近水平中近距离煤层群煤与瓦斯协调开采技术研究

以下峪口煤矿中近距离煤层群为研究对象,现场考察得出保护层保护卸压角,结合上保护层2#煤层赋存条件及灾害特点,对比选择密集顺层长钻孔抽采2#煤层采掘工作面,回采巷沿空充填留巷施工下向孔抽采下伏被保护层卸压瓦斯区域防突的开采方案。现场考察了卸压瓦斯抽采与工作面的时空关系,数据表明,中近距离上保护层开采期间,采动影响能够有效卸压,提高被保护层的透气性,滞后保护层工作面24～42m为卸压瓦斯最活跃区域,卸压瓦斯抽采浓度高于10%的时间约2个月。     

基于粒子群优化的超声共振谱法测量材料弹性常数

超声共振谱法是一种基于材料样品的自由共振频率,再反推其弹性常数的高精度材料力学属性求取方法,该方法在高Q值(品质因素)固体材料的弹性常数计算方面应用广泛。然而对于具有较高黏弹性阻尼的材料来说,受共振谱线平缓、共振频率提取困难等影响,该方法的应用存在一定困难。建立了关于弹性常数的贝叶斯模型,结合粒子群优化(PSO)的全局搜索能力,寻找弹性常数的最大后验概率密度点,最终实现材料的弹性估计。测量了皮质骨模拟材料的弹性常数,与传统方法相比较,基于PSO的超声共振谱方法对弹性常数初始值不敏感,可用于高阻尼材料弹性常数的测量。     

A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗中乳糖含量HPLC检测方法的验证及应用

目的验证A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗中乳糖含量的检测方法。方法采用色谱柱XBridge Amide(4. 6 mm×150 cm,3. 5μm),流动相为乙腈、水、三乙胺(75∶25∶0. 1)的混合液,流速为1 mL/min,柱温为40℃,示差检测器温度为40℃,进样量为50μL。同时验证该方法的系统适用性、特异性、线性范围、精密度、稳定性、准确度及定量限。采用该方法对3个厂家生产的30批A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗中乳糖含量进行检测。结果乳糖对照品色谱峰的理论塔板数为8 123,与其他色谱峰的分离度> 1. 5;乳糖对照品及供试品溶液图谱于相应保留时间处可见乳糖峰,阴性对照溶液未见该色谱峰;乳糖浓度在0. 050 03~0. 650 4 mg/mL范围内与峰面积呈良好的线性关系,回归方程为Y=3. 484 3×10^5X-7. 378 4×10^2,R^2=0. 999 97。批号为Y201409089-1、Y201501002和201410050的3批供试品溶液分别测定6次结果的RSD分别为0. 71%、1. 01%和1. 69%;分别于12个时间点测定结果的RSD分别为0. 25%、0. 38%和0. 58%;乳糖回收率分别为101. 67%、101. 93%、99. 43%,RSD分别为1. 37%、1. 20%、1. 37%。乳糖定量限为0. 4μg。30批A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗中乳糖含量为8. 29~11. 05 mg/mL。结论该方法具有良好的精密度、稳定性及准确度,可作为A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗中乳糖的检测方法。     

光储系统储能电站的经济优化调度策略

光储联合发电系统中储能电站各电池组功率的分配,可直接影响其调度成本。针对传统等比例功率分配调度方案的不足,以一天内总调度成本最低为优化目标,搭建了考虑调度功率平衡、电池组荷电状态、功率和增量限值的调度成本模型,并利用基于杂交(遗传算法)的粒子群算法寻求最优分配方案。算例仿真结果证实,所提出的基于杂交的PSO算法较之传统算法,具有明显的优越性,避免了电池组的过充或过放现象,延长了储能电站的运行寿命和降低了电站的调度成本。     

基于混沌粒子群的AWLSSVM瓦斯预测研究

为了提高矿井瓦斯浓度预测的准确性,提出1种改进混沌粒子群算法的多变量自适应加权最小二乘支持向量机(AWLSSVM)瓦斯预测模型,且实现了瓦斯浓度的多步预测。首先,对粒子群算法进行分析,提出1种收敛速度更快、全局搜索能力更强的改进混沌粒子群算法;针对加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)权值线性分布的缺点,根据离散点的分布特征,提出了AWLSSVM;其次,采用混沌理论构建模型的样本集;最后,对建立的模型进行了实例分析。结果表明:AWLSSVM单变量预测精度相对于最小二乘支持向量机、WLSSVM分别提高了5.3%和6.7%;多变量AWLSSVM相对于单变量AWLSSVM五步预测精度分别提高了39.3%、49.6%、55.9%、59.7%、62.5%。     

近距离煤层群回采工作面瓦斯超限防治技术研究

山西A矿开采煤层为近距离煤层群,在M7号煤层开采期间由于受到瓦斯超限影响,采面回采速度缓慢。为了确保采面生产安全,寻求采面瓦斯治理措施,该矿综合对比分析高位瓦斯抽放钻孔、采空区抽采钻孔以及高位瓦斯抽放巷三种瓦斯治理技术,并最终采用高位瓦斯抽采巷作为治理采面瓦斯超限技术手段。在采面布置高位瓦斯抽采巷,采面瓦斯超限问题得以有效治理,采面推进速度由原来的20m/月提升至52m/月,同时高位瓦斯抽采巷抽采瓦斯浓度较高(平均在30%以上),可以实现瓦斯资源的高效利用,提升矿井经济及社会效益。     

基于 MPDE-EEMD 及自适应共振解调的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性和非高斯性,并且故障特征往往淹没于系统噪声之中而难于识别的问题, 提出了以多种群差分进化(multiple population differential evolution, MPDE) 算法来改进集合经验模式分解( ensemble empirical mode decomposition, EEMD) 的 MPDE-EEMD 消噪方法,并与自适应共振解调技术( adaptive resonance demodulation technique, ARDT)相结合实现故障特征提取。 首先,为了解决 EEMD 中加入参数依靠人工选择且难以准确获取的问题,建立极值点分布 特性评价函数,利用 MPDE 来寻优获取最佳白噪声幅值,实现 EEMD 自适应分解。 然后,采用峭度与相关性相结合的准则对分 解后的 IMF 分量进行自动筛选,将满足条件的有效信号进行重构,实现对原始振动信号的降噪处理。 最后,采用 ARDT 自动确 定对消噪信号进行带通滤波的带宽和中心频率,再通过包络解调提取出滤波信号的特征频率。 将轴承仿真故障信号与实际故 障信号用于算法的验证,结果表明 MPDE-EEMD+ARDT 能有效提取出轴承故障特征。