瓦斯含量及涌出量预测的数学地质技术与方法

为了准确、快速地预测矿井瓦斯含量及涌出量，以淮南潘三矿为实施矿井，研究了瓦斯含量及涌出量预测的数学地质技术与方法.通过瓦斯地质规律研究，分析瓦斯含量（涌出量）的变化规律，筛选影响瓦斯含量（涌出量）变化的主要地质因素．在此基础上，根据矿井已采地区的瓦斯含量（涌出量）实测资料和相关的地质因素，综合考虑包括开采深度在内的多种影响因素，利用数量化理论Ⅰ，建立预测瓦斯含量（涌出量）的多因素数学地质模型；利用所建立的数学地质模型，对矿井未采区域的瓦斯含量（涌出量）进行预测．结果表明，数学地质技术与方法对瓦斯含量及涌出量的预测效果较好．瓦斯含量及涌出量预测的数学地质技术与方法使瓦斯含量及涌出量预测规范化和定量化，有望推广应用．     

基于瓦斯地质图法预测矿井瓦斯涌出量

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。     

井田深部瓦斯地质分析及瓦斯预测

利用瓦斯地质方法分析了影响矿井深部瓦斯涌出量的地质因素，在此基础上对矿井深部瓦斯含量进行了预测。     

瓦斯风化带内煤层瓦斯(CH4)涌出量预测技术研究

介绍了煤层处于瓦斯风化带内的高头窑煤矿瓦斯涌出量预测技术.通过对该矿各煤层地质钻孔测得的瓦斯含量数据进行针对性的筛选和修正,并对各煤层瓦斯成分进行分析处理后,采用矿井瓦斯涌出量预测方法对该矿的矿井瓦斯涌出量成功进行了预测,其结果为该矿今后的矿井安全生产提供了技术依据,并为其他类似的拥有瓦斯风化带内煤层的矿井提供矿井瓦斯涌出量预测参考.     

基于多源信息融合的瓦斯涌出量预测方法

提出基于多源信息融合的瓦斯涌出量动态预测是一种传统矿井涌出量预测与现代计算机编程相结合的新的矿井瓦斯涌出量预测方法。这种方法通过矿井实测煤层瓦斯含量、地勘瓦斯含量、K1-p或△h2-p关系曲线、煤巷掘进瓦斯涌出反演煤体瓦斯含量等多源信息融合,得出煤层瓦斯赋存规律和较为准确的瓦斯含量分布图,结合瓦斯含量分布和分源预测法构建同等开采工艺条件下煤层瓦斯含量与瓦斯涌出量数学模型,利用新工作面瓦斯涌出数据和矿山统计法不断跟踪及修正瓦斯涌出量数学模型,形成融合后数学模型,实现对已采区域的瓦斯涌出量目标跟踪和未采区域的瓦斯涌出量动态预测。     

矿井瓦斯涌出量预测方法综述

根据勘探和采掘现场采集的数据,应用数学模型对瓦斯涌出量进行预测,总结了矿井瓦斯涌出预测方法,并对瓦斯涌出量预测方法进行了展望.     

宝积山煤矿瓦斯涌出规律及其在矿井地质中的应用

通过总结该矿２０多年的瓦斯地质资料，获得了瓦斯涌出量与矿井地质条件变化之间的规律，这不仅可以准确地预测井田深部煤层中的瓦斯涌出量，而且根据瓦斯涌出量还可以确定矿井地质条件的变化。     

神经网络法对煤矿瓦斯涌出量预测浅析

1神经网络法瓦斯涌出量预测的可行性 近年来，瓦斯事故频发，对煤矿安全构成重大威胁，但由于瓦斯气体涌出受地质构造、煤层透气性、开采深度、开采方法、落煤方式及煤层赋存条件等多种因素影响，一直以来，很难通过建立精确的数学模型方式来预测瓦斯涌出情况，而绝大数矿井也仅仅是凭借经验来大概对工作面瓦斯涌出进行预测。     

新建矿井的瓦斯涌出量预测地质方法及其应用

介绍了预测新建矿井的瓦斯涌出量的地质方法。简述了正村矿瓦斯地质特征,应用相邻新安矿的瓦斯资料,通过瓦斯地质类比法预测出正村矿的瓦斯涌出量。     

运用类比法预测新建矿井瓦斯涌出量

新建矿井瓦斯涌出量预测是新井通风设计、制定合理的瓦斯防治措施必不可少的重要环节。瓦斯涌出量数值是新建矿井通风设计必需的重要参数。本文运用瓦斯地质的理论,采用相邻生产矿井统计出的瓦斯资料,求出瓦斯比值,用于类比地质、开采条件相似的新建矿井的瓦斯涌出量。该方法较传统的矿山统计法、梯度计算法等具有简便、易行、符合生产实际,预测精度较高等优点。运用该方法,曾对峰峰矿区、淮南矿区的一些新建矿井进行瓦斯涌出量预测,取得了较好的效果。     

基于多元线性回归理论的煤矿瓦斯涌出量预测

为有效地预测煤矿瓦斯涌出量,降低矿井生产中的危险,分析影响煤矿瓦斯涌出量的因素,基于多元线性回归理论,构建了煤矿瓦斯涌出量预测模型。选取煤层瓦斯含量、煤层埋深、煤层厚度、邻近层瓦斯量4个因素作为自变量,不考虑其它因素的影响,运用SPSS软件处理数据,得出瓦斯涌出量与其影响诸因素之间的线性回归方程。通过瓦斯涌出量模型的建立及其实践的检验,证明此类线性回归方程能够很好地预测瓦斯涌出量,进而为瓦斯治理工作提供理论支撑,对改善我国煤矿安全生产状况具有积极意义。     

基于随机动态模型的矿井瓦斯涌出量预测研究

为了对矿井瓦斯涌出量进行预测,基于灰色系统和时间序列分析的基本理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的随机动态模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中.实例应用表明,随机动态模型在矿井瓦斯涌出量预测方面是有效的,预测结果正确可靠,反映出了矿井瓦斯涌出量的发展态势.     

复产矿井瓦斯涌出量预测影响因素及偏差分析

针对复产矿井采掘期间配风依据不足的问题，在分析复产矿井瓦斯涌出量影响因素的基础上，以湖南省利民煤矿为研究对象，采用分源法和统计法，对矿井达产时不同生产时期的瓦斯涌出量进行定量预测和偏差分析。研究结果表明，采用分源法预测的矿井相对瓦斯涌出量为55.34～90.59 m³/t，绝对瓦斯涌出量为36.90～60.39 m³/min；采用统计法预测的矿井相对瓦斯涌出量为59.49～72.51 m³/t，绝对瓦斯涌出量为29.19～33.81 m³/min，矿井瓦斯涌出量随开采年度呈线性增加趋势；矿井相对瓦斯涌出量预测误差为6.98%~19.96%，受控于开采层及邻近层的煤厚、煤层原始瓦斯含量、开采深度、地质条件等自然因素，而矿井绝对瓦斯涌出量预测误差为20.89%~44.01%，受控于开采规模、开采顺序、回采进度等生产因素和停产导致的时间因素变化。     

矿井瓦斯涌出量预测的模糊分形神经网络研究

将模糊控制技术、分形理论中的时间序列分析方法与神经网络技术有机地结合起来，并运用于矿井瓦斯涌出量的预测中。通过对矿井瓦斯涌出量时间序列的模糊分形处理，用BP神经网络对影响因素间的非线性关系进行拟合。检验结果表明，模型可靠，预测精度高。     

矿井瓦斯涌出量预测技术

介绍了我国矿井瓦斯涌出量预测技术研究现状,分析了我国主要预测方法的原理与技术、适用条件及存在的不足等,重点介绍了目前普遍应用的矿井瓦斯涌出量预测方法--分源预测法,最后对我国煤矿瓦斯涌出量预测研究发展作了展望.     

基于瓦斯涌出特征的煤与瓦斯突出连续预测技术及应用

针对现阶段煤与瓦斯突出预测技术难以实现时间和空间领域的全方位预测,预测结果准确率低、预测结果发布滞后且影响工作面正常采掘作业生产等技术缺陷,提出了一种利用工作面瓦斯涌出特征预测工作面前方煤与瓦斯突出危险情况的非接触式、连续预测方法。通过对煤矿监测数据结构特征进行综合分析,确定了瓦斯涌出特征突出预警系统的预警指标,建立了煤与瓦斯突出连续预测技术模型,并引入单项预测指标权重评判集,采用加权平均设计思路,构建形成了煤与瓦斯突出预警综合评判规则。在此基础上,采用C/S、B/S双架构系统开发模式,设计开发了瓦斯涌出特征突出预警系统平台。通过下峪口煤矿应用结果显示,该系统平台总体预警准确率达到了86%,且能够超前准确地预测工作面前方的煤与瓦斯突出危险情况,为突出矿井的正常掘进生产提供了安全保障。     

基于RBF神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测

煤矿瓦斯涌出量预测是矿井安全中的一个关键和热点问题。煤矿瓦斯涌出量涉及很多因素,例如日产量、日进度、煤层厚度、煤层间距、煤层深度等,瓦斯涌出量预测是一个非线性问题。径向基神经网络是目前应用非常广泛的一种局部神经网络模型,在函数回归、序列预测中具有很好的应用效果。文中提出了将径向基神经网络用于预测煤矿瓦斯涌出量的想法,并分析了可行性。     

分源预测法预测矿井瓦斯涌出量的误差来源分析

为了进一步提高矿井瓦斯涌出量预测的可靠性,确定合理通风设计和制定瓦斯防治措施。通过用分源预测法对试验矿井采掘工作面瓦斯涌出量的预测,将分源预测结果与实际采掘工作面的瓦斯涌出作比较,分析了分源预测瓦斯涌出量误差的来源及原因。结果表明,分源预测法预测矿井瓦斯涌出量误差主要由煤层瓦斯含量、采掘工艺、煤层赋存3方面引入。     

用灰色系统理论预测平顶山一矿戊8煤层瓦斯涌出

预测煤层瓦斯涌出量是煤矿安全生产的一个重要措施。运用灰色系统理论建立瓦斯涌出量预测模型GM（1，1），根据不同地质条件对平顶山一矿戊8煤层划分预测单元，进行瓦斯涌出量研测，残差检验预测结果是较精确的。