在分析影响煤矿瓦斯浓度的各种因素具有非线性特征的基础之上,采用BP算法构建煤矿瓦斯浓度预测模型,实现对各种因素进行非线性映射,进而达到对煤矿瓦斯浓度进行预测的目的。MATLAB仿真结果表明,该模型具有预测精度较高、预测速度快、预测效果好等优点。

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针对煤矿粉尘现有检测手段时效性差、人为抽检易失实、不能连续监测等问题，引入物联网和云计算技术，设计并实现了基于物联网的煤矿粉尘监测云服务平台。平台通过集成一体化粉尘监测智能终端、实时粉尘数据采集与传输、粉尘大数据存储与管理、以及应用服务，形成了一种煤矿粉尘监测云服务模式，构建了粉尘大数据中心，提出了粉尘监测云服务应用。通过开发的平台，多级监管部门、企业和作业工人能够实时监测粉尘状态，达成扁平化、非现场实时连续监管的目的，从而提升了整个行业职业病危害监管服务水平。

根据煤矿救援环境特点,采用人工鱼群算法对救援路径进行规划,在二维平面内建立环境模型,并采用威胁区域距离检测的方式处理优化约束条件。对不同数目参考点选取进行对比研究,增加参考点数目,路径长度增加,算法复杂程度提高,迭代时间延长,算法性能下降;参考点过少会导致路径规划成功率降低。仿真结果表明,设置合理的参考点数目,人工鱼群算法能在较短的迭代时间内成功规划得到最优路径。

为了提高煤矿通风机故障诊断的准确性,提出了基于证据理论的混合诊断算法。即先用灰色建模方法实现故障特征量的累加处理,以增强数据的规律性。然后,采用2个并联的灰色BP网络进行故障局部诊断,获得彼此独立的证据。最后,再用证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现通风机的故障诊断。实例结果表明,该方法可有效提高诊断的可信度。

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运用虚拟现实技术(VR),开展煤矿生产工艺流程、主要设备、生产环境三维可视化展示系统设计,还原真实作业场景,通过大屏幕、VR头显设备,可以"身临其境"的感受煤矿采煤、掘进等生产情况。设计建立的系统对煤矿主要生产设备及作业场景进行三维建模,运用VR专业游戏引擎模拟真实的流程作业,实现了生产工艺流程的可视化展示。此外,三维虚拟环境支持多种媒体和人机交互手段,可使煤矿安全生产管理人员、外来参观人员更加直观地对煤矿生产过程产生全局性观瞻。

煤矿粉尘作为煤矿五大灾害(水、火、瓦斯、煤尘、顶板)之一,影响矿井安全生产、威胁职工身体健康。通过对国内外煤矿粉尘研究现状的分析与总结,归纳出目前常用的几种煤矿防尘措施,并对其优缺点进行了简要介绍。通过搜集相关文献资料,总结出煤矿粉尘的产生及分布特点,而关于煤矿粉尘危害,从煤尘浓度和性质两方面分析了其与尘肺病之间的关系,得出结论:煤矿粉尘中游离Si O2是导致尘肺病的主要有害成分;能进入肺泡并沉积的主要为粒径小于2.5μm的颗粒物。指出了针对井下PM2.5进行研究的必要性,并结合大气颗粒物的研究方法对煤矿粉尘的性质进行了初步研究。

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