瓦斯涌出量

摘要： 掘进工作面生产期间瓦斯涌出量大而且涌出量不均匀,严重制约了巷道的快速掘进。为了解决瓦斯涌出量大且不均匀的问题,在余吾煤矿的N1105胶带顺槽进行了迎头快速预抽试验。对该试验进行了研究。该试验利用深孔快速预抽及浅孔释放技术,对煤巷掘进工作面迎头释放钻孔进行优化设计,目的是快速降低煤体瓦斯含量,提高瓦斯涌出均匀性,进而降低回风流瓦斯体积分数,从而提高掘进效率。

摘要： 为了解决马兰矿18502工作面正常回采期间绝对瓦斯涌出量高的问题,采用本煤层抽采+下邻近层抽采+大孔径顶板走向孔抽采+大直径采空区钻孔抽采+初采初放裂隙带钻孔抽采的综合治理措施,同时对工作面采取切顶卸压措施保障裂隙带钻孔初采期间抽采效果。抽采效果正常回采期间绝对瓦斯涌出量为34.74 m^(3)/min,抽采瓦斯量28.72 m^(3)/min,抽采率82.67%.其中大孔径顶板走向孔抽采量15.88 m^(3)/min,抽采量占比55.29%(相对于抽采总量,下同);大直径采空区抽采钻孔抽采量6.29 m^(3)/min,抽采量占比20.97%;底抽巷下邻近层瓦斯抽采量5.45 m^(3)/min,抽采量占比18.98%;本煤层瓦斯抽采量1 m^(3)/min.该综合治理方法有效消除了采空区瓦斯、上隅角瓦斯、底板邻近层瓦斯对采煤工作面瓦斯浓度的负面影响,改善了该矿安全生产作业环境。

摘要： 急倾斜特厚煤层回采工作面瓦斯涌出问题已经严重影响到煤矿的安全生产。为研究急倾斜特厚煤层回采工作面各因素对瓦斯涌出量的影响,利用分源预测法构建了急倾斜特厚煤层回采工作面瓦斯涌出量预测模型,对采用水平分段综放开采的乌东煤矿+575 m水平45号煤层西翼回采工作面的瓦斯涌出源进行分析并预测工作面的瓦斯涌出量,采用修正的Morris筛选法对采用水平分段综放开采的乌东煤矿+575 m水平45号煤层西翼及43号煤层西翼回采工作面影响瓦斯涌出量的各个因素进行灵敏度分析,结果表明:乌东煤矿+575 m水平45号煤层回采工作面瓦斯涌出量预测模型的预测结果与实测结果具有较高一致性,其最大相对误差为5.43%,最小为0.18%,平均相对误差为3.23%,验证了预测模型的准确性;回采工作面的瓦斯涌出主要来自于开采分段与下部煤体,邻近煤层与上部老采空区的瓦斯涌出所占比重较少;+575 m水平43号煤层西翼回采工作面与+575 m水平45号煤层西翼回采工作面的灵敏度分析结果整体上具有一致性,工作面的丢煤瓦斯涌出系数、开采层瓦斯涌出、煤层的原始瓦斯含量、开采煤层瓦斯含量梯度均为高灵敏度参数,围岩瓦斯涌出系数和分层瓦斯涌出系数均为灵敏参数,采动影响破坏深度为中灵敏度参数,老采空区瓦斯涌出系数为不灵敏参数。

摘要： 为了更好地对矿井回采工作面瓦斯的涌出量做出准确的预测,提出了将改进的人工蜂群与最小二乘支持向量机(IABC-LSSVM)相耦合的瓦斯涌出量预测方法。首先,在人工蜂群(ABC)算法中引入混沌序列来确定更优的初始蜜源,并结合自适应因子更新搜索步长,从而避免陷入局部最优的情况;然后,利用改进后的人工蜂群算法对最小二乘机的核宽度和正则化参数进行寻优;最后,使用优化后的参数进行定量分析,在归一化处理后建立瓦斯涌出量的非线性预测模型。结果表明,IABC-LSSVM模型与其他三种改进预测模型相比具有更高的准确率,能够为复杂因素下煤矿工作面瓦斯涌出的预测提供可靠的理论依据。

摘要： 为研究晋保煤业13^(#)煤层瓦斯赋存特征,根据井下瓦斯含量测定数据,得出了13^(#)煤层瓦斯含量与埋深之间的线性关系。通过对13^(#)煤层回采工作面瓦斯涌出量进行预测,根据本煤层和上邻近层的瓦斯含量受上部已采煤层采动影响已排放部分瓦斯情况,提出了受采动影响后煤层瓦斯含量修正公式,对13^(#)煤层和邻近层瓦斯含量进行修正,提高了预测准确性,对于煤矿瓦斯治理和通风管理具有重要的指导意义。

摘要： 为进一步保证综采工作面的安全生产,解决3号煤层所属工作面瓦斯抽采效果不佳所导致的瓦斯浓度超限的问题,在对3号煤层综采工作面地质条件、瓦斯条件等分析的基础上,对该工作面采空区的瓦斯分布规律进行了分析,最后针对性提出增加高位瓦斯抽采的综合治理技术,并对瓦斯治理效果进行对比。

摘要： 在矿井生产期间导致瓦斯涌出的因素多种多样,对瓦斯涌出量影响因素进行分析,可以有效的对瓦斯进行治理,减少各类安全事故发生的频率。文章主要从地质、开采条件等方面着手,对瓦斯涌出量影响因素进行分析,希望能够结合具体问题采取针对性的措施。

摘要： 为分析地质条件和开采条件等相关因素对煤矿瓦斯涌出量时间序列的影响,挖掘小样本条件下多源监测信息与呈非线性特征的瓦斯涌出量之间的关系,实现瓦斯涌出量的精准预测,在时间序列理论基础上,选用经验模态分解(EMD)法和极限学习机(ELM)构建基于监测信息的瓦斯涌出量EMD-ELM多源时变预测模型。对于小样本监测数据,采用Pearson相关检验选定主要瓦斯涌出量影响因素,通过EMD深层分解瓦斯涌出量监测序列,求出瓦斯涌出量本质模函数(IMF),提取瓦斯涌出量非线性时间序列的样本特征,以及对应瓦斯涌出量序列的高频波动项和低频趋势项;对各项分量分别建立极限学习机预测模型,将分量预测结果等权求和作为瓦斯涌出量的最终预测值。以某煤矿瓦斯涌出量监测样本作为检验数据,检验结果显示经验模态分解能有效简化数据,模型均方误差为0.017,模型精度和泛化能力相比直接预测有所提高。

摘要： 为防治瓦斯灾害,解决井下瓦斯涌出量在预测过程中因影响因素繁多带来的精度较低问题,提出1种基于套索(Lasso)回归与随机搜索优化极限梯度提升(XGBoost)的模型进行瓦斯涌出量预测。以沈阳某煤矿综采面瓦斯涌出量历史数据为例,综合考虑影响瓦斯涌出量的影响因素。首先利用Lasso回归提取对瓦斯涌出量有重要影响的特征数据,作为预测输入;采用随机搜索算法对XGBoost模型4种主要参数进行寻优,选取最优参建立预测模型获得预测指标并分析比较其他模型。研究结果表明:Lasso回归筛选出的影响因素结合随机搜索获得的最优参数组合优化XGBoost比其他模型预测精度更高,平均相对误差为1.53%,均方根误差为0.1403 m^(3)/min,希尔不等系数为0.0132,研究结果可为现场瓦斯管理提供参考依据。

摘要： 为了确定合理的底板拦截钻孔布置参数,在下峪口煤矿23202工作面2号钻场布置5个底板拦截钻孔,孔间距20 m,孔径120 mm.通过理论计算、数据统计等方式,综合分析了底板拦截孔抽采效果。开采保护层期间,底板拦截孔最大瓦斯浓度、瓦斯纯量分别为53.47%、6.10 m^(3)/min,平均瓦斯纯量为2.13 m^(3)/min,工作面、回风瓦斯浓度均满足生产要求,验证了底板拦截钻孔参数布置的合理性。

摘要： 针对煤矿回采工作面瓦斯涌出量预测问题,采用因子分析与非线性权重粒子群优化BP神经网络(IPSO-BP)算法,选取原始瓦斯含量、埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、工作面长度、推进速度、采出率、临近煤层瓦斯含量、临近煤层厚度、临近煤层间距、层间岩性、开采深度12个主要影响因素,引入相关性分析,在因子分析过程中,对相关性高的指标进行降维,将提取的2个主要因子与煤层倾角、工作面长度、临近层厚度、临近层间距作为输入数据,采用“试错法”确定BP神经网络隐层节点个数,并利用改进的粒子群算法(IPSO)对BP神经网络权值、阈值参数进行优化,构建回采工作面瓦斯涌出量FA-IPSO-BP预测模型.选取实测的15组数据作为模型训练样本,用另外3组数据作为测试样本进行预测.结果表明:该模型处理高维数据时具有预测精度高、泛化能力强等特点,可有效用于回采工作面瓦斯涌出量的预测.

摘要： 为了解决传统的瓦斯涌出量线性预测方法预测精度低的问题,利用灰色系统理论体系,构建了灰色GM(1,1)瓦斯涌出量预测模型,以此来实现对瓦斯涌出量的实时、动态、非线性预测,并在淮南矿业集团朱集矿进行了试验.结果表明,采用灰色GM(1,1)模型对工作面瓦斯涌出量预测,预测值的总体变化趋势与实测值基本一致,平均相对误差为5.84％,预测指标c值为0.475 6,p值为0.903 2,预测精度达到了二级,能够满足工作面实时、动态、准确预测瓦斯涌出量的需要.

摘要： 介绍了基于瓦斯地质图法进行矿井瓦斯涌出量预测的方法和步骤,并结合案例进行了瓦斯涌出量预测模型建立和瓦斯地质图的绘制.研究表明瓦斯地质图法进行瓦斯涌出量预测具有方法简单、易于实现计算机编程的优势.该方法以充分研究煤层瓦斯赋存规律,确定关键地质体,划分瓦斯地质单元为前提建立预测模型,同时进行瓦斯涌出量等值线绘制,最能反映预测区域地质条件和采掘工艺条件、与生产实际结合最紧密,是一种科学、有效的矿井瓦斯涌出量预测方法.

摘要： 鉴于矿井瓦斯涌出量数据具有混沌特性,利用混沌理论对矿井瓦斯数据进行分析和建模是科学的和实用的.通过从获取的瓦斯时间序列出发进行研究,将混沌理论引入煤矿安全生产领域,基于相空间重构理论对混沌时间序列的分析,结合Volterra自适应理论建立预测模型,分别对不同采样周期和不同数据量的样本数据在正常状态下进行预测,从观测得到的时间序列反构出表征原动力系统特性的状态空间,使预测模型更具客观性和准确性.

摘要： 针对煤矿井下回采工作面瓦斯积聚和瓦斯超限等严重问题,将小波包神经网络模型引入煤矿瓦斯涌出量预测中.首先由小波包变化对采集数据进行分解、重构并提取特征向量,然后输入到基于动态节点生成算法的RBF神经网络模型中训练学习,同时采用删除策略简化该模型,最后通过时频联合仿真验证,结果表明,WP-IRBF模型在预测精度及训练误差方面明显优于QPSO-RBF模型,是一种非常适合煤矿瓦斯量预测的有效方法.

摘要： 平煤十矿瓦斯涌出量分布具有明显的规律性,根据其回采工作面涌出量数据统计,对应所属构造单元,阐述瓦斯涌出量条带分布的主控因素.在描述平煤十矿构造演化和构造特征基础上,提出横贯矿井内的“y”字型断层组合及其次级褶皱控制回采工作面瓦斯涌出量具有分带特征.矿井根据构造单元共划分四个瓦斯地质单元,由浅至深瓦斯地质单元内回采工作面瓦斯涌出量并非依次线性增加.浅部低瓦斯区、十矿向斜高瓦斯区、郭庄背斜低瓦斯区、李口向斜高瓦斯区内回采工作面瓦斯涌出量分别为1.59m3/t、16.87m3/t、4.20m3/t和15.73m3/t.同时,结合构造地质特征和已发生突出事故结果,对瓦斯赋存及突出事故分布进行初步预测.

摘要： 本文针对12#煤层东四采区左四片工作面瓦斯涌出量采用分源预测法。利用瓦斯涌出源的瓦斯涌出规律并结合煤层赋存条件和开采技术条件，通过计算回采工作面和掘进工作面瓦斯涌出量，达到预测采区和矿井瓦斯涌出量的目的。

摘要： 受不同矿井地质条件限制,现有的瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性.本文以瓦斯地质数学模型为基础,讨论了矿井瓦斯涌出量的影响因素,对鹤壁九矿瓦斯涌出量进行了预测,并进行了预测精度检验.研究表明,该方法能够较准确地反映矿井瓦斯规律.

摘要： 为了研究高瓦斯特厚煤层综放开采工作面瓦斯涌出时空分布特征,运用网格划分法进行瓦斯分布测点布置,得到了工作面瓦斯涌出空间和时间分布特征.研究表明:采面瓦斯浓度从进风到采面中部范围内无明显变化,从采面中部到回风范围内增加速率较快,浓度峰值位于回风侧35m范围内;煤壁至采空区(支架尾)瓦斯浓度最低点为煤壁与采空区瓦斯涌出的分界点,最低点位置随采面位置的不同而动态变化;最后回归得到工作面瓦斯涌出量与推进度的关系式,表明瓦斯涌出随工作面推进度的增加呈增大趋势.

摘要： 统计类比法是通过对同一煤层或同一采区的瓦斯资料的收集与分析，结合被预测采煤工作面配风量、瓦斯浓度上限值等参数，预测其回采过程中的瓦斯涌出量、工作面的最大产量、掘进进尺和瓦斯抽采临界值等，即通过分析已回采工作面瓦斯涌出量的数据，找出瓦斯含量与瓦斯涌出量、产量、掘进进尺等之间的规律，并将其应用于同一采区或同一煤层的其他采掘工作面。通过对赵家寨煤矿11、12采区采煤工作面瓦斯含量、瓦斯涌出量等瓦斯参数的统计分析,总结了瓦斯涌出量与瓦斯含量之间的关系,提出了瓦斯含量与工作面最大产量、掘进进尺和瓦斯抽采临界值的定量关系式,并将其应用于14采区,计算了14采区不同瓦斯含量对应的采煤工作面最大产量、掘进工作面日进尺等.

摘要： 本发明公开了一种正洞掌子面风管管口瓦斯涌出量检测瓦斯浓度的方法，解决了现有技术的如何根据其瓦斯涌出量检测瓦斯浓度的问题，其技术要点是：包括模拟隧道瓦斯扩散的常规数值的计算、风量计算、正洞设备选型及验算、平导设备选型及验算、射流风机选型计算、风管口风量影响的判断、风管口位置影响的判断和瓦斯涌出量影响的判断，根据瓦斯涌出量对巷道式通风时隧道内瓦斯分布的影响，从而确定掌子面前0.5m处的隧道断面瓦斯浓度场，有利于研究瓦斯涌出位置对巷道式通风时隧道内瓦斯分布的影响，精确计算出模拟隧道瓦斯扩散的常规数值、风量、正洞设备选型、平导设备选型以及射流风机选型，提高风管管口瓦斯浓度检测的准确性以及施工的安全性。

摘要： 本发明公开了一种煤矿综采工作面瓦斯涌出量的预测方法，所述预测方法包括根据获得的瓦斯浓度监测数据建立ARIMA瓦斯浓度预测模型，然后采用GARCH模型对ARIMA瓦斯浓度预测模型的残差序列进行拟合，并将拟合的结果作为ARIMA瓦斯浓度预测模型中预测的噪声项，采用ARIMA瓦斯浓度预测模型结合GARCH模型对煤矿综采工作面的瓦斯浓度进行预测；本发明所述一种煤矿综采工作面瓦斯涌出量的预测方法，能够真实的反映煤矿综采工作面瓦斯浓度真实值的变化趋势。

摘要： 本发明公开一种非煤瓦斯隧道掌子面瓦斯涌出量估算方法，包括：获取掌子面的地层渗透率、孔隙率、钻孔半径和钻孔内的物理参数；其中，所述物理参数包括：钻孔内压力、浓度、涌出速度；基于所述地层渗透率、孔隙率、钻孔半径和钻孔内压力，获取掌子面区域的压力场分布模型；基于掌子面区域的所述压力场分布模型，获取裂缝渗透率；获取掌子面面积、掌子面裂缝率，基于所述掌子面面积、掌子面裂缝率、浓度和裂缝渗透率获取瓦斯涌出量。与现有计算方式相比，本发明提供的涌出量计算方法考虑了隧道掌子面裂隙瓦斯涌出特征、瓦斯的渗流规律，以便更加准确的指导施工建设。

摘要： 本发明公开了一种随钻瓦斯涌出量特征测定煤层瓦斯异常的方法，包括步骤：S1.确定钻孔在钻进第i米时的瓦斯涌出量增加幅度Gi；S2.确定钻孔在钻进第(i‑n+1)米到第i米的瓦斯涌出量均值S3.判断瓦斯涌出量增加幅度Gi是否超过瓦斯涌出量增加幅度阈值或者瓦斯涌出量均值是否超过设定的瓦斯涌出量阈值，若是，则煤层在钻孔深度第i米处存在瓦斯异常；若否，则不存在瓦斯异常。本发明的一种随钻瓦斯涌出量特征测定煤层瓦斯异常的方法，能够准确地对煤层瓦斯异常进行测定，测定过程简单可靠，保证了煤矿的安全生产。

摘要： 本发明公开了一种正洞掌子面风管管口瓦斯涌出量检测瓦斯浓度的方法，解决了现有技术的如何根据其瓦斯涌出量检测瓦斯浓度的问题，其技术要点是：包括模拟隧道瓦斯扩散的常规数值的计算、风量计算、正洞设备选型及验算、平导设备选型及验算、射流风机选型计算、风管口风量影响的判断、风管口位置影响的判断和瓦斯涌出量影响的判断，根据瓦斯涌出量对巷道式通风时隧道内瓦斯分布的影响，从而确定掌子面前0.5m处的隧道断面瓦斯浓度场，有利于研究瓦斯涌出位置对巷道式通风时隧道内瓦斯分布的影响，精确计算出模拟隧道瓦斯扩散的常规数值、风量、正洞设备选型、平导设备选型以及射流风机选型，提高风管管口瓦斯浓度检测的准确性以及施工的安全性。

摘要： 本发明公开了一种煤矿瓦斯地质图瓦斯涌出量点及等级区域的图例表示方法，回采工作面瓦斯涌出量点由一个“十”字线及四组阿拉伯数值表示，分别表示绝对瓦斯涌出量、相对瓦斯涌出量、工作面日产量、回采年月；涌出量＜5m

摘要： 本发明基于SSA‑CIRCLE‑ELM模型的煤层瓦斯涌出量预测方法，属于瓦斯预测技术领域。本发明方法包括：利用CIRCLE混沌映射对麻雀搜索算法的搜索空间进行初始化；再使用麻雀搜索算法优化极限学习机的SLFN节点，使其参数生成连续概率分布；构建多维状态矩阵，使用极限学习机对多维状态矩阵进行特征映射并使其误差函数最小；再利用优化后极限学习机对瓦斯数据进行预测。本发明能构建出SSA‑CIRCLE‑ELM模型的煤层瓦斯涌出量预测方法。

摘要： 本发明公开了一种煤矿瓦斯涌出量预测方法，包括步骤一、分析瓦斯涌出量影响因素，建立瓦斯涌出量预测指标体系；二、获得瓦斯涌出量影响因素的原始样本数据；三、采用主成分分析法对原始样本数据进行降维；四、将降维后的数据样本分为训练集和测试集；五、选取XGBoost模型作为瓦斯涌出量预测的基础模型，并设置模型中超参数的寻优范围；六、采用贝叶斯优化算法对超参数进行寻优；七、将训练集输入优化的XGBoost模型中进行训练；八、将测试集输入训练好的瓦斯涌出量预测模型中进行检验。本发明方法步骤简单，设计合理，实现方便，能够有效应用在煤矿瓦斯涌出量预测中，预测精度高，使用效果好，便于推广使用。

摘要： 本申请提供了一种基于下伏远距离保护层工作面瓦斯涌出量的分源预测方法和系统。该方法包括：分别按照对应的预设预测模型对回采工作面的煤壁瓦斯涌出量、落煤瓦斯涌出量、采空区遗煤瓦斯涌出量、以及邻近层瓦斯涌出量进行预测；根据预测的煤壁瓦斯涌出量、落煤瓦斯涌出量、采空区遗煤瓦斯涌出量、以及邻近层瓦斯涌出量，确定保护层工作面的瓦斯涌出量。籍此，从总体上了解和掌握矿井煤层瓦斯的大小及分布情况，进而掌握煤层瓦斯涌出规律和突出危险性大小，为科学合理地进行矿井采掘部署，为矿井通风能力合理设计、制定针对性的措施有效治理瓦斯灾害及瓦斯抽采利用提供依据，从而大大提高矿井的瓦斯灾害治理技术水平，改善矿井安全生产形势。

摘要： 本发明提供了一种基于瓦斯涌出量忽大忽小定量表征的突出预警方法，瓦斯涌出量忽大忽小是一种典型的煤与瓦斯突出预兆，本发明基于瓦斯涌出量忽大忽小定量表征提出了一种煤与瓦斯突出的预警方法，即在单位时间内，相邻两次瓦斯涌出量监测数据差值超标次数之和，能够准确、定量的描述瓦斯涌出量忽大忽小现象，显著的提高了基于瓦斯涌出量实施煤与瓦斯突出风险智能预警的准确性。