青龙煤矿高位定向钻孔瓦斯抽采实践

针对高位钻孔瓦斯抽采存在钻孔数量多、单孔深度不足、钻孔轨迹不可控、瓦斯抽采浓度较低、抽采不连续等问题,为有效防治青龙煤矿21602工作面回采期间上隅角瓦斯浓度超限,利用高位定向钻孔技术对瓦斯进行抽采,介绍了高位定向钻孔设计施工方案,通过现场实践确定了最佳钻孔布置参数。结果表明:高位定向钻孔具有瓦斯抽采浓度高、抽采量大、抽采率高等特点,且高位定向钻孔瓦斯抽采效果随工作面回采距离的增加呈先稳定后下降的趋势;当高位定向钻孔终孔层位距离顶板39m、距离回风巷右帮水平位移为55m时,瓦斯抽采体积分数达30.5%,瓦斯抽采流量达18m3/min,瓦斯抽采纯量达2.374m3/min,瓦斯抽采效果最佳;上隅角瓦斯体积分数由抽采前的最大值0.72%降低至抽采期间的0.2%～0.4%,有效解决了上隅角瓦斯浓度超限问题。     

平行钻孔有效抽采半径及合理钻孔间距研究

为确定平行钻孔瓦斯抽采合理钻孔间距,通过推导煤层瓦斯运移方程、煤岩体变形方程及渗流场与应力场耦合方程,建立了瓦斯抽采流固耦合模型;根据某矿21219工作面实际地质条件,利用COMSOL Multiphysics软件对平行钻孔间抽采叠加效应影响下瓦斯压力、有效抽采半径的变化规律进行了数值模拟研究,并结合钻孔有效抽采半径,得出了合理的钻孔间距。数值模拟结果表明,随着钻孔间距的增大,抽采后煤体瓦斯压力增大;随着煤体距钻孔距离减小,煤体瓦斯压力呈先缓慢减小、后快速下降的趋势;随着抽采时间的增加,瓦斯压力不断降低,钻孔有效抽采半径变大。现场应用结果验证了钻孔间距布置的合理性。     

高瓦斯矿井高、底抽巷联合抽采瓦斯技术研究

针对煤矿松软低透煤层U型通风回采工作面的瓦斯治理存在抽采效率低、抽采浓度低、煤层透气性差、打钻成孔难等问题,以山西晋煤集团赵庄矿1307综采工作面为研究对象,提出了一种高瓦斯矿井高抽巷和底抽巷联合抽采的瓦斯抽采技术,即在原有U型通风的基础上外加一条高抽巷、一条中部底抽巷和一条边部底抽巷,边部底抽巷掩护2个掘进工作面的掘进,中部底抽巷穿层区域条带预抽本煤层瓦斯,高抽巷抽采上隅角瓦斯。确定了边部底抽巷和中部底抽巷的层位、钻孔布置及高抽巷的合理层位布置。实际应用结果表明,边部底抽巷掩护的煤巷掘进工作面最大瓦斯体积分数为0.48%,穿层钻孔抽采有效降低了掘进工作面的瓦斯涌出量;中部底抽巷抽采本煤层瓦斯后,瓦斯含量平均下降了4.18m3/t;高抽巷抽采负压为12～15kPa时,抽采纯量在46.13m3左右,减小了瓦斯向工作面涌出。     

瓦斯抽采钻机连续装卸钻杆装置设计

针对当前瓦斯抽采钻机频繁启停易使钻孔内煤粉堆积、煤孔壁坍塌,进而导致钻杆断裂、钻具丢失、钻孔无法使用等问题,设计了一种新型瓦斯抽采钻机连续装卸钻杆装置,阐述了该装置总体设计方案及钻杆接续工作过程。瓦斯抽采钻机连续装卸钻杆装置主要由前后动力头、测速装置、夹持定位装置、给进装置等组成,可实现无需停钻而连续连接下一根钻杆,减少钻机频繁启停对孔壁的破坏。基于ABAQUS有限元软件的装置力学性能分析结果表明,该装置基座、导轨等关键部分构件的安全系数较高,可满足使用要求。     

高瓦斯工作面预抽分区钻孔精细化设计方法研究

现有高瓦斯工作面一般采用单一钻孔间距预抽瓦斯,在预抽钻孔设计时未考虑地质构造等因素对设计抽采区域的影响,且未精确分析抽采达标条件下抽采时间与钻孔间距的相互关系,对工作面回采区域预抽设计没有实现分级、分区的精细化设计。针对以上问题,以霍尔辛赫煤矿3603工作面为研究对象,提出了一种高瓦斯工作面预抽分区钻孔精细化设计方法,改变了以往工作面从终采线到开切眼单一钻孔间距的粗放设计模式。首先根据工作面地质条件对其进行预抽区域划分,由回采计划确定各分区的抽采时间,然后根据不同抽采率条件下抽采时间与钻孔间距之间的数值关系确定各分区的预抽钻孔间距,实现预抽区域精细化设计。现场试验结果表明,相比原设计,钻孔抽采时间由原来的8个月降低至6个月,钻孔工程量由319 440m缩减为154 960m;观测期间整个工作面瓦斯体积分数未超过0.58%,且无超限现象。     

定向高位长钻孔上隅角瓦斯治理技术

针对常规顶板高位钻孔因钻孔方位及倾角无法控制而难以钻进至设计层位,且有效抽采孔段较短、易出现抽采盲区、抽采不连续等问题,以王家岭煤矿上隅角瓦斯治理为研究背景,在20103综采工作面回风巷布置1组定向高位长钻孔与4组常规高位钻孔进行瓦斯抽采,对比分析了这2种高位钻孔的瓦斯抽采效果,结果表明:定向高位长钻孔有效抽采孔段长,抽采盲区少,能实现连续抽采;定向高位长钻孔单孔平均瓦斯抽采纯量为2.11m^3/min,最大可达2.9m^3/min,与常规高位钻孔相比平均瓦斯抽采纯量提高了约2.77倍,工作面瓦斯抽采率提高了近2倍,有效抽采时间提高了约3.15倍;仅接抽常规高位钻孔时上隅角瓦斯体积分数为1.0%以上,仅接抽定向高位长钻孔时降至0.6%以下,表明定向高位长钻孔治理工作面上隅角瓦斯具有明显优势。     

长距离定向钻孔瓦斯抽采技术在青龙煤矿的应用

贵州省煤矿地质构造复杂、瓦斯含量高、煤层松软,瓦斯治理难度大。为了提高该区域瓦斯治理水平,在青龙煤矿21601工作面运输巷Y3点向前5~205 m处,利用千米钻机进行长距离顺层条带定向钻孔瓦斯抽采技术的现场应用。通过定向钻进技术和分支孔控制技术保证钻孔轨迹控制精度,避免了盲钻、盲抽等现象。应用结果表明:2次煤样检测得到的瓦斯可解吸量分别为1.7729,2.1913 m 3/t;残余瓦斯含量分别为4.7739,5.1704 m 3/t,均小于8 m 3/t,满足矿井瓦斯抽采的基本要求;平均瓦斯抽采纯量达到1.26 m 3/min,比原来提高了12%;与常规钻孔相比,采用定向钻孔抽采的瓦斯体积分数提高了50%,瓦斯治理效果显著。     

羽状钻孔预抽矿井瓦斯过程的数值模拟研究

合理抽放瓦斯是解决煤矿瓦斯灾害的重要方法之一。文章在分析煤层瓦斯抽放过程机理的基础上,建立了羽状钻孔预抽瓦斯过程的数学模型,并对该模型进行了数值离散,同时采用牛顿-拉夫逊数值方法,将非线性方程组转化为线性方程组最终得以求解。数值模拟程序采用VB6.0编写,模拟了矿井瓦斯羽状钻孔预抽过程。通过矿山瓦斯抽放实际数据验证,羽状钻孔预抽矿井瓦斯过程的数值模拟结果基本反映了真实的瓦斯抽放情况,为进一步研究瓦斯抽放过程的参数优化奠定了基础。     

基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测研究

贝叶斯网络是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一。为了正确预测煤与瓦斯突出的危险性,提出了一种基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测方法。在综合影响煤与瓦斯突出的因素和领域专家知识的基础上建立了网络结构,通过对先验知识和样本数据的学习,实现了煤与瓦斯突出的预测,取得了较好的效果。实验表明,该模型网络学习速度快,准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。     

煤与瓦斯突出协同预测技术研究及应用

针对现有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连续预测、防突预测结果利用率低、预测信息发布滞后等问题,提出了一套适用于现代化高产高效矿井的多因素、全方位、时空连续型的煤与瓦斯突出协同预测技术体系.按照煤与瓦斯突出形成的时空维度,将煤与瓦斯突出危险性预测划分为以空间维度为主的区域突出危险性预测和以时间维度为主的局部突出危险性预测.通过对地质构造、煤层埋深、煤体煤质、软煤分布、钻屑指标、瓦斯涌出初速度等区域、局部防突预测数据的深度挖掘分析,得到区域、局部突出危险性预测结果,并按照一定规则进行有效融合,实现时间和空间范围内的连续监测预警.研发了配套的防突信息综合管控平台和WTC-1型瓦斯突出数据采集仪,为煤与瓦斯突出协同预测技术的实现提供了软硬件支撑.现场应用结果表明,该技术预测准确率超过90%,防突预测结果单次审批时间缩短为原来的22.5%,防突信息综合管控平台多次超前捕捉到了煤与瓦斯突出危险,提高了矿井防突信息利用效率.     

煤与瓦斯突出信号挖掘方法研究

针对传统关联聚类算法因难以捕捉异常信号非线性随机变化而造成采煤作业中特征信号检测不准确的问题,提出一种基于特征关联挖掘算法的煤与瓦斯突出信号挖掘方法。该方法利用小波变换提取煤矿井下作业区状态信号特征,为煤与瓦斯突出信号挖掘提供依据;计算煤矿井下作业区状态信号特征之间的关联度,实现煤与瓦斯突出特征信号挖掘。实验结果表明,该方法可提高煤与瓦斯突出信号挖掘的准确性。     

基于矿压监测动态特征的瓦斯突出预警系统设计

根据采煤工作面突出灾害发生规律与动态安全信息采集技术,设计了采煤工作面基于矿压监测动态特征的瓦斯突出预警系统。该系统能够自动获取海量矿压监测实时数据,实现了采煤工作面煤与瓦斯突出危险性的智能分析与实时预警,同时还具备日常矿压数据资料高效管理功能。系统在现场试验中取得了较好的应用效果。     

突出煤层中软煤厚度与电磁辐射规律研究

通过试验研究了软煤厚度和煤与瓦斯突出的关系,得出软煤厚度突增(变化率≥10%)或一段时间内厚度持续在0.8m以上时突出危险性增大的结论;为了提高突出预测准确率,采用电磁辐射技术分析了软煤厚度和电磁辐射的响应规律,结果表明,软煤电磁辐射高于硬煤,软煤厚度增加或持续较大(≥0.8m)时,电磁辐射值也相应增高或持续很高,突出危险性增大;软煤厚度和电磁辐射信号呈很好的正相关性,相关系数为0.824。     

基于模糊Petri网的瓦斯突出空间模型

瓦斯突出相关影响因素具有明显的时空特性,煤层突出危险程度的判别是一个多因素决定的模糊事件,模糊Petri网在离散事件动态建模具有突出的优势。在分析瓦斯突出空间数据分布及模糊性应用基础上,对比分析基本Petri网和模糊Petri网的知识表示,结合瓦斯突出各因素空间分布的特点,扩展了模糊Petrie网的相关组件成分,建立基于模糊Petri网的瓦斯突出空间模型,使瓦斯突出影响因素在不同的空间位置通过空间模型表示出来,进一步描述了瓦斯突出空间位置动态转换,在实际预测中具有现实的意义和可操作性。     

煤与瓦斯突出预测研究

煤与瓦斯突出预测是一项复杂有难度的技术,受到很多因素的影响.首先,以矿井历年来典型突出的突变强度作为灰关联分析的参考数列,其它的突出预测指标为比较数列,通过灰关联分析来确定煤与瓦斯突出的主控因素.然后,利用神经网络对煤与瓦斯突出作了预测.结果表明,该方法是可行的且比模糊聚类方法更具可靠性.     

煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法研究

提出了基于温度的冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法:使用红外热像仪等监测物体温度,使用甲烷传感器监测环境甲烷浓度;当物体温度高于煤矿井下环境温度和已暴露煤岩温度,并且高于环境温度和已暴露煤岩温度的物体数量较多、体积和面积较大,则判定发生冲击地压、煤与瓦斯突出、矿井火灾或瓦斯和煤尘爆炸事故;进一步判别高温物体温度,若大于设定阈值,则判定发生矿井火灾或瓦斯和煤尘爆炸事故,反之,则判定发生冲击地压或煤与瓦斯突出事故;进一步分析甲烷浓度变化,若甲烷浓度迅速升高,则判定发生煤与瓦斯突出事故,反之,则判定发生冲击地压事故。提出了基于速度的冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法:使用激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、双目视觉摄像机等监测物体移动速度,使用甲烷传感器监测环境甲烷浓度;当物体移动速度不小于设定阈值时,则判定发生冲击地压、煤与瓦斯突出或瓦斯和煤尘爆炸事故;进一步判别速度异常物体的数量、体积和面积,若速度异常物体的数量较少、体积和面积较小,则判定发生瓦斯和煤尘爆炸事故,若速度异常物体的数量较多、体积和面积较大,则判定发生冲击地压或煤与瓦斯突出事故;进一步分析甲烷浓度变化,若甲烷浓度迅速升高,则判定发生煤与瓦斯突出事故,反之,则判定发生冲击地压事故。提出了多信息融合的冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警及灾源判定方法:监测并融合温度、速度、加速度、掩埋深度、声音、气压、风速、风向、粉尘、甲烷浓度、设备状态、微震、地音、应力、红外辐射、电磁辐射、图像等多种信息,感知冲击地压和煤与瓦斯突出;通过不同位置参数变化的幅度、先后时序关系及传感器损坏情况,判定灾源。     

基于突变级数法的煤与瓦斯突出危险性预测

针对煤与瓦斯突出发生的内在机理非常复杂、难以建立合适的多因素非线性预测模型的问题,提出了基于突变级数法的煤与瓦斯突出危险性预测方法。该方法选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,确定了不同冲击危险等级的突变级数,并应用于其他待判样本的预测。实际应用结果表明,该方法能较准确地反映煤与瓦斯突出的危险程度,预测精度较高。     

煤与瓦斯突出预测的随机森林模型

煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中主要的动力灾害之一,针对煤与瓦斯突出等级预测问题,提高突出预测的准确率,选取最大主应力、瓦斯压力、瓦斯含量、顶板岩性、距断裂距离、煤层厚度、开采垂深、绝对瓦斯涌出量和相对瓦斯涌出量9个影响因素作为煤与瓦斯突出等级预测的评价指标,同时对相关程度较高的评价指标进行因子分析,提取公共因子,用随机森林算法进行训练预测,建立了基于因子分析的煤与瓦斯突出预测的随机森林模型。通过煤矿实测19组煤与瓦斯突出的数据作为训练样本数据集进行模型的训练,5组数据作为该预测模型的测试数据,进行煤与瓦斯突出预测,同时通过其他预测模型预测结果的对比,验证了随机森林算法在煤与瓦斯突出预测中具有较高的准确度。