北票煤田掘进工作面突出预测方法研究

本文基于北票矿区井下１８００多米巷道跟踪考查，提出了用三率（预测突出率、预测突出率、预测突出威胁准确率）优选敏感指标及临界值的方法。通过对五种单项和综合指标的比较，选出其中最佳的工作面突出预测综合指标Ｆ，标志突出危险的临界值为Ｆ≥１．７。采用该指标进行工作面预测时，预测突出危险的准确率为６２．３％，预测突出威胁的准确率为９８．２％。     

深井中厚煤层突出预测敏感指标临界值研究

＂突出＂已成为我国煤矿安全生产的主要隐患之一,＂突出＂防治成为矿井安全工作的重中之重。采掘工作面突出危险性预测预报敏感指标的确定是矿井综合防突体系中重要的环节,为了有效预测及防治深部矿井工作面采掘过程中煤与瓦斯突出事故,采用理论分析、实验室分析和现场试验相结合的多种研究手段,获得了试验区13-1煤层突出预测敏感指标及其临界值,S0=6.0 kg/m,q〈4.0 L/m in.m,无突出危险;q≥8.0 L/m in.m,有突出危险;{4.0≤q〈8.0 L/m in.m}∩{Cq〉0.65}无突出危险;{4.0≤q〈8.0 L/m in.m}∩{Cq≤0.65}有突出危险。结果表明,确定的指标及其临界值合理有效,指导试验区安全掘进6 000m,并得到有效推广应用,技术经济效益显著。     

综合评判在煤与瓦斯突出预测中的应用

文章认为利用模糊数学中的综合评判方法进行预测煤与瓦斯突出结果较为准确，为瓦斯突出预测开辟了又重要途径，对煤矿安全生产具有重要指导意义。     

海石湾矿风井井筒含油气岩层突出危险性预测

为了预防砂岩突出，通过实验室测定了油气岩石的力学性质、岩石成分、显微结构、油气含量及透气系数，现场测定了片状岩芯的比例、钻孔变形、油气压力、油气岩石排放半径以及钻孔内油气排放量等． 根据上述多方面的测定结果，综合判断岩石突出的危险程度，为预防岩层突出提供了参数．     

三软不稳定厚煤层瓦斯突出区域预测方法与应用

针对三软不稳定厚煤层建立适用的瓦斯突出区域预测方法在实践中具有重要的意义,通过对矿井瓦斯地质特征和瓦斯赋存规律的研究,采用单项指标法、综合指标法、瓦斯地质统计法以及瓦斯地质法4种方法相结合,对矿井煤与瓦斯突出进行了综合区域预测,最终建立了以瓦斯含量为主要指标的煤与瓦斯突出区域预测瓦斯地质方法,并将井田划分为突出危险区、威胁区和非突出区.     

初始释放瓦斯膨胀能与煤层瓦斯压力的关系

根据突出模拟实验中出现突出时初始释放瓦斯膨胀能的临界值，可以确定煤层发生突出需要达到的瓦斯压力临界值．本文通过现场钻取煤样，并在试验室进行了不同瓦斯压力下的初始释放瓦斯膨胀能测定，发现煤样的初始释放瓦斯膨胀能与煤中的瓦斯压力呈线性关系．根据这一发现，石门揭煤之前的预排瓦斯过程中，只要用少量的实验就可以确定局部煤层瓦斯压力应该降到多少就可以安全揭开煤层，为石门揭煤进行突出预测和预排瓦斯过程中定量检测其防突效果提供了一种方便可靠的方法.     

综合评判在煤与瓦斯突出预测中的应用

文章认为利用模糊数学中的综合评判方法进行预测煤与瓦斯突出结果较为准确，为瓦斯突出预测开辟了又一重要途径，对煤矿安全生产具有重要指导意义。     

基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

煤与瓦斯突出已经成为影响煤矿生产最严重的安全问题和经济问题之一．在国内外有多种用于预测煤与瓦斯突出的方法,包括动态和静态预测。但是这些方法大多只考虑单一的参数,因此它们对煤与瓦斯突出的预测效果并不是很理想．对于近年来应用较为广泛的神经网络。由于其固有的缺陷。对于高雏、小样本的情况具有不太理想的预测效果．作者综合考虑了多个因素,并将支持向量机（Support Vector Machine）这一方法应用到煤与瓦斯突出预测中．经过仿真试验。证明这种方法能够取得较好的预测效果．     

瓦斯地质单元构造复杂程度的定量评价

本文探讨了构造复杂程度的定量评价方法，提出了改进的计算公式，并在突出危险性预测中进行了实际应用。     

应用瓦斯地质单元法划分突出危险区域

受地质条件控制,煤与瓦斯突出的发生地点呈区域性分布,瓦斯突出区域性预测要以瓦斯地质为基础.在长虹公司地质勘探时期的瓦斯地质资料统计,以及二1煤层瓦斯基础参数测定成果的基础上,运用瓦斯地质学的研究方法总结了长虹井田二1煤层瓦斯的赋存特征和瓦斯地质规律.从瓦斯地质角度对长虹公司二1煤层煤与瓦斯的突出现象进行了分析,确定了长虹公司二1煤层煤与瓦斯突出区域预测指标及其临界值,进而将井田划为3个相互独立的瓦斯地质单元;根据瓦斯地质单元法划分突出危险区域的方法,最后对该矿的突出危险区域与非突出危险区域进行了划分.     

Coal and gas outburst dynamic system

Coal and gas outburst is an extremely complex dynamic disaster in coal mine production process which will damage casualties and equipment facilities, and disorder the ventilation system by suddenly ejecting a great amount of coal and gas into roadway or working face. This paper analyzed the interaction among the three essential elements of coal and gas outburst dynamic system. A stress-seepage-damage coupling model was established which can be used to simulate the evolution of the dynamical system, and then the size scale of coal and gas outburst dynamical system was investigated. Results show that the dynamical system is consisted of three essential elements, coal-gas medium(material basis), geology dynamic environment(internal motivation) and mining disturbance(external motivation). On the case of C13 coal seam in Panyi Mine, the dynamical system exists in the range of 8–12 m in front of advancing face. The size scale will be larger where there are large geologic structures. This research plays an important guiding role for developing measures of coal and gas outburst prediction and prevention.     

基于贝叶斯分类器的煤与瓦斯突出强度预测研究

摘。要：选取了影响煤与瓦斯突出的5个因素作为属性条件,把突出强度作为目标变量,利用训练样本对朴素贝叶斯分类器模型进行了学习训练,对测试样本进行了预测,从结果来看精确度较高．因此朴素贝叶斯分类器模型预测煤与瓦斯突出强度是有效的．     

综采放顶煤与瓦斯突出的耦合关系研究

对煤与瓦斯突出发生的综合作用机理及治理技术进行总结,从宏观上提出治理煤与瓦斯突出的技术手段;分析总结我国综采放顶煤开采的技术成果,讨论了工作面应力分布规律和顶煤变形规律对突出的影响;认为:具突出危险性的厚煤层采用综采放顶煤开采法对消突是有积极作用的.     

基于粗糙集与神经网络的煤与瓦斯突出预测方法

煤与瓦斯突出是受诸多因素影响的复杂问题,且影响因素相互关联,为了提高其预测的准确性,文中提出了一种基于粗糙集与神经网络的煤与瓦斯突出预测方法。通过煤与瓦斯突出预测实证分析,并与一般预测方法进行对比,进一步验证了文中预测方法的正确性和可行性。     

基于PSO-SVM的煤与瓦斯突出强度预测模型

为有效预测煤与瓦斯的突出强度,分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型,通过实例对该模型的预测效果进行检验,同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对该实例进行了预测,进而对这3种方法的预测精度进行了比较.分析结果表明3种方法的预测准确率PSO-SVM为87.5％、BP-NN为50％、SVM为62.5％.可见,PSO-SVM方法的预测效果要好于BP-NN和SVM,对煤矿煤与瓦斯突出强度预测具有一定的参考价值和指导意义.     

分析瓦斯突出相关因素预防煤与瓦斯突出事故的发生

在瓦斯地质的研究中，对瓦斯突出相关因素的分析日趋完善，怎样掌握各相关因素对突出的制约性，已经是预测煤与瓦斯突出的重点。本文试图从此论点入手，寻求预防突出事故发生的有效方法。     

平顶山十矿煤与瓦斯突出地质因素分析

随着矿井开采深度的增加,煤与瓦斯突出已愈来愈成为影响和制约生产的重要因素.为确保煤矿安全生产,作者对平顶山十矿影响突出煤层瓦斯赋存和突出的地质构造、煤层厚度的变化、煤体结构、埋藏深度等地质因素进行了分析研究,认为:地质条件对煤层瓦斯体积含量和煤与瓦斯突出的分区分带具有明显的控制作用;井田内厚度小于2 m的单一煤层一般不具突出危险性,但随着开采深度的增加有可能发生突出;戊9-10煤层分叉合并线附近为煤与瓦斯突出带,其他煤层分叉合并线附近可能形成煤与瓦斯突出危险带.     

基于PSO—SVM的煤与瓦斯突出强度预测模型

为有效预测煤与瓦斯的突出强度,分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法（PSO—SVM）的煤与瓦斯突出强度预测模型,通过实例对该模型的预测效果进行检验,同时还分别采用了BP神经网络（BP—NN）和支持向量机方法（SVM）对该实例进行了预测,进而对这3种方法的预测精度进行了比较。分析结果表明3种方法的预测准确率PSO—SVM为87．5％、BP—NN为50％、SVM为62．5％。可见,PSO—SVM方法的预测效果要好于BP—NN和SVM,对煤矿煤与瓦斯突出强度预测具有一定的参考价值和指导意义。     

掏槽法防治煤与瓦斯突出的研究与应用

打排放钻孔是防突工作面经常使用的防突措施,但在一些比较危险的区段,尤其是当煤层较软时。排放钻孔的施工极为困难,从而大大影响了防突工作面的进尺．使用掏槽方法防治煤与瓦斯突出,即先在煤壁上爆出一个较深的缝隙,增加瓦斯释放,之后再采用小循环进尺。同时也可利用煤体自身的阻力防治突出．掏槽方法使用期间,可通过对掏槽的高度、炮眼的深度及装药量的多少等因素的调整,来达到有控制地释放瓦斯的目的．与排放钻孔相比。使用掏槽法防突具有省时、省力、容易操作以及安全性好等特点．