• Автобіографія
• Автореферат

• 
• 
• 

АВТОРЕФЕРАТ

         У сучасних умовах вентиляційні мережі шахт стають все більш складними і розгалуженими. Фронт очисних робіт поступово віддаляється від шахтних стволів, що ускладнює доставку свіжого повітря в робочі зони. На вилучених ділянках шахтних полів часто відчувається брак свіжого повітря, при цьому гірські роботи продовжують розвиватися, до шахтного поля прирізають нові ділянки, а відповідно, потреба в повітрі зростає.
         Збільшення продуктивності головних вентиляторних установок (ГВУ) не справляє належного ефекту на провітрювання виробок, оскільки при цьому зростають зовнішні та внутріруднічні витоки повітря, енергетичні витрати на провітрювання рудників різко зростають, з'являється перекіс у воздухоросподілу між ділянками: на одні ділянки повітря надходить більше необхідних значень, на інші — менше. Все це говорить про неефективність традиційних методів розрахунку подачі повітря в шахту, що приводять до невиправданих витрат на провітрювання.


         Актуальність проблеми забезпечення безвідмовності роботи ШВС пред'являє високі вимоги до надійності та ефективності функціонування шахтних систем життєзабезпечення та особливо найважливішою з них — шахтної вентиляційної системи (ШВС). Порушення нормального функціонування ШВС можуть приводити до самих важких наслідків як економічного, так і соціального характеру.
         В економічному аспекті відмови ШВС викликають серйозні порушення технологічного процесу і приводять до виникнення аварійних ситуацій за фактором вентиляції, що обумовлює значні збитки підприємства у вигляді втрат від скорочення видобутку, збитку від аварій (включаючи виплати за травматизмом) і витрат на усунення відмов ШВС. У соціальному аспекті ненадійність та неефективність функціонування ШВС знижують рівень безпеки та комфортності праці шахтарів, що негативно відбивається як на здоров'ї працюючих, так і на моральному кліматі трудових колективів.
         Специфіка гірського підприємства припускає постійну зміну параметрів аерологічну характеру. На нормально працюючій шахті постійно змінюється кількість очисних і прохідницьких виробок, відпрацьовуються розкриті і розкриваються нові пласти, змінюється глибина розробок, змінюється кількість газообільних виробок (найчастіше в бік збільшення), змінюється технологія і інші параметри. Все це призводить до необхідності застосування наукових підходів до перерахунку кількості повітря, що подається в шахту.


         Метою розробки імітаційної моделі старіння шахтної вентиляційної системи є необхідність у більш точному регулюванні подачі повітря в шахту, яке залежить від зміни аеродинамічних параметрів вентиляційної системи. Для досягнення поставленої мети були висунуті наступні задачі:
1. Дослідити питання надійності роботи шахтної вентиляційної системи, проблеми в питаннях регулювання подачі повітря в гірничих виробках.
2. Дослідити методи розрахунку ШВС, виявити недоліки існуючих методів.
3. Провести огляд існуючих систем.
4. Обгрунтувати необхідність розробки моделі для прогнозу неефективної роботи шахтної вентиляційної системи.
5. Визначити закономірності та значення характеристик випадкового процесу старіння шахтної вентиляційної системи.
6. Визначити найбільш ефективний метод моделювання процесу «старіння» параметрів шахтної вентиляційної системи.
7. Розробити БД для зберігання статистичних даних.
8. Розробити імітаційну модель функціонування шахтної вентиляційної системи.


         Процес функціонування ШВС визначається сукупністю численних геологічних, технологічних і технічних факторів, більшість з яких носять стохастичний (випадковий) характер. Дія цих факторів обумовлює стохастичну динаміку структури і параметрів ШВС, яка в даний час не обліковується на стадіях проектування шахти або планування розвитку гірничих робіт. Внаслідок цього в процесі функціонування ШВС з'являються порушення вентиляції, тобто відмови системи. У рамках статистичної детермінованої моделі системи, прийнятої в традиційних методах розрахунку вентиляції, неможливий адекватний облік стохастичної динаміки функціонування ШВС, яка, власне, й обумовлює відмови системи.
        Розроблена модель дозволить проводити розрахунок подачі повітря в шахту з урахуванням аеродинамічного старіння виробок, які на даний момент не враховуються в процесі відпрацювання шахтного поля.


         Призначення вентиляції в шахті — подавати необхідну кількість повітря з певною величиною депресії вентилятора в шахту. Виходячи з призначення вентиляції шахт, можна сказати, що функція ШВС полягає в безперервному забезпеченні всіх споживачів повітрям у кількості і за якістю, необхідним для підтримання нормативного, тобто який відповідає вимогам правил безпеки стану шахтної атмосфери. Тому надійна робота ШВС полягає у властивості зберігати в процесі функціонування здатність забезпечувати потрібне воздухораспределением в мережі гірських вироблень. Це означає, що в процесі функціонування ШВС в будь-який момент часу t в кожній i-й вироблення (гілки мережі) фактичний витрата повітря Q_i(t) повинен знаходитись в інтервалі допустимих значень. Значення нижньої (лівої) межі цього інтервалу Q_i(t) дорівнює значенню максимальної з наступних двох величин: Q_i(t) - витрата повітря, необхідний з газового, теплового та пиловим факторів, а також за кількістю працюючих на об'єкті людей; Q_i(s) - витрата повітря, потрібного за мінімально допустимою швидкістю. Таким чином, ознака надійності ШВС - виконання в будь-який момент часу наступного нерівності:



n_b - кількість гілок шахтної вентиляції.
        Випадкові зміни швидкостей посування виробок можуть бути як поступовими (внаслідок безперервних відхилень фактичних значень параметрів технологічного процесу від їх проектних значень), так і раптовими (з-за відмови устаткування або геологічних порушень). Поступовими змінами параметрів ШВС є зміни опору виробок в результаті їх аеродинамічного старіння (затиснуті виробок, погіршення з часом герметичності вентсооруженій).
         Для розробки моделі ШВС був вибраний один з методів математичного моделювання надійності технічних систем — імітаційне моделювання, предметом якого є сам процес функціонування ШВС, тобто поведінку системи в її розвитку. Перевагою імітаційного методу є високий ступінь адекватності моделі і всеосяжний аналіз поведінки системи, а недоліки — складність обчислювального процесу.
         Рішення задач регулювання подачі повітря на математичній моделі вентиляційної системи дозволяє виробляти велику кількість експериментів у порівняно короткі проміжки часу, а також аналізувати стан вентиляційної системи при зміні її параметрів, причому діапазон зміни параметрів практично необмежений (тобто на математичній моделі можливо змоделювати практично будь-яку ситуацію).
         Поступове зміна в часі опору вироблення внаслідок її аеродинамічного старіння являє собою деякий випадковий процес R (t). Характеристиками випадкового процесу є його закон розподілу (при дослідженні багатьох технічних об'єктів було припущено, що інтенсивності потоків відмов і відновлень постійні, тобто випадкові потоки відмов носять сталий характер), математичне сподівання m (t), дисперсія σ(t)² і кореляційна функція K(t).
         Для отримання оцінок статистичних характеристик необхідно провести аналіз даних, отриманих шляхом проведення експериментальних досліджень. Експериментальні дослідження полягають у тому, що на схожих за гірничо-геологічними і гірничотехнічних чинників лавах виділяються групи виробок, на яких проводяться виміри. Зміна в часі опору конкретного об'єкта, що спостерігається представляє собою окрему реалізацію випадкового процесу старіння R (t), який характерний для елементів ШВС аналогічного зі спостережуваним об'єктом підтипу, далі проводиться вимірювання значень кожної з реалізацій випадкового процесу старіння виробок. Експериментальні дослідження в шахтах досить складні і вимагають великих матеріальних і технічних витрат, тому в роботі будемо використовувати статистичні дані, отримані раніше для подібних систем.
         На основі експериментальних даних, усередненням за кожною вибіркою, тобто по реалізаціям, визначимо вибіркове середнє m _R (t)≠ const і вибіркову дисперсію D_R(t_j). Отримана послідовність випадкових величин є стаціонарною й, отже, кореляційний функція нормованого процесу старіння R₀(t) є функцією одного змінного - тимчасового інтервалу між відліком τ = (t', t"). Проте для тих моментів часу t _j, для яких кількість спостережуваних реалізацій n_j процесу R(t) мало, оцінка кореляційної функції, одержувана усередненням по реалізаціям, буде мати низьку точність. Припускаючи ергодичність нормованого випадкового процесу старіння R₀ (t), можна отримати більш точну оцінку, використовуючи замість усереднення по реалізаціям усереднення за часом який-небудь однієї i-ї з реалізацій:

        Вид моделей, що інтерполюються m_R(t), σR(t) та K₀(j), які апроксимуються отримані в дискретні моменти часу t_j оцінки статистичних характеристик за допомогою аналітичних функцій, обраний виходячи з наступного. Випадковий процес старіння виробок R(t) «зашумлені» потоком її періодичних профілактичних ремонтів (перекріплення), тому зміна в часі статистичних характеристик процесу R (t) так само має носити періодичний характер. Тому у виразах для m_Rt, σ _R(t) и K₀(j), повинні бути присутніми тригонометричні функції.

        Вхідні в отримане вираз коефіцієнти A, B, C і D визначаються методом найменших квадратів. Цей метод є одним з найбільш поширених прийомів статистичної обробки експериментальних даних, що відносяться до різних функціональних залежностей фізичних величин один від одного. У тому числі, він застосовний до лінійної залежності і дозволяє отримати достовірні оцінки її параметрів. Обрані моделі задовільно описують експериментальні оцінки статистичних характеристик m_R(t), σR(t) та K₀(τ _j).

         Крім оцінок математичного очікування, середньоквадратичного відхилення і кореляційної функції модель випадкового процесу старіння виробок вимагає знання його закону розподілу. Для визначення виду закону розподілу цього випадкового процесу для різних його тимчасових перетинів t _j необхідно побудувати гістограму (рис.1). Потім програмним шляхом оцінимо на відповідає щільності дев'яти найбільш поширених законів розповсюдження за допомогою критерію згоди Колмогорова - Смирнова при рівні значущості a = 0,05.


        Рисунок 1 - Гістограма для визначення закону розподілу випадкового процесу старіння (анімація: об'єм - 28 КБ; розмір - 710x236; кількість кадрів - 7; затримка між кадрами - 100 мс; затримка між останнім і першим кадрами - 100 мс; кількість циклів повторення - 5 циклів повторення)

         Проаналізувавши отриману гістограму, можна відзначити, що для всіх класифікаційних груп виробок процес старіння R(t) має логнормальний закон розподілу. Параметри логнормального закону розподілу α и σ _R визначаються за оцінками статистичних характеристик процесу m_R та σ _R.

        На основі отриманих оцінок статистичних характеристик старіння виробок ми зможемо промоделювати випадковий процес старіння вироблення, використовуючи одні з методів моделювання стаціонарних нормальних випадкових процесів. Останнім часом для стаціонарних нормальних випадкових процесів знайдено вельми економічні моделюють алгоритми.
        Розглянемо один з алгоритмів моделювання стаціонарних нормальних випадкових процесів, в основу якої покладено лінійне перетворення стаціонарної послідовності x(t_j) незалежних випадкових чисел (дискретний білий шум) у послідовність y(t_j), що має заданий коефіцієнт кореляції K(t). При цьому оператор лінійного перетворення являє собою рекурентних залежність, яка по заданому увазі коефіцієнта кореляції K(t), значенням m (t_j), дисперсія σ(t_j), а так само значенням процесу в попередні моменти часу y(t_j-k) визначається «постаріле» значення (одне з можливих) процесу у наступний момент часуy(t_j). При цьому оператор лінійного перетворення записується або у вигляді ковзного підсумовування з деяким вагою с_k= c[k]:
         Для формування дискретних реалізацій логнормального випадкового процесу r (t) слід спочатку змоделювати нормований нормальний стаціонарний випадковий процес r * (t) (процес с a(t) = 0, σ ₀(t) = 1)з коефіцієнтом кореляції K (t) вихідного логнормального процесу r (t). Для моделювання процесу з експоненціально-косинусним коефіцієнтом кореляції найбільш адекватним виявилося застосування рівняння виду (3). Стосовно нашого завдання дане рівняння прийме наступний вигляд:


         Випадковий процес аеродинамічного старіння виробок R (t) і його статистичні характеристики відображають поступові зміни опору виробок. На основі отриманих оцінок статистичних характеристик старіння виробок ми зможемо промоделювати випадковий процес старіння вироблення, використовуючи одні з методів моделювання стаціонарних нормальних випадкових процесів. Останнім часом для стаціонарних нормальних випадкових процесів знайдено вельми економічні моделюють алгоритми.


         На даному етапі досліджень ми визначили закономірності та значення характеристик випадкового процесу старіння шахтної вентиляційної системи; визначили найбільш ефективний метод моделювання процесу «старіння» параметрів шахтної вентиляційної системи.
         Наступними завданнями є розробка бази даних для зберігання статистичних даних і розробка самої імітаційної моделі функціонування шахтної вентиляційної системи.


1. Ушаков В.К, Надежность и эффективность шахтных вентиляционных систем, Москва, 2003 г.
2. Емелин П.В. Теоретические проблемы решения задач регулирования воздухораспределения в шахтных вентиляционных системах, 2005 г.
3. Кельтон В., Лоу Л., Имитационное моделирование, Москва, 2004 г.
4. Венгеров И.Р. Теплофизика шахт и рудников. Математические модели. Том 1. Анализ парадигмы. Донецк, 2008 г., — с.140-151.
5. Битколов Н.З., Иванов И.И. Определение аэродинамических сопротивлений вентиляционных сетей.
   [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.c-o-k.com.ua/content/view/918/
6. Емелин П.В., Совместное решение задачи воздухораспределения в шахтной вентиляционной сети и выработанных пространствах шахт. Труды КарГТУ, выпуск №3, 2007 г. — с.15-19.
7. Быков В.В., Цифровое моделирование в статистической радиотехнике, Санкт-Петербург, 2003 г. — с.55-80.
8. Имитационное моделирование. Материал из Википедии.
   [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Имитационное_моделирование
9. Евстратенко И.А., Кривцун Г.П., Лебедев Я.Я., Управление вентиляционными режимами шахт и рудников регулированием воздухораспределения в сложных вентиляционных сетях. Научный вестник НГУ, Аэрология и охрана труда, №1, 2010 г.
10. Евсина Е.М., Алыков Н.М., Обзор различных вариантов математического моделирования аэродинамики воздушных потоков. Естественные науки, №4(25), 2008 г. — с.124-130.


        При написанні даного автореферату магістерська робота ще не завершена. Дата остаточного завершення роботи: 1 грудня 2010 Повний текст роботи та матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його наукового керівника після зазначеної дати.