用灰关联分析和神经网络方法预测煤与瓦斯突出

本文应用灰色系统理论的灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序,选择灰关联分析的五个优势因子:瓦斯放散初速度、坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度,作为输入参数,用计算机对神经网络编写程序,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证.     

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%。     

基于力能角度的鹤壁矿区煤与瓦斯突出主控因素分析

根据鹤壁矿区实测煤层瓦斯含量和瓦斯压力结果,从力能角度分析了地应力、瓦斯、煤体结构对煤与瓦斯突出的影响,确定了地应力为鹤壁矿区煤与瓦斯突出的主控因素。受区域地质构造的控制,南部矿井构造应力大,瓦斯含量高,煤岩体弹性潜能、瓦斯膨胀能大;且构造煤普遍发育,煤体破碎功小。基于力能角度分析,南部矿井在埋藏较浅处,突出动力能量即大于突出阻力能量,是其始突深度较浅的主要原因,鹤壁矿区始突深度呈现南浅北深的特点。在地应力控制作用的基础上,结合三矿实测瓦斯压力、瓦斯突出能量分析,确定三矿在煤层底板标高-510 m以深为突出危险区。     

基于灰关联分析的顺层钻孔瓦斯抽采有效半径主控因素研究

基于顺层抽采钻孔固气耦合模型,采用COMSOL对钻孔直径、煤层物性参数及抽采参数三类因素进行了模拟分析,并运用灰关联分析方法确定了顺层钻孔瓦斯抽采有效半径的主控因素。研究表明:煤层初始瓦斯压力与煤体初始渗透率为有效半径的主控因素,抽采时间次之,钻孔直径与有效抽采负压的变化对有效半径的影响甚微;提高瓦斯抽采有效半径的首要任务是通过技术手段卸压、增透,其次要把握合理的预抽时间。     

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。     

滴道矿立井28#煤层瓦斯含量灰色关联分析及预测

针对滴道矿立井瓦斯灾害严重的现状,应用灰色系统理论对28#主采煤层进行了瓦斯含量与影响因素的关联分析,建立了瓦斯含量与主要影响因素的GM(1,4)灰色预测模型,并进行了瓦斯含量预测。结果表明:煤层底板标高、灰分和瓦斯成分CH4是影响28#煤层瓦斯含量的主要因素;所建立的灰色预测模型具有良好的精度,能够应用于瓦斯防治工作。     

“U+I”型采煤工作面瓦斯抽采与浮煤自燃耦合研究

为了研究“U+I”型工作面进风量和顶板巷抽采负压对工作面瓦斯浓度与采空区氧化带宽度的影响,协调瓦斯抽采和浮煤自燃之间的关系。以2306综放面为工程背景,基于“U”型冒落岩层孔隙率分布公式和流体通用控制方程建立采空区数值模拟解算模型。采用CFD软件对不同进风量、不同抽采负压下的工作面瓦斯浓度和采空区氧化带宽度进行模拟,结果表明:随着工作面风量的增加,工作面和顶板巷瓦斯浓度减小,但工作面处浓度减幅逐渐变小而顶板巷浓度减幅几乎不变;提高顶板巷抽采负压,对减少工作面瓦斯浓度效果明显,顶板巷自身瓦斯浓度先增加再减小,采空区进风侧氧化带宽度变窄,回风侧和采空区中部氧化带宽度增加,总体上增加了采空区浮煤自燃的危险性但影响程度有限。     

复合隔水条件下煤层群涌水控制因素及对瓦斯赋存的影响

为了探究其水害成因、涌水规律,并找到合适的水害防治手段,采用工业分析、煤岩组分、元素分析等微观实验手段,分析柳塔煤矿各煤层煤体的含水分布及微观影响因素并结合矿井煤系地层赋存特征、区域降水特征、井下涌水统计数据,对柳塔煤矿煤层的涌水来源、涌水构成、涌水的影响因素及其对瓦斯赋存的影响进行分析。结果表明,柳塔煤矿富水性较差,且水分随深度逐渐增加;采动形成的大量裂隙使得原有的隔水层产生裂隙,形成了涌水通道;矿井的涌水量与降水量密切相关,应加强顶板水害的防治。     

采煤工作面回风巷瓦斯气团漂移现象初探

了解瓦斯气体在采掘空间的分布及运移规律,是有效开展煤矿瓦斯治理工作的基础。通过对井下瓦斯浓度监测数据可视化及数理分析,揭示了回采工作面回风流中存在瓦斯气团的可能性,表明了回风巷中瓦斯气体运移具有风流携带气团漂移的特点;回风巷中的同一瓦斯气团先后经过相邻2个传感器时,2个传感器分别观测到的瓦斯浓度变化的曲线形态具有相似性,根据这一特点,给出了回风巷瓦斯气团漂移速度计算公式和应用实例。研究成果有助于优化采煤工作面通风设计,有效监测回风巷中瓦斯气体运移状态,避免高浓度瓦斯气团导致的矿井灾害。     

煤矿硫化氢异常富集主控因素的广义灰色关联分析

为了探究煤矿硫化氢异常富集主控因素,以陕西彬长小庄矿4#煤层为研究对象,通过分析煤层热演化温度、吸附特性、孔隙特征、全硫含量以及还原性指数等影响煤体自身物化性质的主控因素,并运用灰色系统理论构建广义灰色关联度评价模型,以定量的方式确定各因素的广义关联度大小。结果表明:当煤层硫化氢浓度由08×10-6升高至6×10-6时,对应热演化温度、吸附常数、BET比面积、全硫含量以及还原性指数变化范围分别为:96~113 ℃,288~362,0412 5 ~0986 4 m2·g-1,021%~088%,31~85,主控因素综合关联度排序为:还原性指数＞吸附常数＞全硫含量＞热演化温度＞BET比表面积。     

常压法测定煤层瓦斯含量的误差分析

为了校正脱气法和常压法测量瓦斯含量的误差。通过理论分析、模型计算和实验对比的方法,研究煤样气体自然成分含二元和三元混合气体时的误差来源。查明气体成分为N2和CH4时,该误差可通过系数法进行修正;气体成分含CO2,CH4和N2 3种气体时,误差可通过扩展的langmuir模型修正。水分对测定误差的影响为:烟煤中含氧官能团与水优先结合后,影响煤孔网吸附点的可达性,导致水分与测定误差线性相关;无烟煤表面积大且表面官能团减少,水分的优先吸附使煤表面性质更均匀,水分与气体分子竞争煤表面的相同吸附点,水分与测定误差负相关。该结论对煤层瓦斯含量测定方法的选择和修正有重要意义。     

地层条件下油气混合气安全氧含量实验研究

为了确定地层高温高压环境下油气混合气的安全氧含量,避免在采油过程中形成可燃性混合气体引发燃烧或者爆炸事故,保证注空气采油工艺过程的安全性,设计了1种测试地层高温高压环境下油气混合气体安全氧含量的实验装置;通过对采油现场井筒内的气体进行取样分析,选取一定组分的混合气体,在理论分析的基础上,对混合气体分别在1,5,10 MPa和40,120℃条件下的安全氧含量进行了实验研究,并将实验结果与理论分析结果进行了比较分析。研究结果表明:随着温度和压力的升高,安全氧含量逐渐降低;在地层高温高压环境下所测得的安全氧含量要远低于常温常压下的理论估算值;在10 MPa,120℃时达到8.27%,很大程度上增加了采油工艺过程的危险性。     

高突矿井大采高工作面瓦斯抽采技术及实践

为解决大采高厚煤层工作面回采期间瓦斯超限难题,应用顶板走向长钻孔中位钻孔和下临近层底板定向长钻孔等瓦斯抽采措施,对回采面瓦斯进行了多源头治理。通过对顶板走向长钻孔的抽采效果考察,确定其垂直层位为40±5 m范围、水平层位为50±10 m范围为最佳瓦斯抽采区域;中位钻孔合理的垂直层位为20 m左右,水平层位为45~50 m范围抽采效果最佳;下临近层底板定向长钻孔是拦截下部5#煤和7#煤向上部采掘空间涌出瓦斯的有效手段,其最佳的水平层位为距巷道轮廓线20 m范围,垂直层位为钻孔布置在下临近层煤层中。通过对3种不同瓦斯治理措施的综合评价考察,确定顶板走向长钻孔是治理回采面最为有效的措施,其抽采量占工作面回采期间总抽采量的79.6%,中位钻孔抽采和下临近层底板定向长钻孔抽采是回采面回采期间的辅助性措施。措施使用后,工作面上隅角瓦斯浓度保持在0.4%~0.6%之间,有效保证了工作面的安全高效回采。     

基于灰色-物元模型的煤矿瓦斯爆炸风险评估

为了明确风险因素间的作用路径并提出科学可行的瓦斯爆炸灾害风险评估方法,首先基于3类危险源理论梳理分析以往典型瓦斯爆炸案例,识别并提取14个影响因素;然后通过集成灰色系统理论和物元可拓模型,构建灰色-物元评估模型;最后以山西省某煤矿的实际调研数据为例,计算各影响因素的权重和关联函数,梳理风险因素致灾的逻辑关系,得出该矿井...     

基于PCA-AHPSO-SVR的煤层瓦斯含量预测研究

为了提高煤层瓦斯含量预测的准确性和科学性,通过主成分分析方法对影响煤层瓦斯含量的7个因素进行特征提取,消除影响因素之间的相关性,减少维度;用支持向量回归机对提取的因素进行训练,并用改进的自适应混合粒子群算法对SVR的参数进行优化,提出PCA-AHPSO-SVR模型;与PCA-PSO-SVR,PSO-SVR这2个模型在相同环境下进行30次运行比较。研究结果表明:研究提出的PCA-AHPSO-SVR模型较其他2种模型平均准确率分别提高5.51%和9.32%,稳定性更佳,可满足工程实际需求。