煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制

综上所述，结合监测数据中瓦斯的浓度和煤尘的浓度对矿井安全性的影响，建立判断矿井安全程度的综合评价模型如下：

p?0.5?ai?0.5?bi

其中：

?wij?1??0???a???.........(1)wij?ijwij?1?? ?1??1???m?bij?1?ij.............................(2)?xij?

【符号说明】

i——监测日期编号，其值取1,2......30;

j——其值取1、2…..6，分别指工作面1、工作面2、掘进面、回风巷1 、回

风巷2、总回风巷的编号。

aij——矿井在第i天第j个监测点瓦斯含量的评价值；

bij——矿井在第i天第j个监测点煤尘含量的评价值； wij——矿井在第i天第j个监测点的瓦斯含量； mij——矿井在第i天第j个监测点的煤尘含量； xij——矿井在第i天第j个监测点的煤尘爆炸下限。

5.2.3 模型求解及结果分析

首先，对矿井30天6个监测点540组监测数据中存在爆炸可能性和报警可能性的检测值进行整理统计得，没有一组监测数据能达到爆炸的可能性，但有个25组数据瓦斯浓度达到了报警的下限，因此可得煤矿爆炸的可能性为0，不安全的概率为4.63%。

其次，根据模型分别得到工作面1、工作面2、掘进面、回风巷1 、回风巷2、总回风巷的安全评价值依次为：

矿井安全性的评价值 工作面1 0.4603 工作面2 0.3361 掘进面 0.7447 回风巷1 0.4382 回风巷2 0.3185 总回风巷 0.5108 结果分析： 由上文分析可知评价值越高，矿井的安全程度越高，反之亦成立，因此可得到各个监测点的安全程度由大到小依次为：

结论：

掘进面?总回风巷?回风巷1?工作面1?工作面2?回风巷2，结合各个监测点的实际情况及不安全的概率可判断出矿井的总体的安全程度是比较高的。

5.3 建立优化模型对通风量进行求解

5.3.1 模型准备

1、影响通风量的因素

根据题意可确定影响通风量的因素主要有各井巷风量的分流情况、对各井巷中风速的要求，根据检测值中瓦斯和煤尘的浓度及各个巷道、工作面的对应的风速得到通风量，为了保障安全生产，利用两个可控风门调节各采煤工作面的风量，通过一个局部通风机和风筒实现掘进巷的通风。因此，可得到影响通风量的因素主要有：各井巷的分流情况、各个区域风速。 2、 确定通风量的不同位置通风量的来源

通风量可根据题给通风系统示意图得到其主要来源于哪几部分的风量，为了直观表示出总通风量的来源。根据下图可得到各个通风口通风量的来源：

由图示可知：总风量主要来源于来自两部分，一部分是工作面一和进风巷的，一部分来自工作面二的风量。 3、对风速的限制

矿井中的瓦斯产生后如不经排出将使其浓度累加，而降低井下瓦斯浓度的唯一方法是通过通风系统将瓦斯排除在外。利用两个可控风门调节各采煤工作面的风量，通过一个局部通风机和风筒实现掘进巷的通风。 ①风速过小对矿井安全性的影响

降低井下瓦斯浓度的唯一方法就通过通风系统将瓦斯排出井外，风速过小将使通风量减少，从而不能很有效地降低瓦斯浓度。 ②风速过大对矿井安全性的影响

从降低瓦斯浓度的角度，风速越大越好。但是井下风速过大，将会增加巷道空气中的煤尘浓度，一方面影响工人的正常工作和健康，另一方面主要是风速过大引起煤尘浓度过高遇火引起爆炸。综上所述，对风速的限制如下：

允许风速/(m/s) 井巷名称 最低 最高 采煤工作面 0.25 4 回风巷 0.25 6 总进风巷 0 8 掘进工作面 0.15 4 总回风巷 0 8

4、明确几个变量间的关系

拟合出风速与瓦斯浓度，风速与煤尘浓度以及瓦斯浓度与煤尘爆炸下限之间的函数关系。

① 拟合瓦斯浓度与煤尘爆炸下限间的关系

考虑将函数进行多项式拟合，设x为瓦斯的浓度，y为煤尘爆炸下限a1,a2...am?1为待定系数，设定定拟合的函数为

y?a1xm???amx?am?1

即用m次多项式拟合给定数据，根据Matlab得到y?a1xm???amx?am?1的系数矩阵a=[ am, …,a1]，最终选择3次进行拟合得到的表达式为：

y??0.33x3?4.2655x2?18.9291x?30.2929

拟合曲线及其拟合效果可由下图得出：

40 3020100y = - 0.85*x + 4.3*x - 8*x + 6.932data 1 cubic00.511.52residuals2.533.540.5Cubic: norm of residuals = 0.950430-0.500.511.522.533.54 由图示可看出选用3次进行拟合是比较合适的。

② 拟合风速与瓦斯浓度间的关系

在拟合自变量和因变量间的函数关系时，自变量x是影响因变量y的主要因素，是人们能控制或能观察的，而y还受到随机因素的干扰，根据已有数据画出散点图用m次多项式拟合给定数据。如图所示： 工作面1的风速风速与瓦斯浓度间的关系2.6 2.552.52.452.42.352.32.252.20.55y = 3.1*x2 - 5.4*x + 4.6data 1 quadratic0.60.650.70.75 可见当选择二次多项式进行拟合时，拟合效果最好，设k设值取1、2…..6，分别指工作面1、工作面2、掘进工作面、回风巷1 、回风巷2、总回风巷的编号。则风速vk关于瓦斯浓度wk的函数为：

0.8瓦斯浓度wk?akvk2?bkvk?ck

根据瓦斯浓度及上述函数拟合得到6个监测点的瓦斯浓度将其构成系数矩阵：

?a1???a?6其中a1~a6，b1~b6，c1~c6的值为：

b1b6c1??? c6??1 2 3 4 5 6 a 0.1101 3.6264 -0.2367 0.0294 6.1184 0.2616 b -0.7854 -15.6863 0.9838 -0.3559 -26.562 2.8424 c 1.9101 17.8211 -0.7849 1.3427 29.7329 8.3301

将系数代入风速vk关于瓦斯浓度wk的函数即可得到不同监测点瓦斯浓度与风速的关系。例如当k的值为1时，a1、b1、c1的值分别为：0.1101，-0.7854，1.9101，工作面1中风速关于瓦斯的函数为：

w1?0.1101v12?0.7854v1?1.9101

③ 拟合风速与煤尘浓度间的关系

根据已有数据画出散点图用m次多项式拟合给定数据。最终得到当选择一次拟合时效果最好。 其示意图如下：