基于ARIMA时间序列的瓦斯涌出量预测研究

矿井瓦斯涌出量预测对于煤矿的安全生产至关重要。为精确预测煤矿瓦斯涌出量,以ARIMA时间序列模型为基础,分析预测了煤矿瓦斯涌出量,并以乌东煤矿为例,建立乌东煤矿西区瓦斯涌出量预测指标体系,利用ARIMA模型进行瓦斯涌出量预测。结果表明:预测值与实际值对比,ARIMA瓦斯涌出量预测最大相对误差3. 62%,最小相对误差1. 84%,平均相对误差0. 13%,ARIMA预测模型可以有效预测煤矿瓦斯涌出量,为煤矿安全生产提供重要依据和参考。     

基于灰色马尔可夫模型预测煤矿瓦斯涌出量

在煤矿瓦斯涌出量灰色预测的基础上引入马尔可夫链预测理论,建立了煤矿瓦斯涌出量灰色马尔可夫预测模型,并将该模型应用到采煤工作面瓦斯涌出量预测分析中。结果表明,用该模型预测瓦斯涌出量比单一灰色模型预测的精度有较大提高,从而说明灰色马尔可夫预测模型预测煤矿瓦斯涌出量的潜在规律是可行有效的。     

苏村煤矿为低瓦斯矿井的确定因素分析

由于我国现有的矿井瓦斯涌出量矿山统计预测法和矿井瓦斯涌出量分源预测法均不适用于瓦斯风化带煤层开采的瓦斯涌出量预测。文章以实测含量和瓦斯风化带内矿井最大瓦斯涌出量为依据,预测了苏村煤矿15号煤层开采时矿井的最大瓦斯涌出量,得出苏村煤矿井田范围内的15号煤层处于瓦斯风化带的结论,并利用地质构造控制理论解释了苏村煤矿处于瓦斯风化带的原因。     

矿山统计法瓦斯涌出量预测模型存在的问题与校正

矿山统计法是煤矿相对瓦斯涌出量预测的重要方法之一,在采用煤矿实际相对瓦斯涌出量与开采深度的数据关系预测相对瓦斯涌出量时,计算发现AQ1018-2006《矿井瓦斯涌出量预测方法》中矿井相对瓦斯涌出量随开采深度的变化梯度α计算公式(采用多水平实际相对瓦斯涌出量资料)存在问题。针对该问题,运用最小二乘法的统计原理,推导利用多水平实际相对瓦斯涌出量计算α值的数学模型。进一步采用煤矿实际相对瓦斯涌出量数据验证该公式的正确性,为应用矿山统计法预测煤矿瓦斯涌出量的工程实践奠定基础。     

瓦斯风化带内矿井瓦斯涌出量预测研究

利用地质构造控制理论分析了三兴煤矿5号煤层位于瓦斯风化带的原因,鉴于我国现有的矿井瓦斯涌出量矿山统计预测法和矿井瓦斯涌出量分源预测法均不适用于瓦斯风化带煤层开采的瓦斯涌出量预测。以实测含量和瓦斯风化带内矿井最大瓦斯涌出量为依据,预测了三兴煤矿5号煤层开采时矿井的最大瓦斯涌出量,同时验证了三兴煤矿井田范围内的5号煤层处于瓦斯风化带的结论。     

掘进巷道煤壁瓦斯涌出极限长度研究

矿井瓦斯涌出量预测是矿井通风设计、制定瓦斯防治措施的依据,巷道煤壁瓦斯涌出极限长度的确定对于煤巷掘进工作面瓦斯涌出量预测尤为关键。通过对保德煤矿88501回采工作面胶运顺槽试验研究,得出了保德煤矿88501回采工作面掘进巷道瓦斯涌出极限长度,提高了煤巷掘进工作面瓦斯涌出量预测的准确性。     

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。     

矿井瓦斯涌出量预测的实践

矿井瓦斯涌出量预测是新建和改扩建矿井通风设计的重要环节。瓦斯涌出量预测精度的高低直接决定着矿井生产时安全程度的高低。为此运用分源预测法对新丰煤矿进行了瓦斯涌出量预测,对煤矿的瓦斯治理提供了依据。     

分源法预测望云煤矿瓦斯涌出量

瓦斯灾害是影响煤矿安全生产的主要因素之一,为了有效防治瓦斯灾害,必须进行瓦斯涌出量预测。瓦斯涌出量是矿井通风设计的重要依据,是抽放设计的基础数据。因此瓦斯涌出量预测的准确性显得十分重要。本文运用分源预测法对望云煤矿进行了瓦斯涌出量预测,对望云煤矿将来的瓦斯治理提供了依据。     

程庄煤矿瓦斯涌出量预测分析

煤矿瓦斯涌出预测对于矿井通风设计和瓦斯管理非常重要。结合程庄矿煤层瓦斯的实际情况,对程庄煤矿9号煤层和15号煤层开采过程中的相对瓦斯涌出量和绝对瓦斯涌出量进行了预测。此外,还针对瓦斯涌出制定了防治措施。     

分源法在矿井首采工作面瓦斯涌出量预测中的应用

在采用分源预测法预测矿井回采工作面瓦斯涌出量基础上,结合佳瑞矿区邻近矿井工作面实际瓦斯涌出源构成比重,对相应部分的瓦斯涌出预测结果进行修正,使得首采工作面瓦斯涌出量预测结果更符合实际情况,为以后矿井工作面配风及瓦斯治理工作提供科学依据。     

采煤工作面瓦斯涌出量的建模预测

应用逐步回归分析原理，在优选工作面瓦斯涌出量影响因素的基础上，建立了适合桑树坪煤矿３＾＃煤层瓦斯涌出量预测的数学模型，为工作面绝对及相对瓦斯涌出量预测提供了可靠依据。该方法具有普遍的实用性。     

分源预测法在新建矿井瓦斯涌出量预测中的应用

论述了分源预测法原理,并通过实例计算介绍了该方法在新建矿井瓦斯涌出量预测中的应用。针对该方法在对新建矿井瓦斯涌出量预测中产生较大误差部分—采空区瓦斯涌出量的参数选择,提出了解决的思路。     

声发射技术在预测预报煤与瓦斯突出方面的研究

煤与瓦斯突出是煤矿最严重的自然灾害之一。为了尽可能减轻其危害．多年来我国在突出危险性预测方面开展了大量的工作,特别是在应用工作面钻孔参数预测突出的方法和仪器装备方面都有明显的进展,取得了一些实用成果。但这种预测方法仍有一定的工程量（如需要打钻孔等）,每次预测作业时间需要4～5h,不仅对生产有一定影响。而且有一定的危险．不能满足现场需要。     

瓦斯预测技术在祁南煤矿32煤层中的应用

通过对祁南煤矿32煤层压力及含量分析,结合32煤层地质及开采情况,对32煤层的瓦斯涌出进行了合理的预计,有效地指导了32煤层的生产。提出的瓦斯预测技术对同类矿井具有借鉴意义。     

工作面煤与瓦斯突出电磁辐射的神经网络预测方法研究

以自适应神经网络的基本原理为基础，系统研究了煤与瓦斯突出电磁辐射自适应神经网络预测的原理，将电磁辐射自适应神经网络模型应用于煤与瓦斯突出危险性预测，实现了煤与瓦斯突出危险性的电磁辐射动态趋势预测．应用结果表明，煤与瓦斯突出电磁辐射神经网络预测法具有预测方法简单、准确性高等特点，可应用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测．     

钻进过程中孔壁瓦斯涌出规律研究

出于预测煤巷煤与瓦斯突出危险性的连续流量法研究的需要,以Darcy渗透定律为基础,分析了钻进过程中孔壁瓦斯动态涌出的特点,并在一定的简化和假设条件下,以FLAC3D为工具,建立了孔壁瓦斯动态涌出的Mohr-Coulomb圆柱体渗流模型。研究结果表明:孔壁瓦斯涌出速度随钻进深度的增加而增大,停钻瞬间达到最大;孔壁累计瓦斯涌出量也随钻进深度的增加持续增大。     

电磁辐射法预测煤与瓦斯突出敏感指标及临界值的确定研究

分析了煤矿巷道掘进过程中接收的电磁辐射信号指标特征,给出了电磁辐射法预测煤与瓦斯突出的敏感指标及临界值的确定方法。该方法有利于电磁辐射预测煤与瓦斯突出技术在煤矿中的推广应用,可以提高煤矿突出危险预测的准确性。     

厚煤层综掘巷道煤壁瓦斯涌出规律分析

为了研究厚煤层综掘巷道煤壁瓦斯涌出规律,确定合理通风设计和完善瓦斯防治措施,运用矿井瓦斯分源预测法对厚煤层综掘巷道进行预测,同时选择相同地点实测瓦斯涌出量,通过数据分析和理论研究得出分源预测法的误差来源。研究发现巷道断面内暴露煤壁面周长与煤层厚度呈一次函数关系,并提出煤壁瓦斯涌出量预测修正系数及公式。