煤壁注水效果显著

宁夏石炭井矿务局三矿通风队,从一九七○年起,试行煤壁注水预湿煤体防尘新工艺。 几年来在实践中不断提高和发展,至今已在6个不同煤层的56个回采工作面实行了注水。煤层注水的防尘效果显著。注水前,工作面煤尘浓度为 102～571毫克/米3,注水后降为 35～55毫克/米3。如果在机巷洒水的条件下,工作面的浮淤煤尘浓度可降低到25～30毫克/米3或更小些。煤体注水是在尚未开采的原始煤层中通过钻孔注入压力水,使之渗入煤体内的微细孔隙中,预先湿润煤体。这样不仅可以把煤尘消除在开采和运输等过程之前,还可以预防矿井煤尘的燃烧、爆炸等事故,深受广大…     

应用渗透棒提高煤层注水效果分析及试验研究

为改善煤层注水效果,降低粉尘对矿工及设备的危害,开展渗透棒注水煤体润湿效果分析及试验研究。通过建立煤层注水力学模型,运用驱替理论推导注水过程水气动界面的运动特征及润湿半径与注水时间、注水压力和渗透率的关系式;设计普通注水与渗透棒注水对比试验,分析渗透棒注水对煤体润湿效果的影响。试验结果表明:与普通注水润湿半径为6～8 m相比,渗透棒注水润湿半径为20 m以上,是普通注水润湿半径的2～3倍;渗透棒注水能够大幅增大煤体润湿范围、减少工作面钻孔数量、降低注水成本。     

综采面高压注水联合高压喷雾二级防尘技术研究

综采工作面的粉尘防治一直是煤矿安全工作的重点和难题之一。结合双鸭山矿区新安矿综采工作面的实际状况,采用现场煤层高压注水实验方法,研究了高压注水条件下煤体增湿的规律;运用注水实验数据进行反演数值试验,优化煤层高压注水数学模型内部参数,利用注水数值模拟试验确定了综采工作面煤层高压注水减尘技术的最优参数;运用了高压喷雾降尘效率模型数值模拟方法,分析确定了综采工作面采煤机外置高压喷雾降尘的最优参数,研发了孔径为1.2 mm的7孔高压集成喷嘴。新安二矿、三矿煤层高压注水联合高压喷雾二级防尘技术应用效果表明:通过二级联合防尘措施,工作面全尘去除率高达96%,呼吸性粉尘去除率高达94%。     

综采面高压注水联合高压喷雾二级防尘技术研究

综采工作面的粉尘防治一直是煤矿安全工作的重点和难题之一。结合双鸭山矿区新安矿综采工作面的实际状况,采用现场煤层高压注水实验方法,研究了高压注水条件下煤体增湿的规律;运用注水实验数据进行反演数值试验,优化煤层高压注水数学模型内部参数,利用注水数值模拟试验确定了综采工作面煤层高压注水减尘技术的最优参数;运用了高压喷雾降尘效率模型数值模拟方法,分析确定了综采工作面采煤机外置高压喷雾降尘的最优参数,研发了孔径为1.2 mm的7孔高压集成喷嘴。新安二矿、三矿煤层高压注水联合高压喷雾二级防尘技术应用效果表明:通过二级联合防尘措施,工作面全尘去除率高达96%,呼吸性粉尘去除率高达94%。     

基于GA-ELM浆体管道输送临界流速预测模型研究

针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机(ELM)的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。以某矿山为例,模型参数优化结果如下:隐含层节点数L为400,输入权值ai、偏置向量bi最优组合下预测结果适应度为0.0201。采用优化的ELM模型对预测集进行预测,预测结果的最大相对误差x=3.96%,平均相对误差y=1.58%,对比BP神经网络(x=12.95%)和SVM模型(x=3.19%),表明ELM模型更加精确、高效。     

个体采样测定煤矿井下粉尘浓度的试用

平顶山矿务局被选定为煤炭系统进行粉尘浓度个体采样的试点单位,对粉尘浓度、粉尘分散度和粉尘中游离二氧化硅含量进行测定,采样地点选在平顶山矿务局一矿。进行试点采样的工作场所的气象条件是:岩石掘进工作面气温27.3℃,相对湿度98%,气压103.5kPa,风速0.58m/s;采煤工作面气温28.7℃,相对湿度96.7%,气压     

掘进面“三压带”分段注水机理及应用研究

针对高瓦斯、大风量及突出掘进面的治尘难题,提出掘进面"三压带"分段注水新方法,采用理论分析法对"三压带"分段注水机理进行研究;根据钻煤屑全水分分析法、滤膜测尘法及钻屑量称重法,分别对"三压带"采用分段注水前后煤体湿润半径、降尘效率及应力分布规律进行测试。结果表明,掘进面"三压带"采用分段注水后,煤层湿润半径达2 m左右;司机处及其后10 m处降尘效率分别达到66.5%、67.6%;卸压带被延伸到9 m左右,9～12 m范围内的集中应力带峰值相比注水前明显降低,能取得较好的防尘及防突效果。     

煤和瓦斯突出预测煤体结构指标计算方法的探讨

煤体结构类型是煤和瓦斯突出预测的重要地质指标,笔者在对煤体结构类型与瓦斯参数关系研究的基础上,提出突出煤层煤体结构有效厚度的概念和计算方法,并以河南平顶山矿区为例,进一步探讨了突出煤层煤体结构指标临界值的计算方法,为煤体结构指标定量计算提供了新的研究方法。     

压力渗流润湿煤体的实验研究

采用纯水和粘尘剂溶液,对不同煤质的压力渗流特性进行了研究。结果表明,煤体的层理方向和溶液的力学特性对压力渗流润湿煤体的效果影响很大,在中、低压力下,纯水的压力渗流湿润煤体的效果远不能满足煤层注水的要求,注水中添加粘尘剂等改变水的表面张力的物质,可大为提高相同压力注水润湿效果。     

冲击危险煤层卸压钻孔安全参数研究

为确定卸压钻孔安全参数,保障孤岛工作面安全回采,采用理论计算方法,得出在忻州窑矿8939工作面地质条件下不同孔径卸压钻孔的卸压半径范围;采用数值模拟方法,从应力及能量角度出发,分析验证理论计算结果,确定现场测试方案;在井下应用分布式光纤传感技术(BOTDR)测定钻孔卸压半径及间距。结果表明:卸压钻孔孔径越大卸压效果越好,同时对煤体扰动越大,孔径过大可能诱发冲击地压;卸压钻孔间距存在临界值,钻孔间距小于临界值时,2孔间煤体破坏变形程度较大,卸压效果良好;孔间距大于临界值时,2孔间煤体破坏程度较弱,卸压效果较差。在忻州窑矿8939工作面地质条件下,确定卸压钻孔孔径108 mm,钻孔间距0. 7 m;研究成果保障了8939工作面安全开采。     

基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测

正确预测开采煤层自燃发火的趋势与危险性,对煤矿安全生产具有重要的指导意义。煤层自燃发火的趋势和危险程度与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,而人工神经网络具有极强的非线性逼近能力,能真实刻画出输入变量与输出变量之间的非线性关系。为准确预测开采煤层自燃发火的危险性,笔者针对反向BP神经网络收敛差的缺点,分别采用基于MATLAB神经网络工具箱中的VLBP和LMBP算法的改进BP神经网络模型对开采煤层自燃的危险性进行了预测。根据开采煤层自燃的特点,选取煤本身自燃倾向性、煤层地质及赋存条件、通风技术条件3个关键影响因素作为开采煤层自燃危险性的评判指标,建立了开采煤层自燃危险性预测的神经网络模型。实际应用效果表明,采用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络模型,能克服一般BP网络收敛较慢的缺点,能加快收敛速度;运用LMBP算法比VLBP算法快,但需较大计算机内存;该模型收敛速度快,准确性高,是一种十分有效的开采煤层自燃危险性预测方法。     

煤与瓦斯突出影响因素评价分析的模糊层次分析方法

采用模糊层次分析法(FAHP),建立煤与瓦斯突出模糊层次分析模型,并进行分析计算。依据模糊层次分析法,选择影响平煤集团12矿己组煤层煤与瓦斯突出的主要因素,确定各因素的权重系数,并对其进行分析、排序,最后进行综合评定煤与瓦斯突出的影响因素。结果表明:地应力D,地质构造T,煤层瓦斯压力P等是影响该矿己组煤层煤与瓦斯突出的主要因素。该FAHP的应用为制定相应的煤与瓦斯突出防治措施,提供了科学的理论依据和切合实际的评价方法。     

穿层水力冲孔措施在低透煤层中有效影响半径效果考察

为研究水力冲孔措施下煤层瓦斯高效抽采钻孔合理布置参数,提高煤层瓦斯抽采效率,以平煤十三矿己15-17-13051工作面为例,对水力冲孔有效影响半径进行效果考察。通过布置多组试验钻孔,分别对水力冲孔措施前后钻孔瓦斯浓度、瓦斯流量数据进行综合考察,结果表明:水力冲孔措施增大了煤层透气性系数,高效提升了煤层瓦斯抽采率,执行冲孔措施后瓦斯浓度最低可提高至2.05倍、瓦斯纯流量增至2.56倍以上,采用瓦斯流量法确定了己15-17煤层水力冲孔措施实际有效影响半径为4.8~5.9 m,对于指导煤层瓦斯抽采钻孔合理布置具有指导性意义。     

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。     

煤尘润湿接触角的BP神经网络估算方法研究

通过采集和测定35个矿区煤样品的化学组成、结构参数和润湿接触角,构建了以13个影响因子为输入参数和以接触角为输出目标的3层BP人工神经网络,并利用该模型估算煤尘润湿接触角。结果表明,隐含层节点数为19时,接触角估算值与实测值的决定系数R2=0.957,平均相对误差为4.59%,表明基于BP神经网络建立的煤尘润湿接触角估算模型具有很高的精度。     

煤矿生产安全风险管理机制的研究与应用

通过对我国煤炭行业及典型煤炭企业的安全及安全管理的现状分析,找出煤炭企业在安全风险管理方面存在的主要问题;利用系统安全科学理论、风险管理理论、个体及群体行为理论、数理统计方法等,以平煤集团为样本,根据安全管理的3E原则,从技术保障、组织保障、文化教育保障等方面全方位地研究煤矿生产安全风险管理模型。通过该模型研究,为煤矿生产安全风险管理提供一套系统的理论体系和思路;在模型研究的基础上,应用先进的计算机技术,开发出网络版的煤矿生产安全风险管理系统,为生产现场提供先进、便捷的安全风险管理手段。     

煤层底板采动导水破坏深度计算的神经网络方法

在综合分析影响煤层底板采动导水破坏深度因素的基础上 ,应用人工神经网络方法 ,建立了底板破坏深度的计算模型。该模型利用现场观测资料作为学习训练样本和测试样本 ,对模型的测算结果、理论计算值和实测值进行了对比分析。结果表明 :用神经网络方法计算底板破坏深度考虑的因素更加全面 ,结果更接近于实际。笔者研究的计算模型和测算方法 ,为承压水上安全采煤决策提供了科学依据。     

Structure and flame speed of dilute and dense layered coal-dust explosions

Multidimensional time-dependent simulations were performed to study the interaction of a stoichiometric methane–air detonation with layers of coal dust. The simulations solved equations representing a Eulerian kinetic-theory-based granular multiphase model applicable to dense and dilute particle volume fractions. These equations were solved using a high-order Godunov-based method for compressible fluid dynamics. Two dust layer concentrations were considered: loose with an initial volume fraction of 1%, and dense with an initial volume fraction of 47%. Each layer was simulated with two types of dust: reactive coal and inert ash. Burning of the coal particles results in a coupled complex consisting of an accelerating shock leading a coal-dust flame. The overall structure of the shock–flame complex resembles that of a premixed fast flame with length scales on the order of several meters. The large length scales are direct results of time needed to lift, mix, heat, and autoignite the particle. The flame speeds are large and much larger than the gas-phase velocity. Large spikes of flame speed are characteristic of the 47% case. These spikes and high flame speed are caused by pockets of coal dust autoigniting ahead of the flame. The flame is choked in the 1% case due to the gas-phase products exceeding the sonic velocity with respect to the flame. The 47% case is choked due to attenuation of pressure waves as they propagate through particles. Inert layers of dust substantially reduce the overpressure, impulse, and speed produced by propagating blast wave. The results also show that loose layers of dust are far more dangerous than dense layers. The shock and flame are more strongly coupled for loose layers, propagate at higher velocity, and produce large overpressures and impulses.