一种斜井冻结温度场预测方法、装置、介质和斜井冻结模型试验装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及矿山施工技术领域，特别涉及一种斜井冻结温度场预测方法、装置、介质和斜井冻结模型试验装置。本发明专利技术提供了一种新的斜井冻结温度场预测思路，结合待施工区域数据采集、试验手段和预测模型，在已知的冻结条件和渗流场信息下，可针对任意待斜井冻结的煤矿进行冻结预测，预测达到冻结平衡的时间以及冻结后的形状比例。通过冻结时间以及冻结后的形状比例来做为预测结果，也可以给施工提供行之有效的建议，可通过预测结果和目标反向指导施工手段。为了配合获取样本数据用于训练模型，还特设计了结构简单、可改变试验条件和冻结条件的试验装置；箱体分为九个空间的设计也可以在有限的空间内，尽可能的模拟斜井冻结施工区域的情况，提高样本数据的准确性。提高样本数据的准确性。提高样本数据的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种斜井冻结温度场预测方法、装置、介质和斜井冻结模型试验装置


[0001]本专利技术涉及矿山施工
，特别涉及一种斜井冻结温度场预测方法、装置、介质和斜井冻结模型试验装置。

技术介绍

[0002]在矿山斜井冻结过程有着其独特的特点，不论是冻结方法还是开挖方式等方面相对于立井冻结施工过程会更加复杂，诸多方面存在着差异。渗流场引起的斜井冻结温度场在很多方面存在差别。相比起立井情况下冻结壁温度，冻结壁厚度等数据以及相应计算方法出现较大不同。因此有关渗流场对斜井冻结影响采用立井状况的经验已经不能保证实验的精准性，所以针对渗流场对斜井冻结的影响进行准确量化的研究是十分有必要的。
[0003]目前并没有公开关于渗流场对斜井冻结具体如何产生影响相关研究，也没有系统验证渗流场与斜井冻结的试验装置。

技术实现思路

[0004]本专利技术公开了一种斜井冻结温度场预测方法、装置、介质和斜井冻结模型试验装置，它可以根据待施工区域的渗流场信息，试验获取同等条件下的样本信息，用于训练预测模型，可预测待施工区域的冻结时间和各方向冻结范围比例。
[0005]为达到上述目的，一方面，本专利技术提供了一种斜井冻结温度场预测方法，具体方法为：
[0006]获取待斜井冻结施工区域的渗流场信息；
[0007]根据渗流场信息，通过斜井冻结模型试验装置获取同等条件下的样本数据；
[0008]通过样本数据训练冻结时间预测模型和各方向冻结范围预测模型，分别预测冻结时间和各方向冻结范围比例。
[0009]该实施例的优点在于，本专利技术提供了一种新的斜井冻结温度场预测思路，结合待施工区域数据采集、试验手段和预测模型，在已知的冻结条件和渗流场信息下，可针对任意待斜井冻结的煤矿进行冻结预测，预测达到冻结平衡的时间以及冻结后的形状比例。通过冻结时间以及冻结后的形状比例来作为预测结果，也可以给施工提供行之有效的建议，可通过预测结果和目标反向指导施工手段。
[0010]具体地，渗流场信息包括初始温度信息、流速信息和流向信息。
[0011]该实施例的优点在于，经过多次试验总结，发现影响斜井冻结时间及形状最大的因素为初始温度信息、流速信息和流向信息，初始温度信息和流速信息影响的是冻结时间，流速信息和流向信息影响的是冻结形状。
[0012]具体地，冻结时间预测模型的构建方式为：
[0013]通过斜井冻结模型试验装置获取不同初始温度、不同流速、相同冻结条件下，冻结壁进入稳定冻结阶段需要的时间Ts；稳定冻结阶段随着冻结的开始，冻结管产生的冷量与
水流的对流传热作用相互抵消的时间；
[0014]以不同初始温度、不同流速以及标注冻结壁进入稳定冻结阶段需要的时间Ts，构成第一样本数据；
[0015]采用回归算法训练第一样本数据，生成冻结时间预测模型。
[0016]该实施例的优点在于，通过斜井冻结模型试验装置获取与待斜井冻结区域相同冻结条件的试验数据作为样本数据，通过回归算法拟合得到的冻结时间预测模型，可以在任意初始温度和流速的情况下预测冻结壁进入稳定冻结阶段需要的时间，回归算法简单易实现。
[0017]进一步地，各方向冻结范围比例包括上、下流非均匀比例系数M1和长宽非均匀比例系数M2；
[0018]其中，M1＝Ld/Lu；M2＝(Ld+Lu)/(2
·
Ls)
[0019]式中，Lu为冻结区域向上游发展范围，Ls为冻结区域向两侧发展的范围，Ld为冻结区域向下游发展的范围。
[0020]该实施例的优点在于，自定义了上、下流非均匀比例系数M1和长宽非均匀比例系数M2作为预测指标，在已知M1和M2的情况下，可绘制出冻结形状，指导斜井冻结施工。
[0021]具体地，各方向冻结范围预测模型的构建方式为：
[0022]通过斜井冻结模型试验装置获取不同流速、相同冻结条件下，冻结壁进入稳定冻结阶段时冻结区域向上游发展范围Lu、冻结区域向两侧发展的范围Ls和冻结区域向下游发展的范围Ld；
[0023]根据冻结区域向上游发展范围Lu、冻结区域向两侧发展的范围Ls和冻结区域向下游发展的范围Ld分别计算不同流速情况下的上、下流非均匀比例系数M1和长宽非均匀比例系数M2；
[0024]以流速、流向和上、下流非均匀比例系数M1生成第二样本数据；采用回归算法训练第二样本数据，生成上、下流非均匀比例系数预测模型；
[0025]以流速、流向和长宽非均匀比例系数M2生成第三样本数据，采用回归算法训练第三样本数据，生成长宽非均匀比例系数预测模型。
[0026]该实施例的优在点于，指定了影响上、下流非均匀比例系数M1和长宽非均匀比例系数M2计算结果的待预测数据，以及待预数据在什么条件下获取样本数据的条件。
[0027]为达到上述目的，另一方面，本专利技术还提供了一种斜井冻结模型试验装置，包括渗流系统、冻结系统和监测系统；
[0028]渗流系统用于模拟地底情况和渗流场，冻结系统用于模拟斜井冻结，监测系统用于监测冻结过程中的信息。
[0029]进一步地，渗流系统包括箱体、变频器、泵体和恒温水箱，恒温水箱通过变频器和泵体为水箱供水；
[0030]箱体被纵横交错的滤网分隔成上、下、左、右、左上、左下、右上、右下和中间九个空间；其中，上、下、左和右四个空间填充用于缓冲水流的石子；中间空间填充有砂，左下、左上、右下和右上四个空间填充保温材料；
[0031]冻结系统包括冷冻剂组，冷冻剂组输出端与冷冻剂分流器输入端连通，冷冻剂分流器的输出端与分流器支管的输入端连通，分流器支管的输出端与若干位于箱体内串连的
冻结管的输入端连通，串连的冻结管的输出端与出水集流器的输入端连通，出水集流器的输出端与冷冻剂组的输入端连通；
[0032]监测系统包括位于箱体上方的红外成像仪、位于箱体中部不深度的温度传感器、光纤数据采集设备、流量表和计算机，温度传感器通过光纤与光纤数据采集设备电连接，流量表安装在冷冻剂分流器输入端，流量表、光纤数据采集设备和红外成像仪均与计算机电连接。
[0033]该实施例的优点在于，为了配合获取样本数据用于训练模型，特设计了一款结构简单、可改变试验条件和冻结条件的斜井冻结模型试验装置；箱体分为九个空间的设计也可以在有限的空间内，尽可能的模拟斜井冻结施工区域的情况，提高样本数据的准确性。
[0034]为达到上述目的，另一方面，本专利技术提供一种斜井冻结温度场预测装置，包括：信息获取模块、预测模型训练模块和预测模块；
[0035]信息获取模块，获取待斜井冻结施工区域的水流初始温度信息、流速信息和流向信息；
[0036]预测模型训练模块，根据待斜井冻结施工区域的水流初始温度信息、流速信息和流向信息，在同等条件下通过斜井冻结模型试验装置获取样本数据，利用样本数据训练冻结时间预测模型、上下流非均匀比例系数预测模型和长宽非均匀比例系数预测模型；
[0037]预测模块分别通过冻结时间预测模型、上本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种斜井冻结温度场预测方法，其特征在于，具体方法为：获取待斜井冻结施工区域的渗流场信息；根据所述渗流场信息，通过斜井冻结模型试验装置获取同等条件下的样本数据；通过所述样本数据训练冻结时间预测模型和各方向冻结范围预测模型，分别预测冻结时间和各方向冻结范围比例。2.如权利要求1所述的斜井冻结温度场预测方法，其特征在于，所述渗流场信息包括初始温度信息、流速信息和流向信息。3.如权利要求1所述的斜井冻结温度场预测方法，其特征在于，所述冻结时间预测模型的构建方式为：通过斜井冻结模型试验装置获取不同初始温度、不同流速、相同冻结条件下，冻结壁进入稳定冻结阶段需要的时间Ts；所述稳定冻结阶段随着冻结的开始，冻结管产生的冷量与水流的对流传热作用相互抵消的时间；以不同初始温度、不同流速以及标注冻结壁进入稳定冻结阶段需要的时间Ts，构成第一样本数据；采用回归算法训练第一样本数据，生成冻结时间预测模型。4.如权利要求1所述的斜井冻结温度场预测方法，其特征在于，所述各方向冻结范围比例包括上、下流非均匀比例系数M1和长宽非均匀比例系数M2；其中，M1＝Ld/Lu；M2＝(Ld+Lu)/(2
·
Ls)式中，Lu为冻结区域向上游发展范围，Ls为冻结区域向两侧发展的范围，Ld为冻结区域向下游发展的范围。5.如权利要求4所述的斜井冻结温度场预测方法，其特征在于，所述各方向冻结范围预测模型的构建方式为：通过斜井冻结模型试验装置获取不同流速、相同冻结条件下，冻结壁进入稳定冻结阶段时冻结区域向上游发展范围Lu、冻结区域向两侧发展的范围Ls和冻结区域向下游发展的范围Ld；根据冻结区域向上游发展范围Lu、冻结区域向两侧发展的范围Ls和冻结区域向下游发展的范围Ld分别计算不同流速情况下的上、下流非均匀比例系数M1和长宽非均匀比例系数M2；以流速、流向和上、下流非均匀比例系数M1生成第二样本数据；采用回归算法训练第二样本数据，生成上、下流非均匀比例系数预测模型；以流速、流向和长宽非均匀比例系数M2生成第三样本数据，采用回归算法训练第三样本数据，生成长宽非均匀比例...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彬，赵宗，苗思伟，程桦，荣传新，梁沈伟，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：