分源预测法参数确定及应用研究

为了准确地预测矿井瓦斯涌出量,从而减小矿井瓦斯涌出量预测值与实际瓦斯涌出量值的误差,运用分源预测法对沁海煤矿在目前开采条件下的瓦斯涌出量进行预测。参照五采区的瓦斯涌出量统计结果,确定分源预测法中的预测参数,运用该参数对沁海煤矿已采采区进行预测,并与已采采区瓦斯涌出量统计值进行对比验证,得出在矿井开采方式不变的情况下,分源预测法中的预测参数基本保持不变;预测参数的选择不应凭经验来选择,而应参照矿井实际瓦斯涌出量来定量选择,结果证明此种预测参数的选择方法对矿井瓦斯涌出量的预测准确性较高。     

孔庄煤矿-1020m水平首采区瓦斯涌出量预测

采用分源预测法对孔庄煤矿-1 020 m水平首采区瓦斯涌出量进行预测,得出了深部首采区工作面和采空区瓦斯涌出基础参数,为矿井深部首采区通风设计提供了科学依据,对担负矿井-1020m水平通风的南风井风机选型具有重大意义。     

兴安煤矿矿井瓦斯涌出量预测研究

本文以山西榆次北山兴安煤矿为工程实例,通过分源预测模型对该矿井的回采工作面、掘进工作面、生产采区以及矿井瓦斯涌出量进行预测。通过理论计算及预测结果分析表明：15_下号煤层回采时,回采工作面瓦斯涌出量组分中,以开近层为主、邻近层为辅。第一时期、第二时期、第三时期开采时和第四时期开采时,开采层瓦斯涌出量平均占比93.77%,邻近层瓦斯涌出量平均占比6.23%。采区瓦斯涌出量组分中,第一至四时期开采时,采区瓦回采面、掘进面以及采空区斯涌出量平均占比分布为56.88%、19.99%和23.13%;矿井瓦斯涌出量组分中,第一至四时期开采时,生产采区瓦斯涌出量占比83.38%,已采采区瓦斯涌出量占比16.62%。预测结果可为兴安煤矿瓦斯抽采技术的应用与工程实践提供理论指导。     

侯甲煤矿瓦斯赋存与瓦斯涌出量预测

矿井瓦斯涌出量预测的任务是确定新矿井、新水平、新采区、新工作面投产前瓦斯涌出量的大小,为矿井、采区和工作面通风提供瓦斯涌出方面的基础数据,它是矿井通风设计、瓦斯抽放和瓦斯管理必不可少的基础参数。根据侯甲煤矿实际情况,选择了分源预测法预测3#煤层开采时的矿井瓦斯涌出量,得出矿井在开采3#煤层前期、中期和后期的瓦斯涌出量,确定侯甲煤矿在3#煤层开采时属于高瓦斯矿井,为矿井通风设计和瓦斯治理提供依据。     

五虎山煤矿1201工作面瓦斯涌出量预测分析

在含瓦斯煤层中采矿作业时,瓦斯涌出是威胁煤矿安全生产的最主要因素。因此,在新矿井、新水平和新采区投产前,都应进行矿井瓦斯涌出量预测,这是矿井通风设计、瓦斯抽放设计和瓦斯管理必不可少的基础工作。通过分源预测法预测五虎山煤矿1201工作面瓦斯涌出量,为煤矿瓦斯等级的确定和抽放瓦斯提供基础数据。     

分层开采瓦斯涌出量预测

根据永天煤业矿井瓦斯赋存情况、矿井采掘部署与接替计划,对矿井瓦斯进行了分析,并采用分源预测法对不同时期分层开采的采煤工作面、掘进工作面、采区的矿井瓦斯涌出量进行了预测.分析预测结果得出,该矿上下分层开采期间均为高瓦斯矿井.     

五虎山煤矿1201工作面瓦斯涌出量预测分析

在含瓦斯煤层中采矿作业时,瓦斯涌出是威胁煤矿安全生产的最主要因素。因此,在新矿井、新水平和新采区投产前,都应进行矿井瓦斯涌出量预测,这是矿井通风设计、瓦斯抽放设计和瓦斯管理必不可少的基础工作。通过分源预测法预测五虎山煤矿1201工作面瓦斯涌出量,为煤矿瓦斯等级的确定和抽放瓦斯提供基础数据。     

分源法在深部采区瓦斯含量预测中的应用

该文论述了分源法预测瓦斯含量原理,通过实例介绍了该方法在矿井深部采区瓦斯涌出量预测中的应用。预测出孔庄煤矿深部Ⅳ1采区工作面日产量为2333t时的绝对平均瓦斯涌出量为9.79m3/min。其中开采层瓦斯涌出占采煤工作面总涌出量的79.37%。首采区绝对瓦斯涌出量为18.71m3/min。     

分源预测法在整合矿井瓦斯涌出量预测的应用

瓦斯涌出量是整合矿井设计中的一个重要参数,介绍了用于瓦斯涌出量预测的分源预测法的技术原理.结合山西某整合矿井实际和生产设计,分析了地勘时钻孔瓦斯含量,利用线性回归方法研究获得了9#、10#、11#煤层瓦斯含量与埋藏深度的关系,得出各煤层可燃质瓦斯含量增长梯度.运用分源预测法对矿井开采前期、中期和后期瓦斯涌出量进行了预测,并分析了矿井瓦斯涌出影响因素和涌出来源.研究结果对于矿井通风设计和瓦斯管理具有重要的意义.     

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。     

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。     

基于VC++的采掘工作面瓦斯涌出量预测软件研究

为了能方便快捷地预测采掘工作面的瓦斯涌出量,以Visual C++6.0为平台,借助其强大的程序设计功能,开发了采掘工作面瓦斯涌出量预测软件。软件以分源预测法为基本模型,数据管理采用了ADO数据库访问技术,功能实用,操作简便,界面友好。利用该软件对铜川矿务局玉华矿采掘工作面的瓦斯涌出量进行了预测。实践证明,该软件计算速度快,结果准确,极大地方便了矿山技术人员的预测工作。     

分源法瓦斯预测原理的运用

分源法是一种较为可靠的瓦斯涌出量预测方法,利用分源预测法对矿井综采工作面涌出的瓦斯建立了瓦斯涌出预测模型并进行了预测,结合实际生产数据对该模型进行了计算验证,模拟结果较符合实际情况,从而进一步证实了分源预测法的科学性和可行性。     

工作面突出危险性区域预测方法研究

为了研究工作面突出区域预测问题,以车集煤矿2614工作面为基地,结合区域预测指标,在综合考虑该工作面的煤体结构、煤层瓦斯含量、瓦斯压力及瓦斯涌出量等参数后,将工作面突出区域预测指标确定为瓦斯含量。通过实验室模拟研究并结合现场实测参数确定该矿瓦斯含量临界值为9．0m^3／t,并以此为依据将工作面划分为突出危险区和非突出危险区。生产实践结果表明,按照上述指标体系和方法进行工作面突出区域预测是可行的。     

综放工作面瓦斯涌出量预测研究及应用

分源预测法在对综放工作面进行瓦斯涌出预测时误差较大的原因在于未区分不同作业环节的瓦斯涌出。依据分源预测法原理将综放工作面瓦斯来源具体分为5部分,并根据瓦斯涌出规律及相关文献得到每一部分涌出量计算公式。将分源预测法与改进后公式应用于耿村煤矿13180工作面,计算所得到结果与实测值进行比较,证明改进后公式误差明显减小,可以用来预测综放工作面瓦斯涌出量。     

基于瓦斯赋存规律的义安煤矿工作面突出区域预测研究

在整理分析义安煤矿二2煤层11050工作面瓦斯地质资料的基础上,实测了大量瓦斯含量、钻屑量等瓦斯基础参数,研究了煤层的瓦斯吸附特征。结合该工作面掘进期间瓦斯涌出量资料,研究了该工作面瓦斯赋存规律,对突出区域进行了预测,并对预测结果进行了验证。     

综采工作面瓦斯涌出源相分析及瓦斯流场研究

通过建立瓦斯涌出计算模型,对寺家庄矿15108工作面的瓦斯源进行分析计算并研究其瓦斯流动分布规律。在对瓦斯扩散流动规律及生产规律的详细研究的基础上,建立了适应性较强的瓦斯涌出量分源计算模型,并依据此模型进行相关测量,计算所研究工作面各瓦斯源相的涌出量,同时分析工作面各瓦斯源相的相互作用对工作面瓦斯流动规律的影响。     

基于改进万有引力算法的KELM瓦斯涌出量预测

针对瓦斯涌出量受其他因素的影响,并且存在着复杂的非线性关系,将核极端学习机与改进的万有引力算法相结合建立基于改进万有引力算法-KELM的瓦斯涌出量预测模型(IGSA-KELM瓦斯涌出量预测模型)。首先将输入样本作为KELM网络的输入量,然后采用改进的万有引力搜索算法对KELM网络的核参数和输出权值寻优,优化KELM网络的性能。测试结果表明,基于该方法预测的绝对瓦斯涌出量误差在0.1 m^3/min以内,提高了预测精度和预测效率。     

基于主因子分析的改进BP神经网络瓦斯涌出量预测

为提高回采工作面瓦斯涌出量预测效率和准确率,基于反向BP神经网络,采用主因子分析法对变量进行降维处理;结合遗传算法(GA)和附加动量法,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立基于主因子分析的GA—BP神经网络预测模型,并在权值反向更新过程中引入动量项。选取开滦矿业集团钱家营矿井瓦斯涌出量监测数据作为标签数据与输入数据,对不同网络模型进行了仿真与分析,结果表明：改进的GA—BP神经网络模型在603个时间步长里达到收敛,平均相对误差约为0.58%,预测精度和效率均优于其他神经网络模型,能更有效地实现瓦斯涌出量的准确预测。