[发明专利]一种基于云计算的硫化矿石自热率评定方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于云计算的硫化矿石自热率评定方法及系统，其方法包括：建立用户终端与云服务器之间的通信连接，向用户终端发送获取环境参数和硫化矿石实验参数的请求，接收用户终端反馈的目标环境参数和目标硫化矿石实验参数，根据目标环境参数和目标硫化矿石实验参数在数据库中选择合适的目标数学模型，利用目标数学模型结合目标环境参数和目标硫化矿石实验参数计算出硫化矿石的目标自热率，大大地节省了人力成本，只需要检测硫化矿石自身参数和实验仪器所处外部的环境参数结合所选择的目标数学模型即可计算出硫化矿石的目标自热率，提高了工作效率，可以避免检测参数存在误差导致计算结果有误情况的发生，保证了最终计算结果的准确性。

技术领域

本发明涉及采矿安全技术领域，尤其涉及一种基于云计算的硫化矿石自热率评定方法及系统。

背景技术

准确测定硫化矿石的自燃倾向性，可以为矿床开采设计提供依据，以便正确选择采矿方法、通风系统、回采顺序以及采取防火措施，从而达到避免盲目设计、节省投资、保证安全的目的。

矿石的自燃倾向性是指矿石中所有矿物的综合自燃倾向性，而不是单一矿物的自燃倾向性。矿石中与自燃倾向性有关的主要特征是矿石的物质组成、各组分的结构特征、氧化速度、自热特性、着火温度等，其中矿石的动态氧化自热速率指标尤其重要。虽然纯硫化矿物的标准反应热可以根据化学热力学的方法进行计算，不纯矿物的燃烧热也可以用热工学的测热仪器加以测定，但这些测定不能反映硫化矿石在不同温度条件下的动态氧化放热过程和多种复合化学反应的模式，也不能用于测定矿石表面的氧化自热速率(热通量)，由于现场矿石的氧化一般都是从其表面开始的，如果能够测定在不同温度条件下硫化矿石动态氧化过程的自热速率，对研究硫化矿石的自燃倾向性及防灭火方法更有实际意义，现有的硫化矿石自热率计算方法为研究人员将矿石样本放到特定的实验环境中，通过检测实验环境参数以及矿石样本自身参数来计算出矿石样本的最终自热率，但是这种方法存在以下缺点：每次计算都需要事先准备实验环境，准备过程繁琐复杂，同时由于检测的参数存在一定的误差从而导致既浪费人力成本又出现最终计算结果不准确情况的发生。

发明内容

针对上述所显示出来的问题，本发明提供了一种基于云计算的硫化矿石自热率评定方法及系统用以解决背景技术中提到的每次计算都需要事先准备实验环境，准备过程繁琐复杂，同时由于检测的参数存在一定的误差从而导致既浪费人力成本又出现最终计算结果不准确情况的发生的问题。

一种基于云计算的硫化矿石自热率评定方法，包括以下步骤：

建立用户终端与云服务器之间的通信连接；

向所述用户终端发送获取环境参数和硫化矿石实验参数的请求，接收用户终端反馈的目标环境参数和目标硫化矿石实验参数；

根据所述目标环境参数和目标硫化矿石实验参数在数据库中选择合适的目标数学模型；

利用所述目标数学模型结合所述目标环境参数和目标硫化矿石实验参数计算出硫化矿石的目标自热率。

优选的，所述建立用户终端与云服务器之间的通信连接，包括：

利用预设域名解析方法获取所述云服务器的网络地址；

根据所述网络地址生成通信连接请求由所述用户终端发送至所述云服务器；

获取用户终端的地理位置，根据所述地理位置确定用户终端的ip地址；

根据所述ip地址为用户终端分配动态道路地址；

所述云服务器根据所述通信连接请求和动态道路地址向所述用户终端发出连接呼叫，在所述用户终端响应后确认二者实现通信连接。

优选的，所述向所述用户终端发送获取环境参数和硫化矿石实验参数的请求，接收用户终端反馈的目标环境参数和目标硫化矿石实验参数，包括：

确认计算硫化矿石自热率所需的多个目标参数；