【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤矿生产安全，尤其涉及一种基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法、设备及其介质。
技术介绍
1、煤炭自然发火是煤矿井下最严重的灾害事故之一，《煤矿安全规程》第三章通风、瓦斯和煤尘爆炸防治第一百三十五条规定：“井下空气成分必须符合下列要求：一氧化碳co最高允许浓度0.0024/%。一氧化碳为煤自燃的最重要标志性气体之一，其浓度决定了煤自燃的程度，换言之，当co浓度达到极限值时，会导致煤炭自燃发生火灾，进而影响矿井安全生产。
2、现有技术中一般在工作面上隅角安装co传感器，通过安全监控系统获取和处理co传感器检测的co浓度，以实现工作面煤自燃co浓度的监测，但是工作面co气体来源主要包括煤层原生赋存、胶轮车尾气排放的co、采煤过程滚筒与煤壁摩擦生热产生的co、爆破作业产生的co等，因此，仅通过上隅角安装co传感器确定煤自燃co浓度存在较大的误差，得到煤自燃co浓度准确率低，难以保证井下的安全生产。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：为了解决现有方法获取煤自燃co浓度准确率低的技术问题，本专利技术提供一种基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法，得到煤自燃co浓度准确率高，提高了井下作业的安全性。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法，所述方法包括以下步骤：
3、s1，基于智能矿山综合管控平台获取矿井参数、煤体参数、采煤机参数和胶轮车参数；p>
4、s2，根据所述矿井参数和所述煤体参数计算煤层原生赋存在工作面上隅角处的浓度，得到第一co浓度值；
5、s3，根据所述采煤机参数计算采煤机滚筒与煤壁摩擦产生的co浓度，得到第二co浓度值；
6、s4，根据所述胶轮车参数计算胶轮车在上隅角处累积的co浓度，得到第三co浓度值；
7、s5，基于所述智能矿山综合管控平台获取工作面上隅角的co浓度，得到第四co浓度值；
8、s6，基于所述第四co浓度值、所述第一co浓度值、所述第二co浓度值以及所述第三co浓度值确定煤自燃co浓度值。
9、进一步，具体地，所述矿井参数包括：采空区的体积、工作面的体积、工作面的长度 l、工作面的宽度 w、工作面的高度 h以及采空区的宽度；
10、所述煤体参数包括：煤的容重；
11、在所述步骤s2中，计算煤层原生赋存在工作面上隅角处的浓度的计算公式为：
12、
13、其中，为实验室测定的co含量，取0.5×10-6 cm3/g。
14、进一步，具体地，所述采煤机参数包括采煤机滚筒的转速ω、采煤机滚筒的质量m和采煤机滚筒的比热容c；
15、所述步骤s3具体包括以下步骤：
16、s31，根据所述采煤机滚筒的转速计算采煤机滚筒与煤壁摩擦产生的热量，计算公式为：
17、q=k*ω^2
18、其中，k为常数；
19、s32，根据采煤机滚筒与煤壁摩擦产生的热量q计算滚筒与煤壁摩擦产生的温度t，计算公式为：
20、t=q/(m*c)
21、s33，根据滚筒与煤壁摩擦产生的温度t计算采煤机滚筒与煤壁之间的反应速率常数，计算公式为：
22、=a*exp(-ea/rt)
23、a为指前因子；ea为活化能；r为气体常数；
24、s34，根据采煤机滚筒与煤壁之间的反应速率常数计算采煤机滚筒与煤壁摩擦产生的co浓度，计算公式为：
25、
26、其中，为与反应相关的常数。
27、进一步，具体地，所述胶轮车参数包括所述胶轮车的数量n，每辆所述胶轮车的载重m以及每辆所述胶轮车的平均行驶里程l；
28、所述步骤s4具体包括以下步骤：
29、s41，计算所有所述胶轮车尾气中co的含量，计算公式为：
30、
31、其中， mi表示第i胶轮车的载重， li表示第i辆车的平均行驶里程，、、分别表示第i辆车的常数；
32、s42，计算所有所述胶轮车在上隅角处累积的co浓度，计算公式为;
33、。
34、进一步，具体地，在所述步骤s6中，煤自燃co浓度的计算公式为：
35、
36、其中，为所述第四co浓度值。
37、进一步，具体地，所述智能矿山综合管控平台包括：
38、数据接入层，通过数据接入层将煤矿的各子系统接入所述智能矿山综合管控平台，用于接收煤矿各子系统的实时数据以及作为指令执行载体；
39、其中，所述实时数据包括：矿井参数、煤体参数、采煤机参数和胶轮车参数；
40、数据融合层，与所述数据接入层连接，用于对煤矿各子系统的实时数据进行管理、融合以及存储；
41、数据应用层，用以执行所述步骤s1~所述步骤s6，确定煤自燃co浓度值。
42、进一步，具体地，各子系统分别为安全监控系统、辅助运输系统管理系统、胶轮车尾气监测系统、采煤机监测系统以及生产技术管理系统。
43、进一步，具体地，所述智能矿山综合管控平台还包括ui界面，用以对煤自燃co浓度值进行展示。
44、一种计算机设备，包括：
45、处理器；
46、存储器，用于存储可执行指令；
47、其中，所述处理器用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述可执行指令以实现如上所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法。
48、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现如上所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法。
49、本专利技术的有益效果是，本专利技术的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法计算出的煤自燃co浓度值能够对非自燃产生的co浓度值进行滤除，获取的煤自燃co浓度值准确率高，提高了智能矿山综合管控平台判定煤自燃的精度，有助于井下安全生产。
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1.一种基于智能矿山综合管控平台的煤自燃CO浓度确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃CO浓度确定方法，其特征在于，所述矿井参数包括：采空区的体积、工作面的体积、工作面的长度l、工作面的宽度w、工作面的高度h以及采空区的宽度；
3.如权利要求2所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃CO浓度确定方法，其特征在于，所述采煤机参数包括采煤机滚筒的转速ω、采煤机滚筒的质量m和采煤机滚筒的比热容c；
4.如权利要求3所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃CO浓度确定方法，其特征在于，所述胶轮车参数包括所述胶轮车的数量n，每辆所述胶轮车的载重M以及每辆所述胶轮车的平均行驶里程L；
5.如权利要求4所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃CO浓度确定方法，其特征在于，在所述步骤S6中，煤自燃CO浓度值的计算公式为：
6.如权利要求1所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃CO浓度确定方法，其特征在于，所述智能矿山综合管控平台包括：
7.如权利要求6所述的基于智能矿山
8.如权利要求6所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃CO浓度确定方法，其特征在于，所述智能矿山综合管控平台还包括UI界面，用以对煤自燃CO浓度值进行展示。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃CO浓度确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法，其特征在于，所述矿井参数包括：采空区的体积、工作面的体积、工作面的长度l、工作面的宽度w、工作面的高度h以及采空区的宽度；
3.如权利要求2所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法，其特征在于，所述采煤机参数包括采煤机滚筒的转速ω、采煤机滚筒的质量m和采煤机滚筒的比热容c；
4.如权利要求3所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法，其特征在于，所述胶轮车参数包括所述胶轮车的数量n，每辆所述胶轮车的载重m以及每辆所述胶轮车的平均行驶里程l；
5.如权利要求4所述的基于智能矿山综合管控平台的煤自燃co浓度确定方法，其特征在于，在所述步骤s6中，煤自燃co...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢震，韩安，陈晓晶，贺耀宜，高文，沈毅，黄林华，齐严卿，吴石磊，刘宇航，王光睿，张晓红，张桓侨，陈珂，刘丰祯，
申请(专利权)人：天地常州自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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