产和加工效率。

同时，基于火焰检测的煤种识别和发热量预测还可以为煤炭行业提供更加科学、精准、实用的数据支持，为绿色能源、低碳经济的发展做出贡献。

三、选题内容：本课题主要研究基于火焰检测的煤种识别及发热量预测方法。

具体内容包括：1. 基于图像处理的火焰特征提取。

通过采集煤炭样品的火焰图像，并进行图像处理和特征提取，获得温度、光谱等多种特征信息，建立煤种识别的特征库。

2. 基于数据挖掘的煤种识别方法。

采用常见的数据挖掘算法，如SVM、KNN等，在特征库的基础上对煤种进行识别和分类。

3. 基于多元回归分析的发热量预测方法。

通过分析煤炭的化学成分和火焰特征数据，建立发热量与特征参数间的多元回归模型，用于预测煤的发热量。

四、预期目标：本课题旨在实现基于火焰检测的煤种识别及发热量预测方法，预期达到以下目标：1. 建立具有较高准确度和稳定性的煤种识别模型，能够识别出本地和进口煤种。

2. 建立多元回归模型，能够准确预测煤的发热量，为煤炭生产和加工提供科学、实用的数据支持。

3. 实现煤种识别和发热量预测的自动化和智能化。

五、研究方法：1. 采集煤样的火焰图像，并进行图像处理和特征提取。

2. 建立煤种识别的特征库，采用数据挖掘算法建立识别模型。

3. 分析火焰特征数据和化学成分数据，建立多元回归模型，预测煤的发热量。

煤炭自燃预测预报技术有哪些？煤炭的自燃过程是非常复杂的，这个过程的发生、发展与化学动力学、化学热力学，即化学反应机理与反应速度；物质结构（内部结构及其性质和变化）等理论有关。

煤矿自燃火灾预测预报技术是在煤层没有产生自燃火灾之前，根据煤炭自然发火各个阶段的征兆和特点，采用相应的工艺对这些征兆和特点进行辨识的一种技术。

（1）利用人体生理感触觉预测预报①嗅觉。

煤炭自然发火时，随着温度的上升会产生一系列气体，这些气体一般都具有特殊的味道，比如煤油味、汽油味、烧焦味等，人们利用嗅觉就可以嗅到这些气味。

②视觉。

煤炭自燃时，一般会产生视觉可观察到的烟雾和水蒸气，在煤岩表面一般会有水珠凝结生成。

③感觉。

在煤炭自燃过程中，矿井内的温度逐渐升高，O2浓度逐渐下降，CO2等有害气体逐渐增加，在接近发火源时，会产生头痛、胸闷等不适感。

该预测预报技术主要基于人体本身，不需要设备投资，但其可靠性很低，对工作人员的依赖性太大，可以通过培训来强化。

（2）温度探测法的预测预报技术温度探测法是利用温度传感器对监测地点进行温度监测，从而确定煤层的自然发火危险程度的方法。

该方法主要通过在钻孔内安装温度探测器，或在某些预埋温度探头及其无线电发射器，根据测定的温度和接收到的信号变化来判断煤层是否发生自燃，从而做出预测预报，分为两类：一类是直接用检测的温度进行预测预报；另一类是通过监测点的温度变化特性进行预测预报。

该预测预报技术充分利用了煤炭自燃产热的特点，通过煤温度的变化，进而确定是否发生自燃火灾，测量可靠、结果直观，但是由于点接触的原因导致测量范围小，探头非常容易损坏。

（3）同位素测氡法的预测预报技术同位素中的氡具有放射性，同位素测氡法的原理就是利用煤岩中放射性氡随温度的升高析出率而增强的特性，当地下煤层发生氧化升温或自燃时其周围及上覆岩层中放射性氡的析出率增加。

该预测预报技术通过检测氡的浓度，能够准确探明煤矿井下自燃火源位置，分析火势的发展趋势，具有很好的应用前景。

煤自燃发火危险性评价及早期预测预报（最新版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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煤层自燃危险性预测方法有哪些？在井下回采过程中，经常出现煤炭自燃现象，严重影响矿井的正常生产，带来巨大的经济损失。

常用的煤层自燃危险预测方法包括：类比统计法、自燃倾向性试验和综合预测法。

（1）类比统计法如矿井生产过程中曾经出现过煤层自燃现象，则可根据原有资料，对现阶段开采煤层是否具有自燃可能性做出判断。

为了提高采出率，我国众多矿井采用沿空留巷方式进行回采，巷道沿工作面底板掘进，延长了巷道的使用时间。

巷道旁边就是采空区，在采空区内部遗留大量浮煤。

当浮煤氧化升温后，会在巷道沿采空区一侧出现自燃现象。

该方法得出结论的基础是相关资料，只能作为一种粗略的判断依据，无法对煤层是否自燃做出精确判断。

（2）自燃倾向性试验自燃倾向性试验是通过测试煤体自身的性质，根据测试结果判断所在煤层出现自燃的可能性，主要测试内容为煤的氧化性。

（3）综合预测法综合预测法是根据煤炭自然发火的频率、工作面瓦斯涌出情况、工作面采高、推进速度、采空区漏风情况等参数，判断煤层自燃的可能性。

当出现煤炭自燃的征兆时，可以采用徐州吉安研发的普瑞特防灭火材料。

普瑞特防灭火材料既能有效地防治煤炭自燃，又能封堵煤体孔隙，防止瓦斯向外释放。

普瑞特防灭火材料具有流体的流动性及膏体的覆盖与封堵性，胶凝反应之前属于泡沫流体的一种，具有较好的流动性及堆积性，胶凝之后则属于膏体。

普瑞特防灭火材料被注入到防灭火区域，凝胶以泡沫为载体沿浮煤的裂隙呈立体状扩散，扩散过程中固结后的凝胶能对其中的裂隙进行有效地封堵，隔断漏风通道。

并且普瑞特防灭火材料能固结90%以上的水分，大幅度提高浆水在防灭火区域里的滞留率。

普瑞特防灭火材料被注入到防灭火区域后，通过大面积扩散覆盖、固水降温、封堵漏风的原理防治煤炭自燃。

煤自燃性预测数学模型研究的开题报告
一、选题背景
煤矿是能源工业的重要组成部分，而自燃是一种可能严重危害煤矿生产安全的现象。

目前，防范和控制煤矿自燃已成为煤矿安全生产中的重要问题。

因此，研究煤自燃性的预测数学模型具有重要的理论和实际意义。

二、研究目的
本研究旨在建立一个可行的、准确的、全面的煤自燃性预测数学模型，以解决煤矿自燃问题。

三、研究方法
本研究将采用文献资料查阅、实验数据收集与分析、数学建模及计算机模拟等方法来建立煤自燃性预测数学模型。

四、研究内容和工作计划
1.搜集和整理相关文献，了解煤自燃机理和实验数据。

时间：3周。

2.对实验数据进行统计分析，并对煤质、温度等因素进行综合分析，确定煤自燃性预测数学模型的主要影响因素。

时间：4周。

3.基于分析结果，利用数学建模方法建立煤自燃性预测数学模型，并进行计算机模拟。

时间：5周。

4.对模型进行验证和修正，提高模型精度。

时间：3周。

5.撰写学位论文并进行答辩。

时间：12周。

五、预期研究成果
本研究将建立一个可行的、准确的、全面的煤自燃性预测数学模型，为煤矿安全生产提供理论基础和技术支持。

六、研究意义
通过对煤自燃机理及影响因素的研究，建立合理的数学模型并实现计算机模拟，可从理论上预测煤矿自燃的风险程度，为煤矿工作提供 guidance，提高煤矿安全生产水平。

煤自燃预测预报——指标气体预测方法煤自燃是煤矿主要灾害之一，自燃造成煤炭资源浪费、影响安全生产，也可能引发矿井瓦斯、煤尘爆炸事故、产生有毒气体危害矿工人身安全。

我国煤矿自燃发火现象是全球最严重的国家之一，自燃发火每年给我国煤矿带来数十亿的经济损失。

尤其是在高产高效矿井中，煤自燃带来的经济损失无法估量。

煤自燃治理的关键在于升温预测预报。

目前比较成熟的煤自燃早期预报方法主要为指标气体预测方法，即通过现场采样、实验室分析的方法，确定某一煤种在不同温度阶段所对应的气体产物产生规律，然后在实际生产过程中通过巷道气体的监测与实验结果相对应，从而确定煤层是否处于危险状态。

常用的指标气体包括不同种碳氧化物、碳氢化合物、氢气等，还有其他用于判别煤自燃阶段的格雷厄姆指数、耗氧量、链烷比、碳氢比等（预测煤自燃的气体分析法判定指标研究现状）。

其他较为常用的方法还有测温法、示踪气体方法、数值分析方法等。

大量研究发现煤氧化生成的CO气体与煤自燃阶段具有十分密切的关系，又由于矿井风流中一般不含有CO气体，不存在自燃环境对测量带来的偏差，因此CO是广为接受的煤自燃早期预测的指标气体。

徐州吉安矿业科技自主研制了ZQC3/6井下束管气体采样装置及监测系统。

主要由井下气体采样装置、数据传输系统和数据处理显示系统三部分组成。

该产品实现了在井下近距离采样、即时显著特点分析、实时监测、准确预警的功能，为煤自燃的早期预测预报和防治工作提供科学的依据。

束管监测系统特点1）体积小、安装方便。

2）使用、维护简单。

采样装置把系统控制、气体采样、检测集成在一起，便于维护。

整个系统可以在就地和远程两种控制模式下运行，显示器能动态的反映出当前系统的工作状态，通讯状态，采样值和采样时间，休眠时间。

3）运行稳定，可靠性高。

系统通过外置滤尘装置和空气过滤器对气样进行过滤，适应井下多尘、潮湿的环境，结构简单，不易发生故障。

4）自动化程度高，操作方便。

远程自动模式按设定时间自动循回进行采样、检测、输出结果，直到设定的时间停止；远程手动模式可以根据实际需要选定其中某一地点进行采样。

基于RES方法的煤层自燃危险性预测模型黄琪嵩;陈丁;王海彦;郝敬博【摘要】为对开采煤层的自燃危险性进行有效预测,引入岩石工程系统理论,综合分析各因素之间的相互作用关系,构建交互作用矩阵,并进行编码.通过因果分析图对各影响因素的参数优势和交互作用强度进行定性分析,同时建立基于岩石工程系统理论的开采煤层自燃危险性预测模型,并选用已知样本对模型预测结果进行验证.结果表明,该预测模型为开采煤层自燃危险性预测提供了一种方法,可靠性较好,有应用价值.【期刊名称】《河南理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(035)005【总页数】5页(P620-624)【关键词】煤层自燃;岩石工程系统;交互作用矩阵;危险性预测【作者】黄琪嵩;陈丁;王海彦;郝敬博【作者单位】中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京100083;中国矿业大学(北京)地质科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学(北京)地质科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学(北京)地质科学与测绘工程学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TD752煤层自燃一直是我国煤矿的重大灾害之一。

井下开采煤层是否自燃，不仅受煤体本身的煤化程度、水分、挥发分和灰分等内在因素的影响，而且还与煤层的地质赋存条件、开拓条件和通风条件等外在因素有关。

因此，对煤层自燃发火进行科学准确地预测，应综合考虑众多因素的影响[1]。

目前，国内对煤层开采时自燃发火危险性预测的常用方法主要有模糊聚类分析法、经验统计法、灰色系统理论分析法、层次分析法和人工神经网络算法等[2-6]。

这些方法均将煤层自燃的各种影响因素简化为可度量的参数或变量，且独自参与模型所假定的物理作用，或是将各影响因素处理成随机变量，来预测开采煤层的自燃危险性。

然而现实中影响开采煤层自燃的各种因素不是独立作用的，它们之间存在着相互作用，不同的作用方式形成各种各样的特性和模式，因此，煤层自燃危险性的预测和评价应借助于能同时包含所有影响因素交互作用的系统理论方法。

煤层的火灾预测和预报我国目前猜测自然（１）在试验室确定自燃倾向性等级；（２）依据本矿或条件相像（近）矿井或采区的已有的自然发火的统计资料，确定待采（或本）煤层的自然发火期。

发火的方法有：一、煤层自燃倾向性的鉴定方法１９９２年版的《煤矿安全规程》执行说明规定采纳吸氧量法。

即“双气路气相色谱仪吸氧鉴定法”，鉴定结果按表10－4－1分类(方案)确定自燃倾向性等级。

二、煤层自然发火期的估算方法及其延长途径１、煤层的自然发火期估算方法目前我国规定采纳统计比拟和类比的方法确定煤层的自然发火期。

其方法如下：（１）统计比拟法，矿井开工建立揭煤后，对已发生自然发火的自然发火期进展推算，并分煤层统计和比拟，以最短者作为煤层的自然发火期。

计算自然发火期的关键是首先确定火源的位置。

此法适用于生产矿井。

（２）类比法，对于新建的开采有自燃倾向性的煤层的矿井，可依据地质勘探时采集的煤样所做的自燃倾向性鉴定资料，并参考与之条件相像区或矿井，进展类比而确定之，以供设计参考。

此法适用于新建矿井。

２、延长煤层自然发火期的途径煤炭自燃的进展过程受自燃倾向性（即低温时的氧化性）、积累状态、通（漏）风强度（风量和风速）以及与四周环境的热交换条件等多种因素影响，其进展速度是可以通过人为措施而转变的，因此，煤层的自然发火期是可以延长的。

其途径有：１）减小煤的氧化速度和氧化生热，减小漏风，降低自热区内的氧浓度；选择分子直径较小、效果好的阻化剂或固体浆材，喷洒在碎煤或压注至煤体内使其充填煤体的裂隙，阻挡氧分子向孔内集中。

２）增加散热强度，降低温升速度。

增加遗煤的分散度以增加外表散热量；对于处于低温时期的自热煤体可用增加通风强度的方法来增加散热；增加煤体湿度。

三、外因火灾猜测外因火灾猜测可遵循如下程序：（１）调查井下可能消失火源（包括潜在火源）的类型及其分布；（２）调查井下可燃物的类型及其分布；（３）划分发火危急区(井下可燃物和火源（包括潜在火源）同时存在的地区视为危急区)。

基于机器学习的煤自燃倾向性预测比较分析目录一、内容简述 (1)1. 研究背景与意义 (2)2. 国内外研究现状 (3)二、文献综述 (4)1. 煤自燃理论概述 (5)2. 机器学习理论及方法简介 (6)3. 煤自燃倾向性预测研究现状 (8)三、煤自燃倾向性预测方法及模型建立 (9)1. 传统预测方法介绍 (11)2. 机器学习模型构建流程 (11)3. 特征选择与数据处理 (13)四、机器学习在煤自燃倾向性预测中的应用分析 (14)1. 监督学习模型应用 (15)2. 无监督学习模型应用 (17)3. 深度学习模型应用探索 (19)五、不同机器学习模型的比较分析 (20)一、内容简述煤自燃是煤矿安全生产中的重大隐患之一，其预测和防治一直是煤炭行业的研究重点。

随着科学技术的不断发展，机器学习作为人工智能领域的一个重要分支，在煤自燃倾向性预测方面展现出了巨大的潜力。

本文通过对比分析基于机器学习的煤自燃倾向性预测模型，旨在为煤矿安全生产提供更为高效、准确的预测手段。

本文介绍了煤自燃的基本原理和危害，以及传统的煤自燃倾向性预测方法，如化学分析、物理模拟等。

这些方法虽然在一定程度上能够对煤自燃倾向性进行评估，但存在精度低、成本高、难以实时监测等局限性。

本文详细阐述了基于机器学习的煤自燃倾向性预测模型的构建过程。

包括数据预处理、特征提取、模型选择和训练、模型评价等步骤。

数据预处理是关键环节，主要包括数据清洗、归一化等操作；特征提取则是通过选取合适的特征变量。

在模型比较分析部分，本文选取了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K近邻（KNN）和神经网络（NN）等四种常用的机器学习算法进行对比分析。

通过实验结果对比，发现每种算法在不同工况下均有一定的预测效果。

支持向量机（SVM）在处理小样本。

本文还对影响煤自燃倾向性预测的主要因素进行了分析，包括煤岩物理性质、化学成分、矿井环境等。

这些因素与煤自燃倾向性之间存在一定的关联关系，为进一步优化模型提供了理论依据。