依靠科技治瓦斯

淮南煤矿是全国瓦斯治理难度最大的矿区之一。瓦斯储量高达6000亿m^3,绝对涌出量820m^3／min,相对涌出量8～26m^3／t,现有9对生产矿井全部为煤与瓦斯突出矿井。历史上曾是瓦斯事故重灾区。1980年～1997年,发生重特大瓦斯事故12起,死亡364人。1991年～2002年,百万吨死亡率4．01。2003年以来,我们紧紧依靠科技进步,综合治理瓦斯,杜绝了瓦斯爆炸事故。     

一通三防治理瓦斯

井下瓦斯抽放钻场寺河矿是晋煤集团一座具有20世纪90年代后期国际先进水平的特大型现代化矿井,但也是一座高瓦斯矿井,矿井绝对瓦斯涌出量高达337.8m3/min,相对瓦斯涌出量为27.88m3/min,所拥有的先进的生产设备能不能发挥出效益,关键是瓦斯治理。寺河矿井的员工基本上是从低瓦斯     

技术攻关 消除“突出”

淮北矿业集团公司朱仙庄矿位于安徽省淮北平原中部,属宿东煤田,是国有重点煤矿,年产能180万t。蕴藏的煤炭为良好的炼焦配煤,主要供应国内钢铁工业及其它工业用户。朱仙庄煤矿为煤与瓦斯突出矿井,矿井绝对瓦斯涌出量为40．32m^3／min,相对瓦斯涌出量10．47m^3／t,矿井可采煤层有7、8、10号煤层,主采煤层为8号煤层。8号煤层一水平各工作面瓦斯压力在0．3～1．7MPa,瓦斯含量在4～8m^3／t。二水平瓦斯压力达2．7～6．1MPa,瓦斯含量为10．54～15．07m^3／t。既有高瓦斯危害,又有煤与瓦斯突出危险。     

矿井瓦斯等级的划分

矿井瓦斯等级是以相对瓦斯涌出量的大小来划分的。《煤矿安全规程》规定，在一个矿井中，只要有一个煤（岩）层发现瓦斯，该矿井即定为瓦斯矿井，并依照矿井瓦斯等级工作制度进行管理。     

煤与瓦斯突出矿井防治“三超前”

重庆松藻煤电有限责任公司（以下简称“松藻煤电公司”）是我国西南最大的无烟煤生产基地,现有6对生产矿井,矿区煤系地层为二叠系龙潭组,含煤5～14层,所开采的煤田保有储量6亿多t。煤层瓦斯压力4．5～10．5MPa,矿井平均绝对瓦斯总涌出量85．26m^3／min、最大151．17m^3／min,矿井平均相对瓦斯总涌出量71．27m^3／t、最大108．7m^3／t,为严重的煤与瓦斯突出矿井。     

矿井瓦斯涌出量预测的灰色建模法

简要介绍了瓦斯涌出量的常用预测方法 ,指出了各种预测方法的弊端 ,从矿山实际出发 ,把非等间距数列变为等间距数列 ,根据灰色理论提出的预测方法 ,利用不同采深瓦斯涌出量的原始数据建立矿井瓦斯涌出量的动态GM(1,1)模型 ,进行瓦斯涌出量预测 ,选择了合理的误差检验模型 ,并通过实例说明了GM(1,1)模型在预测瓦斯涌出量中的应用 ,结果表明预测程度较高。对矿井延深做好瓦斯涌出量预测并进行矿井安全生产具有很好的指导意义。     

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。     

福建低瓦斯矿井通风管理的误区与对策

煤矿五大自然灾害中,瓦斯事故在全国来说发生频率高、伤亡人数多而排在第一位,统计显示,2001年至2005年2月底,全国一次死亡30人以上的特别重大煤矿事故中,瓦斯事故占事故起数和死亡人数的86%和92%.尤其是百人以上的特大死亡事故基本上都是瓦斯事故.福建是缺煤省份,产量低、井型小,而且都是低瓦斯矿井.《煤矿安全规程》第133条规定:矿井相对瓦斯涌出量小于或等于10 m3/t且矿井绝对瓦斯涌出量小于或等于40 m3/min,该矿井确定为低瓦斯矿井.     

瓦斯涌出量预测方法及问题

今年7月底,国家煤矿安全监察局针对一些高瓦斯和低瓦斯矿井相继发生了煤与瓦斯突出事故的情况,要求强化煤矿瓦斯防治基础工作,立即组织开展矿井瓦斯等级鉴定。而开展矿井瓦斯等级鉴定,必须掌握瓦斯涌出量预测方法。     

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。     

基于瓦斯地质图的瓦斯含量和瓦斯涌出量的定量预测

在分析煤矿所属矿区地质构造演化及分布特征的基础上,绘制了邻水煤矿瓦斯含量及瓦斯涌出量等值线图,初步掌握了该矿的瓦斯分布规律;同时对该矿瓦斯含量大小和瓦斯涌出量状况作出了有效的定量分析,为该矿的瓦斯综合治理提供了有效数据,也为保障矿井安全生产作出了贡献.     

用灰色建模法预测矿井瓦斯涌出量

在分析了传统的矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上 ,应用灰色系统理论 GM(1,1)模型 ,对矿井瓦斯涌出量进行预测 ,并在实际中得到了较好的验证。     

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。     

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LLE-ELM的矿井瓦斯涌出量预测方法研究

基于局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)神经网络建立矿井瓦斯涌出量预测模型,该预测模型运用LLE算法对矿井瓦斯涌出量影响因素样本进行数据挖掘,得到降维后的有效因子,再将这些有效因子作为ELM神经网络的输入层进行训练和预测。利用某矿井的实测数据进行实例分析,结果表明该预测模型预测速度快,精度高,能够用于矿井瓦斯涌出量预测。     

采空区瓦斯涌出的回采速度效应分析

为了深入了解煤层开采时工作面回采速度对采空区瓦斯涌出的影响,提高矿井采空区瓦斯治理能力,保障矿井安全生产,通过建立数学模型并采用COMSOL有限元分析软件建立不同回采速度采空区瓦斯涌出模型,开展数值模拟试验,研究不同回采速度下采空区瓦斯涌出规律及分布情况。结果表明:不同回采速度下采空区相同深度的瓦斯浓度呈梯度增长;通过对现场采空区回采速度数据进行归类平均后,降低其他因素对采空区瓦斯涌出的影响后,采空区瓦斯涌出量与回采速度线性相关性从0.60提高至0.94,表明回采速度越快,采空区瓦斯涌出速度越快,采空区瓦斯涌出量越大。研究结果揭示了煤层开采过程中回采速度对采空区瓦斯涌出的影响规律,为现场优化回采速度及抽采参数提供了理论指导。     

矿井相对瓦斯涌出量动态无偏灰色马尔科夫预测

矿井瓦斯涌出量预测对于煤矿瓦斯防治具有重要意义。为预测矿井瓦斯相对涌出量,以传统灰色GM(1,1)模型为基础,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过分析潞安矿区某矿2003—2010年的煤矿相对瓦斯涌出量数据,预测2011—2012年煤矿相对瓦斯涌出量数据,利用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,通过拟合得到煤矿相对瓦斯涌出量数据变化趋势,并在此基础上利用马尔科夫模型进行预测,并在此预测中进行原始数据更新,并对4种预测方法的预测结果进行对比分析。结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型不但能够消除传统灰色GM(1,1)模型自身的固有偏差,而且能提高预测精度,平均绝对误差为3.2%,平均相对误差为2.59%,均低于传统灰色GM(1,1)模型与一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿相对瓦斯涌出量数据的平均预测精度达到96.74%。     

矿井深部相对瓦斯涌出量的简易预测

根据灰色系统理论，结合一元线性回归，建立了矿井瓦斯涌出量深变化的动态数学模型，实例分析表明，该模型的精度较高，计算简便。     

自适应神经网络在确定落煤残存瓦斯量中的应用

落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节，它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度，并与煤的变质程度、落煤粒度，原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系，人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力，是解决复杂非线性，不确定性和时变性问题的新思想和新方法，基于此，作提出自适应神经网络的落煤残丰瓦斯量预测模型，并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究，结果表明，自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高，收敛速度快，该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据，为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路。     

新疆矿区煤矿瓦斯排放现状与趋势分析

为获得新疆矿区当前生产规模对应的瓦斯排放基量,调查了研究矿区生产矿井的瓦斯排放现状.根据各矿区2004-2006年生产矿井的开采煤层、生产水平、生产规模和瓦斯排放等参数,对不同矿区和煤田进行了统计分析,计算了新疆矿区当前生产规模对应的瓦斯排放总量,同时对重点瓦斯防治矿区和一般瓦斯防治矿区进行了分类.调查结果表明,新疆矿区煤矿平均吨煤相对瓦斯涌出量由2004年的2.82m3/t增加到2006年的3.09 m3/t,呈逐年递增趋势; 新疆矿区2004-2006年的年平均瓦斯(CH4)排放量为1.05×108 m3/a;准南煤田(I)和塔北煤田(VI)的平均绝对瓦斯涌出量分别占全疆绝对瓦斯涌出总量的64.82%和15.19%,为相对瓦斯富集区,也是当前瓦斯防治的重点区域.按照矿区3年平均绝对瓦斯涌出量(大于1.00m3/min)或平均相对瓦斯涌出量(大于5m3/t)将新疆矿区分为重点瓦斯防治矿区和一般瓦斯防治矿区,并提出了瓦斯分类治理的具体建议.应用灰色系统理论,结合调查数据分别求解了新疆矿区原煤产量与绝对瓦斯涌出量的GM[1,1]预测模型.本研究为新疆煤炭资源后续规模开发过程中的相关环境决策和节能减排政策的实施提供了依据.