石门揭煤突出机理及控制技术应用

从地应力和瓦斯等方面系统分析了石门揭煤突出规模最大和危险度最大的根本原因:瓦斯来源最广而且地应力储集最大。介绍了近年来开发研究的两大卸压增透利器:水力割缝,水力压裂。通过对几个矿的实践,发现卸压增透措施相比常规措施效果显著,为有效防止煤与瓦斯突出、特别是防止石门揭煤突出发挥了重要作用,同时,采掘速度大大加快,提高了经济效益。     

突出主线 抓住重点 通州区注重安监执法与服务“两手硬”

今年以来,南通市通州区安监局针对点多面广、安全状况参差不齐的众多企业．以执法先送法．在宣传教育中提高安全意识．在拓展培训中提高安全技能,在行政指导服务中改进执法等手段．做到服务与执法的有机结合,促进了企业安全生产形势持续好转。     

基于GIS的矿井瓦斯赋存规律多影响因素智能分析技术

为了提高矿井瓦斯赋存规律分析的准确性和智能化程度,提出了多因素共同作用下瓦斯原始数据筛选和瓦斯赋存规律分析的一种智能化技术。介绍了如何利用地理信息（GIS）技术建立瓦斯地质空间数据模型,结合计算机编程实现了对大量复杂的原始数据的智能分析、处理和筛选。并实现了瓦斯赋存规律多种主控因素情况下多元回归的自动智能化分析,进而使得瓦斯赋存规律模型可以在取得新的原始数据后进行动态、智能的更新。为煤矿工作人员快速、准确的掌握地矿井瓦斯赋存规律提供了先进的手段和工具。     

数量化理论Ⅲ及其在煤与瓦斯突出危险性评估中的应用

研究了数量化理论Ⅲ建立煤与瓦斯突出危险性的原理和方法,以瓦斯地质学理论为基础,建立了包括煤层瓦斯含量、煤层瓦斯压力、煤层分岔合并现象、地质构造复杂程度、煤的破坏类型等11个地质因素的煤层突出危险性评估指标体系。以数量化理论Ⅲ为工具,实例分析得出马依西一井3煤层突出危险性的敏感地质因素及因素轴F1,以该轴上得分大于0.1的地质因素作为强突出的敏感地质因素;得分小于-0.1的地质因素作为弱突出的敏感地质因素,得分在0.1--0.1之间的地质因素作为中等突出的敏感地质因素,将矿井划分为强突出、中等突出和弱突出三个区域。该方法实现了地勘阶段煤与瓦斯突出的定量分析,进一步细化了突出区域的划分。     

确保停得住、停得实 吉林省向所有煤矿企业派驻督导组蹲点值守

<正>近期,全省煤矿接连发生了通化矿业集团"3·29"、"4·01"及和龙市庆兴煤业公司庆兴煤矿"4·20"瓦斯爆炸事故,造成重大人员伤亡,在社会上产生恶劣影响。为坚决遏制事故发生,按照省委、省政府主要领导指示,全省所有煤矿从4月20日起再次全面停产整顿,为确保停产整顿取得扎实成效,4月21日,吉林省安委会印发《关于向煤矿企业派驻督导组的紧急通知》(以下简称《通知》),     

切实保证矿工生命安全——详解《煤矿矿长保护矿工生命安全七条规定》(中)

<正>第四条:必须做到瓦斯抽采达标,防突措施到位,监控系统有效,瓦斯超限立即撤人,严禁违规作业。瓦斯不治,矿无宁日。加强瓦斯的防治,是煤矿安全生产的重中之重。近年来,国家出台了一系列促进瓦斯防治工作的政策措施,确立了先抽后采、监测监控、以风定产的瓦斯治理方针,着力构建"通风可靠、抽采达标、监控有效、管理到位"的煤矿瓦斯综合治理工作体系。瓦斯抽采达标是指应当进行瓦斯抽采的矿井建立完善的瓦斯抽采系统并运行正常、管理严格;做到应抽尽抽、多措并举、抽掘采平衡;矿井瓦斯抽采率、抽采区域煤层瓦斯压力及含量等指标符合有关法律法规、行业规范的要求;瓦     

和龙庆兴煤矿发生瓦斯爆炸事故 王儒林巴音朝鲁现场指挥抢险救援和善后处理等工作

<正>4月20日13时26分,和龙市庆兴煤矿发生瓦斯爆炸事故。当班作业73人,经全力救援,55人安全升井,18人遇难。目前,现场救援工作已经结束,12名受伤矿工已全部转送到延边大学附属医院救治,生命体征平稳。事故发生后,省委书记王儒林、省长巴音朝鲁第一时间赶赴现场,指挥抢险救援、事故原因调查和善后处理等工作。抵达庆兴煤矿后,王儒林、巴音朝鲁直奔出事矿井,察看事故现场,向相关负责人、企业技术人员、公安武警详细询问抢险救援、人员核实等情况,并对井口封闭等工     

违规作业酿惨剧 吉林省和龙市庆兴煤矿“4·20”重大瓦斯爆炸事故案例分析

<正>2013年4月20日13时26分,吉林省延边州和龙市庆兴煤业有限责任公司庆兴煤矿发生一起重大瓦斯爆炸事故,造成18人死亡、12人受伤,直接经济损失1633.5万元。(一)矿井概况。和龙市庆兴煤业有限责任公司(以下简称庆兴煤业公司)属于私营企业,法定代表人葛强。煤矿位于和龙市南一、矿井基本情况     

基于KPCA-GA-BP的煤矿瓦斯爆炸风险模式识别

为了能够准确识别煤矿开采中瓦斯爆炸事故的风险类别,以提升对瓦斯爆炸事故的应急防范能力,提出了一种高效准确的风险识别模型.考虑到瓦斯爆炸涉及特征指标之间并非单纯的线性关系,采取核主成分提取方法(KPCA)对涉及的煤层瓦斯含量、瓦斯涌出量、风量供需比等19种特征指标进行属性约简,从而消除信息重叠,并使用遗传算法(GA)对BP神经网络的权值和阈值进行全局寻优,避免了过拟合状况的出现,在降低模型预测损失值的同时提高模型运算准确率.采用KPCA-GA-BP模型对83组实例数据进行分析,选取其中62组数据进行训练,其余21组数据进行测试.预测结果中20组风险等级分类正确且用时较短,识别准确率为95.24％,表明模型对瓦斯爆炸灾害风险等级具有高识别精度和高效率.     

1种抑制巷道信号NLOS的矿井RSSI高精度定位算法*

在RSSI（Received Signal Strength Indication）测距定位技术中,为抑制巷道信号NLOS（Non Line of Sight）传输对定位结果的影响,提出信号指纹定位和几何优化算法。在离线阶段利用高斯滤波最大值加权法和最小二乘法建立符合矿井巷道环境的无线信号测距模型,设计改进卡尔曼滤波器平滑处理离线信号值,抑制巷道信号NLOS传输带来的影响,建立离线信号指纹库;在线定位阶段,利用加权K最近邻法（WKNN）将定位目标接收到的信号值与指纹库中的信号值进行匹配,将匹配到的最优信号值参与测距定位计算,最后通过几何优化算法将定位结果归一化处理,使其符合一维定位分布。结果表明:所提算法的平均定位误差为0.9 m,相比于高斯滤波最大值加权法、经典卡尔曼滤波指纹定位算法和改进卡尔曼滤波指纹定位方法,其平均误差分别减小2.36,1.17,0.35 m。所提算法能够有效抑制巷道信号NLOS传输对RSSI测距定位的影响,可实现RSSI方法在矿井NLOS环境中的有效应用。