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题名煤自燃指标气体分析与分级预警
被引量：6
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作者
江莉娟
邓存宝
王彩萍
雷昌奎
年军
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机构
太原理工大学安全与应急管理工程学院
匈牙利佩奇大学商业与经济学院
西安科技大学安全科学与工程学院
陕西山利科技发展有限责任公司
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出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期1088-1098,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(52204229,52274220)
山西省基础研究计划青年科学研究项目(20210302124349)
山西省高等学校科技创新项目(2021L054)。
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文摘
煤自然发火严重制约矿井安全生产。为实现煤自然发火危险性精准预测预报,采用程序升温试验系统测试分析了沙曲一号煤矿不同粒径煤样各种气体产物及其浓度变化规律,进一步引入随机森林集成学习方法建立了煤自然发火危险性分级预警模型,并通过大佛寺煤矿自然发火试验进行了验证分析。结果表明:粒径越小,煤氧接触面积越大,煤氧反应越激烈,气体产物浓度越大;C_(2)H_(6)气体属于煤体赋存气体,在试验初始阶段就出现了,但C_(2)H_(4)气体在温度升高至120℃左右才出现,是煤氧化裂解的产物,可以作为沙曲一号煤矿自然发火指标气体;基于随机森林建立的煤自然发火危险性分级预警模型训练样本预测准确率达到100%,在默认参数条件下,测试样本预测准确率高达96.7%,通过自然发火试验数据验证分析得到测试集预测准确率为98.9%,变量重要度评估结果为CO和C_(2)H_(4)气体对煤自然发火危险性影响最大,这与现场实际情况吻合。随机森林用于处理煤自然发火危险性与气体产物之间的复杂非线性关系十分理想,适合于煤自然发火危险性预测预报。
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关键词
煤自燃
指标气体
随机森林
分级预警
变量重要度评估
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Keywords
coal spontaneous combustion
index gas
random forest
grading early warning
variable importance assessment
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分类号
TD75
[矿业工程—矿井通风与安全]
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