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331.
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。 相似文献
332.
崔俊飞 《中国安全生产科学技术》2013,9(8):5-9
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。 相似文献
333.
数量化理论Ⅲ及其在煤与瓦斯突出危险性评估中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
334.
<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》), 相似文献
335.
336.
<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 相似文献
337.
<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 相似文献
338.
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. 相似文献
339.
为保障突出矿井近距离煤层群安全开采,本文基于上保护层开采时下邻近煤层卸压瓦斯治理的重要性,探讨采场动压影响下围岩变化与卸压瓦斯解吸运移的时空关系,研究瓦斯涌出形态和控制措施.结果表明:煤层组开采上保护层时,伴随工作面推进,底板煤岩系表现出时空滞后的蠕变特性;邻近层卸压瓦斯涌出按其对应工作面位置的活跃程度呈现出"四带"特征;被保护层卸压涌出占总瓦斯涌出量的70%以上,直接对被保护层进行目标抽采瓦斯是实现卸压瓦斯抽采最大化的最佳途径;在使用底板瓦斯道施工穿层钻孔抽采被保护层卸压瓦斯时,根据巷道顶板瓦斯层流情况,确定全负压通风并保持风速1.1m/s以上是保障安全作业环境优化条件. 相似文献
340.
针对煤与瓦斯突出预测精度不足的问题,为了减少突出灾害的危害,提出了基于稀疏核主成分分析法(SKPCA)与增强拓扑神经进化算法(NEAT)的煤与瓦斯突出危险性预测方法.通过核主成分分析法对突出非线性数据进行降维,然后对主成分数据进行稀疏化,减少原始数据中不重要元素对降维后主成分的影响.搭建增强拓扑神经进化网络(NEAT)预测模型,采用进化算法同时优化神经网络的权值和拓扑结构,得到最佳神经网络预测模型.将处理后的主成分数据输入模型预测突出危险指数,结果表明,该方法危险等级预测准确度达到98%,SKPCA-NEAT模型在煤与瓦斯突出预测上相比PCA和BP神经网络具有优势. 相似文献