第 37 2018 卷第 年 10 10 期 月 煤 炭 技 术 Coal Technology Vol.37No.10 Oct. 2018 doi:10.13301/j.cnki.ct.2018.10.080 基于 MATLAB 西安科技大学 安全科学与工程学院 西安 ， （1. 的矿井逃生路径模拟研究 * 田水承 1,2， 710054； 2. 杨兴波 1,2， 西安科技大学 教育部西部矿山开采及灾害防治重点实验室 张德桃 1,2 西安 ， 摘 要 ： 为有效降低矿井突发事故中矿工伤亡程度及经济损失 710054） 对矿井环境下工作人员逃生 ， 模拟软件对逃生路径进行模拟 结果表明 随着模拟人员的增多 。 ： ， ， 路径优化程度 ， 设置井下作业人员数目为自变量 其他参数为固定组合 。 以蚁群算法为基本理论 MATLAB 路径进行研究 最后运用 与模拟人员数目呈现出正相关关系 逃生路径 文献标志码 关键词 中图分类号 突发事故 ： ， ； ； ， 同时验证了该算法的实用性以及有效性 蚁群算法 模拟 。 ； MATLAB 文章编号 ： X936 ： A ： 1008 － 8725（2018）10 － 0217 － 03 Simulation Research on Optimum Escape Route in Mine Based on MATLAB TIAN Shui-cheng1,2, YANG Xing-bo1,2, ZHANG De-tao1,2 (1. College of Safety Science and Engineering, Xi′an University of Science and Technology, Xi′an 710054, China; 2. Key Laboratory of Western Mines and Hazard Prevention, Ministry of Education of China, Xi′an University of Science and Technology, Xi′an 710054, China) Abstract: In order to effectively reduce the mine casualties and economic losses in mine accidents, the escape routes of workers in the mine environment are studied. Set ant colony algorithm as the basic theory to support, the number of downhole workers as independent variables, and the other parameters as the fixed combination. Use MATLAB simulation software to simulate the escape route finally. The results show that the degree of path optimization shows a positive correlation with the number of simulators as the number of simulators increases, and the practicability and effectiveness of the algorithm are verified. Key words: sudden accident; escape path; ant-colony algorithm; MATLAB simulation 引言 煤炭行业属于我国重点高危行业 。 0 （ 。 ） ， ， 死 当矿井发生瓦斯爆炸 以上的矿工并非在事故现场死亡 近些年我国 但是小事故仍在不断发生 煤矿安全形势逐年好转 ， ， 亡率一直 导致矿难伤 重特大事故也偶有发生 火灾以及突水等 居高不下 事故时 而是 在逃生过程中由于吸入过量的有害气体 从 而 窒 息 死亡 准确 地找到一条最优逃生路径是其逃生成功 与 否 的 关 键问题 对其最优逃生路径的规划研究是亟不可待 的问题 事故发生时矿工能否快速 ，90% 有序 因此 ， ， ， 。 、 、 、 。 蚁群算法应用领域较广 ， 因此 核心问题是使其搜索 本文将以 对矿井井下作业人员的 为煤矿企业的应急救 ， 。 ， 以寻找全局最优路径 空间最大化 蚁群算法为基本理论支撑 ， 逃生路径进行规划模拟研究 援体系以及安全管理奠定理论依据 ， 。 蚁群算法建模 1 1.1 基本原理 蚂蚁是群体性动物 每一只蚂蚁都会在其行进路径上留下信息素 中 ， 而后面的蚂蚁会根据各条路径上信息素 含 量 和 强 在 寻 找 最 优 路 径 的 过 程 ， ， 国家自然科学基金资助项目 * （71273208） 217 ， ， ， 所释放的信息素与路径长度呈反比 它们会随机选择其中一条路径前进 弱对要通过的路径做出选择 时 信息素 迭代次数的不断增加 累积 加速度较慢甚至由于挥发作用而逐渐减少 ， 息素含量最高的路径就是在寻找的最优路径 觅食原理图如图 当第一次通过新路口 同时释放 随着 各条路径上信息素含量迅速 而较长路径上的信息素增 最终信 蚁群 ， 尤其是较短路径 所示 ， ， 。 。 1 。 D C D C 50 d=1 d=0.5 25 25 20 E F E F E d=1 d=0.5 B A 路径信息 （a） 25 20 25 B A 50 （b） 起初路径选择 蚁群觅食原理图 1 图 为蚂蚁巢穴 点 ， B 和点 点 为目标食物源 。 后期路径选择 （c） 是 个路 C 由于障碍物 2 到达 A D， 只能先到达 点 ， B 其中 点 ： A 为障碍物 ，EF 的存在 ， D 蚂蚁要由 ， 口 EF D C 50 B A 50 30 F 30 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

的矿井逃生路径模拟研究 ——— 田水承 等 所示 假 ， 1（a） 2。 到 达 E， 每 A 信息素残留 它 同时释 由于路 0， ， ， Vol.37No.10 然后中转到达 设路径 BFC D。 长度为 假设单位时 间 内 有 基于 MATLAB 各点之间长度如图 路径 1， 长度为 BEC 只 蚂 蚁 从 50 条路径前进 1 个单位时间后 各条路径上信息素量均为 1， ， 1。 如图 起初 一只蚂蚁在路径上留下的信息素为 时间也为 们会等概率地随机选择其中 放信息素 ；1 径 长度的 上的信息素累积速度几乎是路径 时间以后 剩余的 代蚂蚁的不断探索 选择路径 ， 只选择路径 20 1（b） 长度为路径 BEC， 所示 BEC BFC ， 倍 2 ， BEC 故路径 的 倍 2 的蚂蚁数量达到 所示 BFC 一段 ； 只 而 随着后 蚁群将越来越趋向于选择路径 就是 30 。 如图 路径 此时 1（c） BFC ， BEC。 ， BFC 最终完全放弃路径 BFC， 要寻找的最优路径 ， 。 1.2 算法流程 在实际模拟过程中 ， ， 将每一只蚂蚁都看作是一 然后将井下模拟 环 境 进 行 栅 格 个井下工作人员 井下作业人员的实际行走路径用可行栅格中心 化 点代替 而对矿井逃生 路径的研究就是在所有可行栅格中 寻 找 最 短 路 径 的过程 障碍物用不可行栅格代替 ， ， 。 。 在蚁群算法原理基础上 实际过程中基本操作 ， 步骤 子 本参数 β、 ： （1） 挥发因子 初始化设置 设定启发因子 ： 迭代次数 ρ、 NC α， 期望启发因 等基 以及禁忌表 Bk 。 （2） 蚂蚁在实际搜索 过 程 中 径上的信息素含量和启发信息 工 状态转移概率 ， 转移到栅格 时刻由栅格 在 ） t i 根 据 各 条 可 行 路 ， 将第 矿 的可能性定义为 只蚂蚁 k （ j k pij (t)= ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ 启发函数 α [τij(t)] ×[ηij(t)] β α β ×[ηis(t)] ΣS∈C[τis(t)] 0 ηij(t)= 1 dij(t) 若 , 若 j∈c j∈ c 其中 ， 式中 τis(t)———t ηis(t)———t dij(t)——— τij(t)———t 只蚂蚁在栅格 s 只蚂蚁在栅格 s 时刻第 时刻第 相邻栅格之间的距离 ； 时刻从栅格 到栅格 i i 的信息素 i ； 的启发函数 ； 的信息素 。 j 更新禁忌表 每个矿工成功转移后迅速将 （3） 。 其相关节点加入禁忌表 及时更新 ， 。 时刻在路径 τij，t+1 上的信 （i, j） 更新信息量 （4） 息量 其中 在 ， t 到 τij(t+1)=(1-ρ)τij(t)+Δτij(t) t+1 时刻的循环中信息素变化量 m 式中 ρ——— Δτ k ij (t)——— Δτij(t)= ΣΔτ 信息素挥发系数 k = 1 k ij (t) 只蚂蚁在 第 息素变化量 k t 。 当循环路径优于 之 前 最 优 路 径 时 否则重复上述步骤 仿真分析 。 算结果 （5） ， 2 MATLAB ，ρ∈[0,1]； 到 t+1 时刻的循环中信 第 卷第 期 37 10 采用 MATLAB ， 仿真模拟软件对矿井突发事件 种不同的矿井环 根据节选巷道实际长度以及巷道 然后将其用栅 其中黑色阴影部分 其余为可通 下逃生路径进行全局规划 境进行路径规划 行走难易程度计算巷道的当量长度 格的方式进行量化 如图 表示井下煤壁或者岩石 行路径 2 即不可行路径 针对 所示 2 ， ， ， ， ， ， ， 。 20 15 10 5 0 20 15 10 5 5 10 15 20 0 5 10 15 20 矿井环境 （a） 1 图 2 矿井环境 2 （b） 矿井仿真模拟环境图 ， 蚁群算法参数的选取将直接影响算法的基本性 但到目前为止仍没有完备的理论对仿真参数的 通过对文 只能通过试验进行确定 ， 本次仿真模拟中基本参数值选取 ， 能 确定进行研究 献的阅读分析 。 α= 1，β=7，ρ=0.5。 ， ， 。 ， 而实际上 削弱正反馈作用 从理论意义上讲 路径的搜索能力与其数目呈 蚂蚁数目的增多将会影响 从而使其行为 如果蚂蚁数目过少 ， 同时影响其全局性与稳 本文拟将井下作业人员数目设置为自 对不同人员数目条件 探讨人员数目对模拟 正相关关系 路径的收敛速度以及信息素的累积 规律化 。 路径的收敛速度将会加快 定性 变量 下的矿井环境进行模拟 结 果 的 影 响 。 其他参数设置如上所述 ， 对比 因此 反之 ， ， ， ， ， ， 、 在 此 分 别 设 置 蚂 蚁 数 目 为 将各节点分别从 ， 50、100、 开始进 1 5 2 6 12 7 a 3 b 8 d 13 4 14 15 9 18 15 10 c 11 10 5 0 。 20 15 10 5 2 8 9 b 7 10 3 11 d 12 4 c a 5 13 14 15 6 17 18 20 16 15 （1） 150、200 行编号 ， 进行仿真分析 结果如图 ， 所示 3 （2） 20 5 10 15 20 0 5 10 （a） 矿井环境 图 1 3 矿井仿真模拟结果图 矿井环境 2 （b） （3） （4） 3 图 中 分别设置为 的最优路径 径为 a、b、c、d 4 50、100、150、200 图 。 3（a） 中 条曲线分别表示将蚂蚁数目 人工蚁群所寻找到 路 时 ， 路径为 1-2-3-4 -18；b ：a 路径为 1-5-6-7-4-18；c 路径为 -18；d 为 1-10-6-7-8-9-18。 路径为 1-2-3 -4-5-6-18；b 1-8-9-6-18；d 1-11-12 -13-14-15 路径 图 中 3（b） ：a 1-2-7-12-13-15- 路径为 1-8-9-10- 路径为 16-18；c 11-12-13-17-18。 模拟结果分析 3 经过对 2 输 出 计 ， 218 种不同矿井环境 和环境 的模拟 ， 2 1 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

第 37 2018 卷第 年 10 10 期 月 煤 炭 技 术 Coal Technology Vol.37No.10 Oct. 2018 doi:10.13301/j.cnki.ct.2018.10.081 超临界状态下构造煤甲烷等温吸附模型研究 * 河南理工大学 安全科学与工程学院 （1. 摘 要 为了表征构造煤超临界吸附特征 准确预测深部煤层瓦斯含气量 省部共建国家重点实验室培育基地 河南 焦作 454000; 2. ， 454000） ——— 白鹏飞 1， ， 河南 焦作 史广山 1,2， 张玉贵 1,2， 雷东记 1,2 。 Langmuir、BET、D-A、D-R 附实验 附过程和甲烷临界压力之后吸附数据的拟合效果 合吸附量数据 型拟合效果最好且能够合理地解释构造煤超临界吸附特征 但精度不高 模型和 模型不适合用于描述构造煤超临界吸附特征 结果表明 ：Langmuir 模型对绝对吸附量进行非线性拟合 ，BET 。 。 ， ： 依据 ， 。 进行容量法等温吸 ， 比较各模型对整体吸 模型可近似拟 超临界吸附模 D-R ，D-A 河南理工大学 河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室 关键词 中图分类号 ： 构造煤 超临界 ； 绝对吸附量 ； 文献标志码 ； ： A 吸附模型 文章编号 ： P618. 13 ： 1008 － 8725（2018）10 － 0219 － 04 Methane Isothermal Adsorption Model in Tectonic Coal under Supercritical State BAI Peng-fei1, SHI Guang-shan1,2, ZHANG Yu-gui1,2， LEI Dong-ji1,2 (1. School of Safety Science and Engineering, Henan Polytechnic University， Jiaozuo 454000, China; 2. State Key Laboratory Cultivation Base for Gas Geology and Gas Control，Henan Polytechnic University， Jiaozuo 454000, China) Abstract: In order to characterize the supercritical adsorption characteristics of tectonic coal and the gas content of deep coal seam, and the absolute adsorption capacity was accurately predict nonlinearly fitted according to Langmuir, BET, D - A and D - R models.The fitting effects of the adsorption data were compared between the model and the overall adsorption process and the critical pressure of methane. The results show that the Langmuir model and the D-R model can approximate the adsorption capacity data, but the accuracy is not high,The BET model is not suitable for describing the supercritical properties of tectonic coal, and the D-A supercritical adsorption model has the best fitting effect and can explain the supercritical adsorption characteristics of tectonic coal reasonably. Key words: tectonic coal; supercritical; absolute adsorption capacity; adsorption model 教 育 部 创 新 团 队 发展 支 持 计 划 项 目 * 技创新团队支持计划项目 （IRT_16R22）； 河 南 省 高 校 科 0 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 模拟结果 路径越趋优化 见图 （14IRTSTHN002） 由此可知 条件下 （1） 3）。 （ ： 根据模拟结果显示 在矿井环境 1 ， ， 路径长度统计结果为 即在此环境下随着井 a＞b＞c＞d， 下工作人员设置的增多 逃生路径的优化程度在不 断提高 ， 。 （2） 度比较接近 ， 在矿井环境 条件下 模拟路径 ， 路径最短的是路径 2 的长 a、b、c d。 ， ， （3） 在突发事件发生时 都可以搜索到逃生路径 定逃生方向前进 统基本参数设置完全一致时 人员数目呈正相关关系 断增加 所示 为人工蚂蚁从起点到终点的最优路径 ， 条路径优化程度排序为 井下作业人员会朝着既 当仿真系 路径优化程度与作业 即随着作业人员数目的不 如图 即 其所搜索到的路径会进一步得到优化 ， 即路径 d＞c＞b＞a， 4 d ， ， ； 。 结语 4 （1） 一般蚁群算法中 由于对启发因子 期望启 ， 、 发因子和信息素挥发因子等参数的选择有所差异 ， 仿真得到的最优逃生路径的效率 以 及 质 量 不 尽 相 同 直接设定参数组合 为固定组合 排出了这些参数对路径研究的影响 本文根据对以往文献的阅读 ， ， （2） 分别在 ， 文中采用控制变量法对逃生路径进行模拟 种不同环境下以井下员工数目为自 当其他参数 统 一 仿真得到的逃生 最终得出 ： 随着人工蚂蚁数目的不断增加 ， 研究 变量对路径进行研究 时 2 ， ， ， 。 引言 构造煤的存在是瓦斯突出的必要条件 构造煤 。 ， 。 、 。 ， （3） 优化程度得到了进一步的提升 本文对矿井应急灾害逃生路径的研究 同时可拓宽其使用范围 物流行业优化配置以及交通行业调度问题等 可为 煤炭企业的安全管理以及应急 救 援 创 造 一 定 的 条 件 如化工企业应急路径研 究 参考文献 王龙康 施 ［J］. 周锦龙 炭技术 赵娟平 规划问题 ,2016,42(9):96-100. 基于蚁群算法的矿井救援最短路径 研 究 . , ,2015,34(11):196-197. 高宪文 , 改进蚁群优化算法求解移动机器人路径 ： 李祥春 , , 中国煤炭 易永华 我国煤矿安全生产现状分析及改善措 , 南京理工大学学报 符秀辉 李安金 ［J］. ［1］ ［2］ ［3］ 等 煤 ， 。 , . . ［J］. ,2011,35(5):637-641. . ［6］ ［5］ ,2012,31(9):68-69. 刘华平 , 基 于 蚁 群 算 法 的 矿 井 火 灾 救 灾 最 短 路 径 研 究 ［4］ERIN B, ABIYEV R, IBRAHIM D. Teaching robot navigation in the presence of obstacles using a computer simulation program ［J］. Procedia-Social and Behavioral Scienc;es,2010,2(2):565-571. 王 伟 杰 ［J］. 技术 杨建国 刘建华 路径规划方法 叶炜垚， 划方法 周利坤 划中的应用 作者简介 自适应人工鱼群算法在清罐移动机器人路径规 机械科学与技术 基于虚拟障碍物的移动机器人路径规 基于势场蚁群算法的移动机器人全局 ,2012,31(7):1 085 -1 089. ,2011,33(3):273-278,286. ,2015,46(9):18-27. 农业机械学报 山东淄博人 , ［J］. ［J］. ， 刘宏昭 王春香 机器人 煤 炭 杨明 ［7］ ［8］ 等 等 ， ， , . . . ［J］. 田水承 ： （1964-）， 教授 西 ， 安全管理与安全系统工程学科带头人 ， 安全管理与安全经济分析等 博士生导师 ， 、 安科技大学期刊中心主任 主要从事危险源辨识与安全系统工程 方 面 的 科 研 工 作 电子信箱 电 子 信 箱 ， ， ：347756914@qq.com. 、 通 信 作 者 杨 兴 波 ： ， ：tiansc@xust.edu.cn； 责任编辑 李景奇 收稿日期 ： ：2017－12－01 219 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net