导读:本文包含了巷道网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:安全卫生工程技术,大型洞库群,施工通风,自然通风
巷道网络论文文献综述
孙建春,张恒,黄沐言,王路,涂鹏[1]（2019）在《地下石油储备库施工期巷道式网络通风方案选择》一文中研究指出大型地下洞库群施工期主要采用压入式通风或增设通风竖井来解决通风问题,但受施工通道尺寸限制无法增大风管供风,结果会导致通风恶化;竖井往往依靠经验或场地情况在洞库埋深较浅的位置设置,容易出现风网混乱、通风短路等问题。依托锦州地下石油储备工程,提出了适用于不同洞内外温差的竖井进风及排风方案,解决了施工中需要的通风量大、工作面多、污染量大等诸多问题。并基于CFD数值仿真,分析了洞库内CO及风速分布规律。结果表明,竖井进风及排风方案通风10 min后,洞库施工作业区域的CO质量浓度已基本降至安全质量浓度(30 mg/m~3)以下,能够满足安全快速施工的要求。由于竖井排风方案污风运移路径短,且在竖井自然排风及机械通风共同作用下,污风能够快速排出洞外,通风20 min后整个洞库的CO质量浓度基本降至安全质量浓度。若通风线路不超过2 km,则可采用在竖井底部/顶部布置轴流风机、引入新鲜风、洞内不布置射流风机或在风流转向处辅以射流风机的方式。合理有效地将新鲜风流引入主洞室是实施该竖井进风方案的关键所在,竖井底部的轴流风机布置位在距离竖井5 m的洞库中轴线上,其引流效率最高。温差越大,竖井自然通风效果相对越好,冬季利用竖井排风的通风效果要好于夏季利用竖井进风的通风方式。(本文来源于《安全与环境学报》期刊2019年02期）
王哲哲,许梦国,程爱平,王平,赵文斌[2]（2019）在《模糊神经网络在巷道支护方案选择中的应用》一文中研究指出为解决巷道支护方案选择的问题,结合模糊理论与人工神经网络,利用MATLAB构建模糊神经网络评价模型,该模型通过处理各评价指标数据,对围岩稳定性进行分级。经过网络训练与检测,该模型能够较好地评价巷道围岩稳定性,将其应用于程潮铁矿某一水平巷道支护方案选择中,针对不同的部位采取相应的支护方案,预测结果经实践检验效果良好,安全可靠,可为巷道支护方案的选择提供科学指导。(本文来源于《化工矿物与加工》期刊2019年01期）
胡云青[3]（2018）在《矿井巷道中无线传感器网络移动节点路由机制和定位算法的研究》一文中研究指出无线传感器网络主要应用于对环境的监测和目标的跟踪。而对于矿井巷道而言,由于无线传感器网络受到煤尘、瓦斯等影响容易造成节点性能的下降和定位精度的不准确。因此本文根据矿井巷道中链式的无线传感器网路的节点部署情况一种提高网络生命周期的路由协议;在改进的路由机制前提下,提出一种改进的叁维DV-HOP算法来实现对矿井巷道中具有移动性的节点来实现精确的定位。(1)为解决矿井巷道中无线传感器网络节点分布不均匀,造成节点能量不均衡而引起网络生命周期降低的问题。本文提出了一种改进的DEEC协议来实现对矿井巷道内节点能量的均衡,首先对不同区域内普通节点进行选举,并引入普通节点剩余能量和普通节点到Sink节点的距离的权重系数来确定节点成为簇头节点的概率,其次将矿井区域中簇头通信范围内的普通节点和簇头节点建立簇区,通过选取簇头的阈值来确定簇头节点,实现本簇区域下普通节点向簇头传递数据信息,从而实现本簇区域下普通节点向簇头传递数据信息,减小能耗对整个网络寿命的影响。(2)针对矿井巷道环境中无线传感器网络中因跳距与跳数估计不准而引起移动节点定位的定位误差的问题。本文提出了改进的锚节点间距离对锚节点跳距重估以及实现对最小跳数修正的DV-HOP算法来实现对移动节点定位的研究。首先通过锚节点到锚节点的实际距离与锚节点平均每跳距离与最小跳数乘积值的误差值,来实现对距离待定位节点最近锚节点的平均跳距进行重估;通过修正后的锚节点平均跳距来求出理论锚节点的最小跳数,并通过理论最小跳数和实际最小跳数之间比值的修正值来实现对待定位节点的最小跳数修正,最后求出待定位节点到锚节点间距离,并采用极大似然估计法来求得待定位节点的位置。综上所述,本文主要是以矿井巷道为研究对象的,通过改进的DEEC路由协议,来延长矿井巷道的生命周期,同时通过改进的叁维DV-HOP算法来实现对矿井巷道中移动节点位置的定位。实验结果表明,改进的DEEC协议提高,矿井巷道中无线传感网络的生命周期;改进的叁维的DV-HOP算法,提高矿井巷道中移动节点的定位精度。(本文来源于《江西理工大学》期刊2018-05-22）
蒯伟,高晓辉,张嘉元[4]（2018）在《基于煤矿巷道无线传感器网络LEACH路由协议的改进》一文中研究指出随着无线传感器网络的迅速发展,无线传感器网络在煤矿等能源领域的应用也越来越广泛。本文针对矿井下的特殊地理环境,深入分析了LEACH协议在煤矿巷道中应用存在的不足,对LEACH协议中簇头生成算法进行了改进、调整了节点竞选簇头的阈值函数,加入节点剩余能量和节点邻居节点个数,并采用非均匀分簇的思想,引入了备选簇首的竞争半径的概念,使其更适应于煤矿巷道这种长带状网络的要求。经过NS2仿真实验验证了新的簇首选择机制和分簇算法的优越性。(本文来源于《数字通信世界》期刊2018年05期）
刘洋[5]（2018）在《基于概念格与概率神经网络的巷道围岩稳定性预测》一文中研究指出巷道围岩稳定性预测模型的建立是巷道围岩稳定性评价的基础和关键,影响巷道围岩稳定性的因素较多,且评价指标间相互关系存在不确定性与隐蔽性。同时,预测模型的参数选择和适应性也会对预测结果产生较大影响,因此合理选择评价指标,提高巷道围岩稳定性预测模型的精度,是矿山安全开采的主要研究内容之一。分析围岩失稳类型,影响巷道围岩稳定性的主要因素有围岩本身材料质量、岩体本身的完整性、地下水、围岩地应力、巷道断面等5大类。基于统计学原理,初步选取使用频次大于20次的岩石质量指标RQD、单轴抗压强度Rc、岩体完整性系数、地下水渗水量、节理状况为评价指标。运用概念格多层属性约简方法对初选指标进行约简,得到岩体完整性指数和节理状况为可约简指标,建立巷道围岩稳定性评价指标体系。利用皮尔逊相关性理论,验证了约简正确性。利用合成少数过采样技术将20组非平衡训练样本合成为100组平衡数据集,以对称Alpha稳定分布代替高斯分布作为模型的基函数,构建基于对称Alpha稳定分布的概率神经网络模型。针对巷道围岩稳定性评价,利用遗传算法优化模型参数特征因子α、尺度参数γ,求得α、γ的值分别为0.2848,1.5963。将100个训练样本数据逐一回代入模型,预测准确率大于96%,验证了模型的合理性。建立基于概念格与概率神经网络的巷道围岩稳定性预测组合模型,以大冶铁矿尖林山采区10条巷道为工程对象,巷道围岩稳定性预测准确率达90%,而基于主成分分析与概率神经网络的模型预测准确率为80%,对比分析表明,基于概念格与概率神经网络的巷道围岩稳定性预测模型具有较高的准确性和可靠性。研究优化了巷道围岩稳定性评价指标体系,扩展了概念格多层属性约简方法的应用领域,增强了概率神经网络模型的适应性,为巷道围岩稳定性预测提供了一种新的分析方法。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2018-05-01）
吴燎原[6]（2017）在《基于干扰管理的巷道无线网络优化研究及算法设计》一文中研究指出矿业安全生产形势严峻,井下事故频发,其中运输事故占很大比例。井下机车无人驾驶运输系统通过对运输现场的视频、机车的位置及运行的速度等信息的远程监控来实现机车的无人驾驶,从而提高运输安全性并有效减少井下人员数量,被认为是解决井下运输安全问题的根本措施。井下机车无人驾驶运输系统的基础是构建巷道移动宽带互联网络,并对其性能提出了一些新的要求,主要表现在多机车在移动过程中流媒体数据的并发上行大吞吐率、下行控制指令的高实时性以及机车在多接入点之间的无缝切换等网络性能的优化。干扰管理理论中的串行干扰消除技术针对并发上行传输,采用迭代运算消除干扰实现并发接收,为巷道移动宽带互联网络性能的提升提供了新的思路。论文基于串行干扰消除技术,采用跨层设计的思想,提出了较完整的巷道移动宽带互联网络的优化方案,实现了单接入点下多机车并发上行传输的网络传输性能优化、多接入点下的接入点部署优化,以及衰落信道下的并发接收性能的评估及功率分配优化等。论文完成的主要研究工作如下:(1)分析构建了单接入点下基于串行干扰消除的多用户并发上行传输网络优化模型,并利用机车调度的规律性特点简化了该模型。在简化模型基础上,提出了物理层串行干扰消除与数据访问层分时复用相结合的网络优化方案,并设计了实现算法。仿真结果表明,当采用串行干扰消除技术后,网络平均传输速率提高了 40%以上,且随着机车数量的增加,有进一步提高的趋势。(2)分析构建了多接入点组成的带状网下基于串行干扰消除的网络优化模型,通过理论推导发现了网络传输速率与机车行驶速度、聚集密度之间的联系,提出了可自修正的无线网络优化方案,并设计了实现算法。随后,对应用场景中可能存在的非均匀接入点部署方式进行了分析,给出了相应的调整策略。仿真结果表明,当采用串行干扰消除技术后,接入点的部署数量与机车通过全线路时间的二者综合性能均有较大提升。(3)考虑实际环境中存在多径传播导致的信道多径衰落,基于串行干扰消除引入了抗干扰因子,针对一般性无线网络分析构建了多用户多信道的资源分配优化模型。通过理论推导得出了在一定成功解析概率下的最佳功率分配比,并给出了叁种功率与信道的分配方案。瑞利衰落和莱斯衰落条件下的网络场景仿真结果表明,最佳功率比的快速资源分配方案具有最优的综合性能。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2017-09-01）
梅勇[7]（2017）在《巷道的锚杆支护技术研究与其稳定性的贝叶斯网络评估》一文中研究指出能源是经济发展的保证,随着全球各地经济的繁荣发展,人类对能源的需求更为迫切。从长久来看,新能源的使用是公认的趋势,但是在科学技术还未完全成熟时,煤炭作为目前最为丰富的资源,依然是能源供应的主要原料。井巷工程处于地下深处,相对于其他工程具有工作空间小、照明条件差、空间结构不稳定等特点,由井巷工程所造成的安全事故伤亡率也特别大,如何保证开挖过程中的安全稳定性是煤炭开采活动中经久不衰的课题。锚杆支护是巷道支护技术中比较成熟的技术,虽然有比较丰富的实践经验,但是其基本理论以及设计方法还有许多不足之处,正是因为经验主义的盛行,导致在巷道支护安全评估中人们只是单一的参考以前的工程案例来查找导致工亡事故的主要原因,而没有通过科学方法进行归纳总结。本文对锚杆支护结构基本理论和设计计算进行了深入的探讨,并结合许疃矿工程实例进行详细的研究调查,运用FLAC~(3D)有限元数值模拟软件对巷道支护结构方案进行数值模拟分析。总结往年巷道工程事故数据,运用层次分析法找出主要原因,最后通过对比有无锚杆支护工程事故,运用贝叶斯网络评估法进一步验证了锚杆支护的安全性。主要内容如下:(1)首先初步介绍了锚杆支护结构的构成、工作原理和围岩变形特点等基本理论知识;其次对围岩-支护相互作用、围岩本构关系进行了相关力学分析。(2)以许疃矿巷道锚杆支护结构为例,通过使用FLAC~(3D)有限元数值模拟软件建立巷道模型,使用锚索单元对巷道添加锚杆进行分析,得出锚杆支护前后的垂直应力变化、垂直位移变化、塑性区变化规律。验证了锚杆支护的稳定性。(3)通过总结工程事故案例,运用层析分析法找出各种事故发生原因的权重。即冒顶、片帮和物体打击。通过加强支护和安全管理后,运用贝叶斯网络判别法求得该这些事故原因发生的条件概率。得到锚杆支护后冒顶、片帮发生死亡事故的概率明显减小,进一步验证了锚杆支护的效果。本文通过对许疃矿的支护结构设计和数值模拟分析,可为类似地下巷道工程施工与设计提供相应实践经验和理论依据。虽然本文中运用的安全事故评估法是事后评估,但是为后续工程提供借鉴,具有一定的工程参考价值。(本文来源于《安徽建筑大学》期刊2017-09-01）
王慧[8]（2017）在《矿井巷道无线传感器网络移动节点定位方法的研究》一文中研究指出井下巷道纵横交错,电磁波信号在其中传播存在很严重的干扰,致使矿井内目标精确定位困难。而矿井中无线传感器节点的精确定位是关键问题之一,尤其是巷道遭遇灾难时是紧急救援和事故处理的重要依据。目前矿井中传感器节点定位算法存在易受环境干扰、定位目标移动等问题。这已成为井下目标高精度定位的瓶颈。因此,提高无线传感器网络中传感器节点定位精度对矿井作业安全保障有重大意义。对于矿井中固定节点的定位,本文分析了用于定位的锚节点与锚节点之间的几何位置关系如何影响基于RSSI节点定位算法的定位精度。本文结合井下隧道空间模型和节点分布模型,并选择适合于井下通信的无线通信频率的基础上,提出了基于高斯消去法筛选锚节点机制的RSSI固定节点定位算法。该固定节点定位算法有效避免了利用最小二乘法估计未知节点位置时因锚节点相互之间位置、距离关系及估计误差引起的定位误差。提高了固定节点的定位精度。对于矿井中移动节点的定位,本文分析了井下巷道的宽度、移动节点的偏移角度、偏移角度预测误差和最小二乘法退化状态对自适应移动节点定位算法定位精度的影响。根据由历史节点得到的移动节点的运动方向自动调整下一时刻移动节点运动方向,提出了基于角度自适应的移动节点算法,该算法基于角度自调整方法和锚节点筛选机制。提高了移动节点定位精度。实验结果表明,本文算法相比自适应移动节点定位算法定位精度有较大提高,减少了误差率,算法定位误差范围达到了米级,适合于无线传感器网络节点井下定位。(本文来源于《江西理工大学》期刊2017-05-24）
张旭[9]（2017）在《煤矿巷道锚护网络结构多目标进化优化设计方法》一文中研究指出巷道支护作为保障煤矿安全生产的重要手段,一直受到煤矿企业和研究机构的广泛关注。在诸多支护方式中,锚杆支护是一种主动支护,具有结构简单、施工方便、便于对围岩主动加固等优点,已在实际的煤矿生产中得到了广泛应用;相应的,由锚杆和锚索构成的锚护网络成为提高巷道围岩稳定性的有效方法。锚护网络结构的合理性决定了支护巷道的稳定性,在锚护网络中,锚杆数量越多,巷道的安全性越高,但是,这也提高了支护成本,增加了支护时间,从而降低了采掘效率。如果锚护网络包含的锚杆少,那么,将难以维持巷道围岩的稳定性,使得巷道冒顶、片帮。此时,需要多次锚杆补打,从而增加了支护成本,降低了支护效率。可见,在巷道断面形状及其地质条件已知时,选取合适的支护形式和锚护网络结构,是保证巷道支护安全、经济和高效的关键问题。首先,针对现有锚护网络结构设计方法的不足,提出了锚护网络结构多目标进化优化设计方法。该方法构建了兼顾支护质量、支护成本和支护时间等叁个目标的锚护网络结构多目标数学模型,模型中的支护质量通过构建支护质量代理模型进行描述。进而,采用多目标优化算法求解数学模型,得到一组最优锚护网络结构方案集。面向某一实际巷道,基于所提方法获取最优锚护网络结构方案集。实验结果表明最优锚护网络结构方案集能够兼顾支护质量和支护成本等多个优化指标,与已有的优化后的设计方案相比,有了更多选择。另外,开发了以该方法为理论基础的锚护网络结构多目标优化设计系统,为将锚护网络结构多目标进化优化设计方法应用于实际工程中提供了切实可行的途径。其次,考虑到决策者期望获得满足偏好的某一锚护网络结构,且偏好难以预先获得,提出交互式偏好下的锚护网络结构多目标进化设计方法。该方法在进化初始阶段,基于语义描述的偏好,以目标空间的最差点划分先验偏好区域,保证了偏好区域划分的合理性;在进化过程中,基于从候选解中所选的满意解,动态迁移和缩放偏好区域,以精准定位决策者的偏好;在决策者偏好取向发生变化时,给出相应的检测方法和应对策略,以及时跟踪决策者偏好的变化。面向某一实际巷道,实验验证了采用所提方法设计锚护网络结构时,不但缩小了搜索空间,而且提高了设计效率。最后,考虑到锚护网络结构多目标数学模型中的支护质量代理模型精度不高的不足,提出了交互式偏好下的支护质量代理模型更新策略。首先,将融入交互过程的多目标进化算法与支护质量代理模型的更新并行化,在缩短设计周期的同时,减轻了决策者的疲劳程度;然后,在进化算法求解的过程中,根据优势进化方向给出支护质量代理模型更新条件和新增样本点选取准则,以提高支护质量代理模型在偏好区域内的精度,针对已有的静态支护质量代理模型,采用本方法进行更新,实验结果表明,基于更新后的支护质量代理模型获得的最优锚护网络结构可靠性更高。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2017-04-10）
崔一,杨勇辉[10]（2016）在《基于改进RBF神经网络的巷道变形预测模型》一文中研究指出由于经典RBF神经网络中的隐含层节点数、连接权值等结构参数基本由经验获取,因此经典RBF神经网络模型的性能取决于建立模型专家的主观性,存在一定的盲目性和随机性,难以对巷道变形进行准确预测。为此,采用贝叶斯阴阳和谐学习算法对经典RBF神经网络模型的隐含层节点个数、连接权值等结构参数进行了优化,提出了一种基于改进RBF神经网络的巷道变形预测模型,即对角型广义RBF神经网络模型。采用潞安和兖州矿区的综放回采巷道的现场长期监测数据分别对经典RBF神经网络模型以及对角型广义RBF神经网络模型进行了试验分析,结果显示:1对巷道顶底板变形进行预测时,对角型广义RBF神经网络模型的准确率约92.2%,经典RBF神经网络模型的准确率约80.6%;2对煤帮变形进行预测时,对角型广义RBF神经网络模型的准确率约90.2%,经典RBF神经网络模型的准确率约78.6%。上述试验结果表明,对角型广义RBF神经网络模型对于巷道变形预测的精度明显优于经典RBF神经网络模型,对于高精度巷道变形预测有一定的参考价值。(本文来源于《金属矿山》期刊2016年08期）
巷道网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决巷道支护方案选择的问题,结合模糊理论与人工神经网络,利用MATLAB构建模糊神经网络评价模型,该模型通过处理各评价指标数据,对围岩稳定性进行分级。经过网络训练与检测,该模型能够较好地评价巷道围岩稳定性,将其应用于程潮铁矿某一水平巷道支护方案选择中,针对不同的部位采取相应的支护方案,预测结果经实践检验效果良好,安全可靠,可为巷道支护方案的选择提供科学指导。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
巷道网络论文参考文献
[1].孙建春,张恒,黄沐言,王路,涂鹏.地下石油储备库施工期巷道式网络通风方案选择[J].安全与环境学报.2019
[2].王哲哲,许梦国,程爱平,王平,赵文斌.模糊神经网络在巷道支护方案选择中的应用[J].化工矿物与加工.2019
[3].胡云青.矿井巷道中无线传感器网络移动节点路由机制和定位算法的研究[D].江西理工大学.2018
[4].蒯伟,高晓辉,张嘉元.基于煤矿巷道无线传感器网络LEACH路由协议的改进[J].数字通信世界.2018
[5].刘洋.基于概念格与概率神经网络的巷道围岩稳定性预测[D].武汉科技大学.2018
[6].吴燎原.基于干扰管理的巷道无线网络优化研究及算法设计[D].合肥工业大学.2017
[7].梅勇.巷道的锚杆支护技术研究与其稳定性的贝叶斯网络评估[D].安徽建筑大学.2017
[8].王慧.矿井巷道无线传感器网络移动节点定位方法的研究[D].江西理工大学.2017
[9].张旭.煤矿巷道锚护网络结构多目标进化优化设计方法[D].中国矿业大学.2017
[10].崔一,杨勇辉.基于改进RBF神经网络的巷道变形预测模型[J].金属矿山.2016