Monitoring and early warning technology of coal spontaneous combustion in coal mines: research status and intelligent development trends
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摘要:
煤自燃是煤炭开采过程中面临的主要灾害之一,对煤自燃特征参数快速准确监测、危险程度及时预警是实现煤矿安全高效生产的重要保障。从煤自燃前兆信息监测技术和预测预报方法2个方面综述了煤自燃监测预警技术的原理及研究与应用现状,剖析了现有煤自燃监测预警技术存在的主要问题:① 煤自燃前兆信息一体化监测受井下环境干扰大;② 预警指标体系和模型构建侧重实验,难以与现场实际有效衔接;③ 煤自然发火有效样本少,预测时效缺乏超前性。立足于煤矿智能化发展趋势,提出了煤自燃智能化监测预警技术的研究展望:① 建立煤自燃超前预警与即时预报联合预测模式;② 发展机理建模与机器学习相结合的多源信息融合分析方法;③ 构建矿井一站式、可视化、智能化煤自燃监测预警平台。以期提升煤自燃监测预警能力、提高煤矿安全智能化发展水平。
Abstract:Coal spontaneous combustion (CSC) is one of the main disasters in the process of coal mining. The rapid and precise monitoring of the characteristic parameters of CSC and the timely warning of the danger degree are important guarantees for achieving safe and efficient production in coal mines. The principle and research and application status of CSC monitoring and early warning technology are summarized from two aspects: CSC precursor information monitoring technology and prediction methods. And the main problems of the existing CSC monitoring and early warning technology are analyzed as follows. ① The integrated monitoring of CSC precursor information is greatly affected by underground environment. ② The construction of early warning index system and model is based on experiments, and is a bit tricky to correlate the actual scene. ③ There are few effective samples of CSC, and the prediction timeliness lacks advancement. Based on the development trend of coal mine intelligence, the research prospects of intelligent monitoring and early warning technology for CSC are proposed. ① It is suggested to establish a joint prediction model of CSC early warning and real-time forecast. ② It is proposed to develop a multi-source information fusion analysis method based on mechanism modeling and machine learning. ③ It is recommended to build a one-stop, visual and intelligent CSC monitoring and early warning platform for mines. It is expected to be beneficial to improve the ability of monitoring and early warning for CSC and enhance the intelligent development level of coal mines.
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