煤矿井下通风监测与预警系统的研究

针对现有通风监测系统因存在的风量监测波动量大、可靠性差而无法对井下突发的瓦斯、粉尘突出事故进行及时报警和控制的现状,提出了一种新的煤矿井下通风监测与预警系统。该系统能够准确地对井下巷道内的空气质量进行监测,自动调整通风系统的运行情况,确保巷道内的空气质量安全,同时能够及时进行报警,指引人员疏散到安全区域,可有效确保煤矿井下综采作业的安全性。     

综采工作面巷道内瓦斯分布规律研究

为了研究综采工作面巷道内瓦斯运移规律，摸清瓦斯流动的状态，采用理论分析、数值模拟和现场试验相结合的方法，理论分析得到了工作面风流特性及瓦斯运移规律，数值模拟得到了瓦斯异常释放后工作面瓦斯浓度分布变化情况及工作面正常工作瓦斯浓度分布，然后进行现场试验，试验结果和数值模拟结果相似。研究为工作面瓦斯治理提供了技术支持。     

ZY6400/23/47型掩护式液压支架偏置改造

铁煤集团大兴矿(以下简称"大兴矿")2019年产240万t,井田位于铁法煤田的西南角,火成岩侵入及地质构造复杂,煤层破坏程度严重[1-2]。受火成岩影响,煤层瓦斯含量大幅增加[3-4],渗透性能差,力学强度低,煤的含水率低,自然发火期较短,是煤与瓦斯突出矿井。在采煤过程中,防治自然发火是重中之重,综采设备在设计初期未考虑实施灭火的操作空间,为此,笔者提出通过改造综采设备增加实施灭火的操作空间,降低出现自然发火灾害时防治的难度,保证采煤安全。     

离子型稀土矿开采工艺对环境的影响及综合治理

为给赣南离子型矿山开发与保护提供参考，介绍了赣南离子型稀土资源不同开采工艺对环境的影响，并提出了解决环境问题的对策——通过集约化发展、整体布局、统一规划，选择相适应的治理技术和环境综合治理措施。这些对策、措施的落实将能逐步改善矿区生态环境。     

综放面本煤层预抽瓦斯的治理技术

为了极大限度地提高本煤层预抽效果，以马兰煤矿为研究对象，针对目前马兰煤矿的瓦斯赋存情况和现阶段所采取的抽放措施，从抽放钻孔的孔径、孔深、布置方式、封孔质量和增加煤层透气性等方面进行探索。实践表明，以上方法的运用，能够有效地提高本煤层预抽抽放效果，保证工作面安全生产。     

王坡煤业综放工作面瓦斯抽采技术应用

以王坡煤业3316综放工作面为工程背景,分析了高地应力松软煤层顺层瓦斯抽采钻孔施工影响因素,采用螺旋钻进自排渣的钻孔施工工艺以及新材料径向膨胀主动承压式注浆封孔工艺,并与原工艺进行了现场对比试验分析,优化后的瓦斯抽采工艺应用效果显著,有效解决了瓦斯抽采成孔及封孔问题,能够满足安全高效的生产需求。     

基于小角度高位技术的钻孔初采期瓦斯治理

回采工作面初采期瓦斯涌出不均衡,易出现瓦斯超限现象。针对新源煤矿近距离煤层群开采、瓦斯涌出量大等特点,提出了小角度高位钻孔抽采治理初采期瓦斯的方法;2219工作面应用实践表明,初采期内,小角度高位钻孔抽采瓦斯纯量最高5.25m3/min,瓦斯抽采率64.02%,回风流瓦斯浓度最高为0.32%,上隅角最高瓦斯浓度0.96%,未出现瓦斯超限现象,取得了很好的初采期瓦斯治理效果。     

高抽巷束管监测采空区瓦斯浓度试验研究

为了探究采煤工作面采空区不同深度瓦斯浓度分布情况,在高抽巷内布置6个测点,利用高抽巷与回风巷之间的穿透孔,将束管由高抽巷测点敷设至回风巷,随着工作面的回采,通过束管观测各测点进入采空区不同深度的瓦斯浓度,进而分析高抽巷瓦斯来源,为今后高抽巷布置层位与利用方式的选择提供参考。     

白龙山煤矿10201工作面合理挡风帘长度确定

针对白龙山煤矿10201工作面漏风严重和上隅角瓦斯浓度偏高的问题,利用Fluent软件对进风侧不同挡风帘长度下工作面风量和瓦斯浓度、采空区瓦斯分布和自燃氧化带的变化规律进行了数值模拟研究,结果表明:在工作面距进风巷0～80m范围内,随着挡风帘长度增加,工作面风量逐渐增加;在工作面距进风巷0～190m范围内,随着挡风帘长度增加,工作面瓦斯浓度逐渐下降;挡风帘可降低采空区回风侧浅部和中部的瓦斯浓度,而对于采空区进风侧和回风侧深部区域,挡风帘会使瓦斯浓度有所上升;在进风侧设置挡风帘会使采空区进风侧自燃氧化带宽度变大、采空区回风侧自燃氧化带宽度减小,且随着挡风帘长度增加,采空区进风侧自燃氧化带逐渐向工作面靠近。根据数值模拟结果,确定合理挡风帘长度为5m,应用结果表明:挂帘后工作面有效风量增加,瓦斯体积分数平均值为0.521%,降幅达13.5%,一氧化碳体积分数平均值为2.26%,降幅为8.1%,降低了上隅角瓦斯超限和采空区自然发火的危险性。     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。