矿井安全非线性动力学评价模型及应用研究

本文首先分析了我国煤炭工业在国民经济发展中的重要基础地位， 指出了煤矿安全是煤炭工业健康、可持续发展的关键问题。针对矿井安 全管理及其评价中存在的问题，提出了矿井安全非线性动力学评价和预 测的研究课题，并进行了研究，提出了作者独到的见解和方法，并在实 际的应用中达到了预期的效果。 煤矿井下生产系统是一个由人-机-环境构成的、空间极其复杂的灾害 系统。其中人工、自然因素共存，瓦斯、煤尘、水害、火灾、顶板以及 机电事故等是存在的主要灾害形式。这些事故发生的机理各异，引发事 故的因素却相互关联，在时间、空间上各种灾害随时随地发生，且相互 影响。因此，根据煤矿井下灾害系统的结构特点，对系统的危险程度进 行评价，事先获得事故的可能后果及对整个生产系统的影响，从而使矿 井的技术和管理部门有针对性地采取措施，达到安全生产的目的。寻求 并建立科学、合理的矿井安全评价模型，并与实际生产相结合，是矿井 安全管理与控制的关键问题。 矿井安全系统中的许多问题都是非线性的，传统的、事先设定变化 规律和特性的评价方法已经显现出其局限性，且难以很好地解决从因素 到结果的定权和变权问题。本文在分析了矿井灾害系统所具有的非线性 特征的基础上，论述了具有典型非线性动力学特征的灰色理论和人工神 经网络与矿井安全性评价有机的结合适应性问题；系统地分析了矿井事 故发生的机理和规律，建立了反映矿井事故特性的分析模型；在遵循可 比性、科学性、统一性、适用性、拆分与合成性以及指标定量化处理等 原则前提下，充分考虑了影响矿井安全的各种因素，构建了全面的矿井 安全评价指标体系，使矿井安全生产过程中的各个重要影响因素在指标 体系中得到体现，并配套编制了安全数据采集表和各指标分级定量化 表；进行了矿井安全评价与非线性动力学模型的适应性研究，建立了非 线性灰色安全评价模型和基于神经网络的非线性安全评价模型，对矿井 安全状况的历史和现状进行动态评价，实现由历史到现在甚至未来的动 态评价，并且解决了由安全状态参数与结果之间因素权值的智能化确 定，即变权问题，实现了真正意义上的动态安全评价。实现了矿井安全 状态指标数据采集的动态和实时性，改变了目前现有方法不能实现可操 中南大学博土学位论文：矿井亥全非线性动力学评价模型及应用研究 作性的状况，推动了安全评价方法的发展。本文将神经网络技术、灰色 系统理论与安全信息处理技术的结合为矿井安全管理和科学决策提供了 新的、更为有效的途径和方法。 预测就是依据历史寻求事物的未来发展趋势，是对事物未来发展趋 势的认识，目的就是根据事件的发展与变化趋势来采取相应的措施。矿 井安全的有效控制对生产和作业人员的安危具有重要意义。有效的管理 与控制，必须有完善、可靠的过程监测，而过程控制的成功与否，取决 于对煤矿安全性指标的超前把握，准确的预测是超前把握并采取有效技 术和管理措施的先决条件，矿井安全预测就是通过系统现有或过去的危 险信息来预测未来的系统安全状态。本文根据宏观与微观、静态与动态 的辨证关系，确定了矿井安全预测的基本原则，建立了非线性灰色预 测、神经网络预测数学模型。建立的灰色预测模型适应于历史数据不充 分的预测问题，而首次将神经网络应用于安全预测的数学模型擅长于解 决具有大量的历史数据的预测课题，使得殒测结果更具客观性和预见 性。 在本文理论和应用研究的同时，研制、开发了与非线性动力学评价 和预测模型相配套的计算机应用程序，包括安全评价和安全预测两大主 要功能，且在本系统程序开发中首次引入了科学计算可视化技术，实现 了安全评价和预测过程的可视化监控。