煤层火灾,是指埋藏在地下的煤层自燃或被采煤生产引燃后,随时间逐渐扩散成大规模的煤田火灾,又称煤火。煤火不仅会对煤矿安全造成严重的影响,造成不可再生的煤炭资源浪费,更对人类赖以生存的大气环境造成无法估量的破坏。因此,如何发现地下煤火,尤其是在其燃烧初期确定火源点的位置,是煤田火区灾害成功治理的关键。本文通过分析露头煤田的煤体特点,搭建松散煤体实验台,模拟地下火源的燃烧升温过程,同时结合实验煤体燃烧数据,建立传热模型。采用红外热成像技术,从热传导理论、光学、煤矿石燃烧及导热等多方面进行分析研究,给出了一种GPSO混合优化反演算法。该算法结合了萤火虫(GSO)与粒子群(PSO)两种算法的优点,在求解精度及速度上都有了提升。通过构建实验煤体中的点热源扩散方程,作为GPSO算法的正演模型,结合煤体表面的热红外图像,反演火源点位置。本文构造的GPSO混合优化算法与常用的传统算法相比,避免了有限差分法和正则化方法离散化所引起的模型阶次误差,从而提高了反演的准确性。同时,文中对GSO、PSO算法和GPSO混合算法的反演结果做了较为全面的比较、分析,为实地火源探测提供了重要理论依据。