煤矿内因火灾预测预报技术与指标气体分析

"煤矿内因火灾的预报预测，陈丽霞，谭艳春，毕岩峰。本文探讨了煤矿内因火灾的发生原因，并着重讲解了煤炭自燃的预测预报方法，包括影响因素、指标气体的选择与分类以及预测预报的主要手段。" 在煤矿安全生产中，内因火灾是一个严重的威胁，它可能导致巨大的经济损失和人员伤亡。文章作者陈丽霞、谭艳春和毕岩峰深入研究了这一问题，旨在通过及时准确的预报，为矿井火灾防治提供科学依据，以防止或减轻火灾损失。 首先，文章阐述了煤矿内因火灾发生的原因，这通常涉及到煤炭的自燃特性。煤炭自燃是由于煤炭暴露在空气中，在适宜的温度和湿度条件下，发生氧化反应并释放热量，当热量积累到一定程度时，就会引发火灾。这些条件可能包括煤炭的氧化性、含氧量、通风状况以及地质构造等。 接着，文章重点介绍了煤炭自燃的预测预报方法。预测煤炭自燃的关键在于识别和监测指标气体。这些气体通常是煤炭氧化过程中的产物，如一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）等。通过对这些指标气体浓度的持续监控，可以判断煤炭自燃的状态和发展趋势。 文章还讨论了指标气体的选择及其分类。不同的气体在煤炭自燃的不同阶段有不同的表现，选择合适的气体进行监测可以更准确地反映煤炭自燃的进程。同时，根据气体的性质和变化规律，可以将它们分为预警气体和确认气体，前者用于早期预警，后者用于确认自燃发生。 预测预报的主要方法包括数学模型预测、统计分析和人工智能算法等。数学模型通常基于热力学原理，通过建立煤炭自燃的热交换模型来预测火灾的发生时间。统计分析则利用历史数据找出火灾发生的规律，而人工智能算法如神经网络和机器学习则能处理复杂的非线性关系，提高预测的精度。 本文的研究成果为煤矿现场的技术人员提供了实用的预测工具，提高了预报采空区自然发火的可行性，对于煤矿安全管理和灾害预防具有重要的实践意义。通过持续的研究和技术创新，未来可能会开发出更为精确和高效的预测方法，进一步保障煤矿的安全生产。