综放工作面瓦斯涌出量预测方法及工程实践

分源预测法是我国目前应用最广泛的瓦斯涌出量预测方法,但不适用于应用综放工作面的矿井。由于综放工作面矿井瓦斯涌出来源和涌出强度与一般综采工作面有所不同,矿井瓦斯涌出量差别较大。基于分源预测法,提出了综放工作面的瓦斯涌出量预测方法,应用于山西大远煤业综放工作面瓦斯涌出量预测,并与实际观测结果对比。结果表明:改进的综放工作面瓦斯涌出量预测方法符合综放工作面的实际情况,对综放开采工作面的瓦斯涌出量预测具有一定意义。     

综采面瓦斯来源及分布规律现场实测分析

为了分析综采工作面瓦斯涌出来源与分布规律,提出了通过单元法现场测试工作面各瓦斯涌出源所占比例以及工作面瓦斯分布规律,研究结果表明,15102工作面采空区瓦斯涌出量占工作面瓦斯总涌出量的20.75%,来自落煤及煤壁的瓦斯占工作面瓦斯总涌出量的79.25%。在工作面上隅角位置,风流经上隅角将大量采空区瓦斯带出,致使采空区瓦斯进入工作面,引起工作面瓦斯浓度剧烈变化。研究结论对矿井采取合理的工作面瓦斯治理措施具有重要的指导意义。     

回采工作面瓦斯涌出量预测的神经网络方法

回采工作面瓦斯涌出量受煤层瓦斯含量、工作面产量和采煤方法等各种因素的影响 ,笔者通过研究得出 :回采工作面瓦斯涌出量与煤层的赋存条件和开采条件之间是一种非线性关系 ,但目前还难以用精确的数学建模来求解。因此 ,提出了一种应用BP人工神经网络模型和算法 ,建立工作面瓦斯涌出量预测模型 ,从而预测不同开采条件下回采工作面瓦斯涌出量。实际应用表明 ,模型精度能满足要求。笔者还对隐含层神经元数目对步长影响作了讨论。     

张集矿综采工作面瓦斯治理措施及效果分析

张集矿属于煤与瓦斯突出矿井,针对目前所开采的17266工作面地质构造条件复杂、瓦斯涌出量大、处于突出危险区等瓦斯治理难题,采取"风排瓦斯、高抽巷穿层钻孔抽采、运输巷、回风巷顺层钻孔抽采和上隅角埋管抽采"等瓦斯综合治理措施,用分源预测法得出工作面绝对瓦斯涌出量为30.3 m3/min。结果表明,工作面的主要瓦斯涌出来源为本煤层瓦斯涌出。工作面风排瓦斯量11.0 m3/min,工作面瓦斯抽采率达63.0%以上。     

支持向量机法在煤与瓦斯突出分析中的应用研究

通过分析采煤工作面煤与瓦斯涌出量与地质构造指标的对应关系,应用支持向量机(SVM)方法对煤与瓦斯涌出类型及涌出量进行分析。建立两类突出识别的SVM模型、多类型突出识别的H-SVMs模型以及预测瓦斯涌出量的支持向量回归模型。研究结果表明:SVM方法能够很好地对煤与瓦斯突出模式进行识别,所建立的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型的精度高于应用BP神经网络预测精度;SVM理论基础严谨,决策函数结构简单,泛化能力强,并且决策函数中的法向量W可以反映突出模式识别的地质结构指标的权重。     

气室连通管调压技术调控矿井采空区瓦斯涌出实践

在煤矿无煤柱开采过程中,采煤工作面及其作业空间往往因处于空气压能相对低位,受到邻近采空区内瓦斯等有害气体侵入的威胁。通过研究和实施气室连通管调压技术,合理改变采煤工作面邻近老空区外围的压能关系,调控老空区瓦斯涌出方向和涌出量,有效阻止老空区高浓度瓦斯侵入回采工作面作业空间。     

掘进巷道瓦斯分布数值实验研究

根据局部通风流场特点确定适合矿井局部通风掘进巷道工作面瓦斯与风流质量交换的数学模型,在近壁面使用标准壁面函数法解决近壁面的流动,在湍流充分发展区,使用RNG k-ε双方程湍流模型;讨论考虑巷道支护的情况下壁面粗糙度的影响,确定矿井掘进工作面局部通风模型网格划分的方法、掘进头瓦斯涌出的边界条件;利用计算流体力学(CFD)软件Fluent对掘进工作面的风流与瓦斯的混合过程进行了模拟;得出不同瓦斯涌出量情况下掘进巷道工作面风流分布和瓦斯浓度的分布规律。研究表明:瓦斯涌出量和风速对流场分布有影响,随着瓦斯涌出量的增大和风速的降低,瓦斯对流场的影响越来越明显。     

分层充填开采煤层瓦斯运移方式及涌出规律研究*

为了探究使用分层充填法采煤过程中煤层瓦斯的运移方式及涌出规律,以高河煤矿E1302工作面为研究对象,采用实验室试验、理论分析、数值模拟相结合的方法建立数学模型,利用数值模拟软件对煤层瓦斯的运移方式及涌出规律进行求解。研究结果表明:使用分层充填法采煤时,充填体渗透率远大于煤体,下分层煤体中的瓦斯会以充填体为媒介向工作面涌入;开采过程中,工作面瓦斯压力随开采时间逐渐降低,开采30 d后,煤层最大瓦斯压力下降18.75％,最大瓦斯渗流速度始终位于充填体、工作面、下分层煤体交界处;工作面绝对瓦斯涌出量随着开采时间的推移呈波动式下降。     

五阳煤矿深孔预裂爆破预抽煤层瓦斯的试验研究

为了解决五阳煤矿3#煤层采掘工作面瓦斯涌出量大、瓦斯超限、抽采效果差等问题,提出了深孔预裂爆破预抽煤层瓦斯的治理方法,并在试验矿井7603采煤工作面进行了现场试验;同时确定了五阳煤矿深孔预裂爆破的钻孔布置参数,并对爆破前后的抽采瓦斯浓度、抽采量进行现场考察分析。现场实践表明,深孔预裂爆破能够有效提高煤层的透气性、瓦斯抽采浓度和抽采量,减少抽采时间,为矿井开展深孔预裂爆破预抽瓦斯技术措施提供实践经验和技术支持。     

回采工作面瓦斯涌出量VMD-DE-RVM区间预测方法

为有效、准确地预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于变分模态分解(VMD)方法;差分进化(DE)算法和相关向量机(RVM)原理,提出回采工作面绝对瓦斯涌出量的VMD-DE-RVM区间预测方法;通过VMD方法将绝对瓦斯涌出量分解为若干固有模态分量并分析其局部特征,分别建立每个固有模态分量的RVM预测模型,并通过DE算法优化模型参数以提高预测精度;加权叠加各个分量的预测结果得到绝对瓦斯涌出量预测结果,并将其与经验模态分解方法所得结果对比。结果表明:应用该方法预测回采工作面瓦斯涌出量,能弱化瓦斯涌出量的局部特征,得到置信度为95%时涌出量预测区间有效度为100%,平均绝对误差为0. 096 m3/min,平均相对误差为2. 43%,预测精度有所提高。     

采煤工作面瓦斯涌出量预测的神经网络模型

正确预测瓦斯涌出量,对于指导矿井设计和安全生产有重要意义。为此,应用神经网络理论,建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型,对其影响因素进行了权重排序,并确定了关键因素。实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求。     

矿井反风时期网域系统瓦斯运移仿真

为了解矿井反风时期矿井系统网域中瓦斯运移及其体积分数分布的变动,以九里山矿井为实例,运用TF1M3D进行仿真分析。根据反风时采空区瓦斯分布换向变化和涌出处在最低值期的特征,指出反风后系统瓦斯涌出源主要来自采煤工作面。模拟得到反风时期工作面瓦斯体积分数的变化规律是,在实施全矿反风后,工作面回风道的瓦斯重新回流至工作面,与工作面内涌出的瓦斯重复叠加形成体积分数高峰瓦斯风流,致使反风后原来进风巷中回风流瓦斯体积分数增高;反风刚开始时瓦斯体积分数陡增,待峰值过后,瓦斯体积分数逐渐呈阶梯式降低。模拟结果反映出反风时采煤工作面中回流瓦斯与涌出瓦斯形成二次叠加的存在性,而所产生的瓦斯体积分数高峰值与矿井回风网络系统的结构有关。高峰瓦斯风流影响矿井反风过程的安全性,因此不但应连续检测工作面的瓦斯体积分数变化,更应提前做好应对措施和技术预案。     

工作面瓦斯浓度时间序列特征挖掘与预警应用

为实现工作面瓦斯异常涌出的动态、实时预警,对工作面瓦斯浓度时间序列的概率分布进行分析,利用Shapiro-Wilk和Lilliefors联合正态检验的方法,深入挖掘工作面瓦斯浓度时间序列的分布特征;以潘三矿某掘进工作面为例,实时正态检验工作面过断层时的瓦斯浓度时间序列。结果表明:当影响工作面瓦斯涌出因素作用比较均匀、单一因素不起决定性作用时,瓦斯浓度时间序列服从正态分布;当不服从正态分布时,则断层对工作面瓦斯涌出影响显著,有可能发生灾害。通过对工作面瓦斯浓度时间序列进行实时正态检验以辨识瓦斯涌出状态,将瓦斯浓度时间序列的分布特征作为预警的依据,能为瓦斯灾害的预测预警起有效的辅助作用。     

采动岩体破裂数值模拟及高位钻场参数优化

基于降低采煤工作面瓦斯浓度和减少采空区瓦斯涌出的重要性,采用岩石破裂过程分析软件( RFPA2D)对鹤壁六矿21151顶分层工作面上覆岩层随工作面推进的运动情况进行了数值模拟.从中获取了上覆岩层的运动信息,得到了顶板由变形到损坏的全过程及损坏规律,并用经验公式对覆岩裂隙带高度进行了计算,综合判定工作面上覆岩层的裂隙带高度为12.3～44m.高位钻场抽采参数优化后,平均抽采量达到6.79 m3/min.     

下保护层开采卸压瓦斯治理技术研究

以潘一东矿1252（1）下保护层首采工作面为研究对象,采用分源预测法对下保护层工作面瓦斯涌出情况进行预测。计算结果表明,1252（1）工作面的瓦斯有六成左右来自上邻近13—1煤层,在本煤层回采期间提出了地面钻井、底抽巷穿层钻孔、高位钻场顶板走向钻孔、沿空留巷充填墙埋管等瓦斯治理方案,抽采率达到90％左右,工作面上隅角完全杜绝瓦斯浓度超限现象,保护范围内的13—1煤层的突出危险性也显著降低。     

布尔台矿回采工作面瓦斯涌出主控因素及治理措施

为了探究布尔台煤矿回采工作面瓦斯涌出主控因素及其治理措施，以42201回采工作面为例，采用单元法现场实测了工作面瓦斯涌出情况，并分析了其受开采强度、风量、煤层瓦斯含量、工作面来压变化、气候条件等相关参数的影响规律。研究结果表明:布尔台煤矿42201回采工作面的主要瓦斯涌出来源为煤壁和落煤瓦斯涌出；矿山压力显现和来压时，工作面绝对瓦斯涌出量有较为明显的异常变化；开采强度的变化趋势和上隅角瓦斯浓度异常变化的趋势是一致的；对比发现，地面大气压力对工作面瓦斯涌出的影响程度远小于开采强度。针对布尔台煤矿的特点，提出了“顶板定向长钻孔分段水力压裂强制放顶和联巷插管或煤柱大直径钻孔桥接采空区的瓦斯抽采相结合”的瓦斯治理措施。现场应用发现:42201工作面最高来压强度由59.1 MPa降低至48.0 MPa，上隅角瓦斯抽采量为2.70~3.79 m3/min，平均为3.25 m3/min，占总的瓦斯涌出量的比例为62.65%~69.16%。     

顶板灰岩瓦斯涌出异常分析及治理技术

为厘清吕梁矿区某低瓦斯矿井顶板灰岩瓦斯涌出异常的原因,实测开采煤层及邻近煤层瓦斯含量、顶板裂隙涌水量、岩溶水离子成分及裂隙内瓦斯浓度,结合瓦斯异常涌出地点地质构造特征,剖析顶板灰岩瓦斯富集的原因,跟踪考察工作面瓦斯治理效果。研究表明:顶板灰岩裂隙水的封堵作用及层间裂隙水对顶板灰岩溶蚀改造形成的瓦斯储集空间是顶板灰岩瓦斯涌出异常的原因;使用顶板高位钻孔抽采灰岩富集区瓦斯,可减少巷道空间的瓦斯涌出量,降低瓦斯浓度,保障工作面的安全高效生产。     

基于瓦斯涌出分源预测选择瓦斯抽放方法的研究

煤矿瓦斯抽放是瓦斯治理、降低瓦斯涌出量的有效方法和手段，要充分发挥瓦斯抽放的效用就必须合理选择抽放方法。利用瓦斯分源涌出预测的结果，按照瓦斯分源治理的思想，研究一种选择瓦斯抽放源的分析方法，避免生产中单纯依靠经验选择瓦斯抽放方法的传统模式，以改善抽放效果，提高矿井瓦斯事故防治水平，为安全生产提供保障。     

基于PSOBP-AdaBoost模型的瓦斯涌出量分源预测研究

为准确预测瓦斯涌出量,选取某煤矿的开采煤层、临近煤层、采空区3个瓦斯涌出源作为实例研究,将BP神经网络、粒子群算法(PSO)、Ada Boost迭代提升算法和瓦斯涌出分源预测法相结合,建立基于PSOBP-Ada Boost算法的瓦斯涌出量分源预测模型,并将其与BP神经网络算法进行比较分析。结果表明,PSOBP-Ada Boost算法预测的3个瓦斯涌出源平均相对误差分别为3.24%,2.11%,3.21%;BP神经网络的平均相对误差分别为6.73%,3.19%,4.27%,基于PSOBP-Ada Boost模型的预测精度明显优于BP神经网络模型。     

回采工作面瓦斯涌出特征及其灰色预测模型

在分析回采工作面瓦斯涌出特征的基础上 ,分别建立了回采工作面瓦斯涌出量与采深和工作面产量关系灰色预测 GM(1,1)改进模型 ,以预测工作面在不同采深与产量时的瓦斯涌出量。实际应用表明 ,预测模型可信 ,精度能满足要求。