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岔角滩煤矿为煤与瓦斯突出矿井,为了准确掌握C19煤层瓦斯赋存情况,以制定切实可行的瓦斯治理方案,因此对矿井C19煤层的瓦斯赋存规律进行研究。通过对岔角滩煤矿C19煤层瓦斯相关参数的测试,并结合影响矿井瓦斯压力和瓦斯含量的主要因素,研究了C19煤层瓦斯参数与煤层埋藏深度之间的关系。 相似文献
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邹庄煤矿为宿县矿区新建矿井,32煤层为即将开采煤层,72煤层为下一开采煤层。72煤层受岩浆岩侵蚀严重,且埋深较32煤层深,因此72煤层的瓦斯赋存情况更加复杂。文章系统分析影响瓦斯赋存的因素,采用灰色关联方法,对影响72煤层瓦斯含量的各个因素进行研究,建立了灰色关联模型,并计算出了各项因素的关联度。研究结果表明:影响邹庄煤矿72煤层瓦斯赋存的主要因素为煤的灰分、煤层埋藏深度、地层厚度、挥发分、煤厚与地层厚度比等,利用多元回归的分析方法对邹庄煤矿72煤层的瓦斯含量进行预测,并为其以后的安全开采提供前瞻性预测数据。 相似文献
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为了有效预防煤与瓦斯突出,通过对何庄矿煤层瓦斯压力及瓦斯含量、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、构造煤发育情况及瓦斯动力现象等参数的分析,提出采用瓦斯参数结合瓦斯地质分析法对矿井二1煤层进行煤与瓦斯区域突出危险性预测。预测结果表明:二1煤层在埋深388 m以深的区域划为突出危险区域,构造煤是控制何庄矿煤与瓦斯突出的主要因素。 相似文献
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马依西一井为在建矿井,煤层瓦斯资料缺乏,通过分析测得的地勘期间采集的煤芯样的瓦斯含量,得出了矿井瓦斯赋存的基本特征。并对各主采煤层采样点埋深、标高和瓦斯含量进行回归统计分析,得出了煤层瓦斯赋存的规律。依据朗格缪尔公式,反算煤层瓦斯压力,并运用综合指标法结合反算的瓦斯压力,对回风井揭煤点处的煤与瓦斯突出危险性进行了评估。 相似文献
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解放层的开采可有效降低被解放层的瓦斯压力和含量,对解放层开采瓦斯涌出规律进行研究,可摸清矿井开采煤层瓦斯赋存情况及涌出特点,为工作面瓦斯抽采系统设计及瓦斯治理措施提供依据.夹河煤矿-1010m采区7煤层作为上解放层开采对9煤层的解放效果进行了研究和分析,确定了7煤层的开采可有效卸压9煤层瓦斯压力、降低9煤层瓦斯含量. 相似文献
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通过实测下霍煤矿3号煤层的原始瓦斯含量、气体组分等瓦斯基本参数,结合地勘期间的瓦斯含量数据、煤层赋存条件、开采技术条件和设计开采方案,在研究下霍煤矿3号煤层瓦斯含量分布规律的基础上,推测出下霍煤矿井田范围内的3号煤层既有甲烷带,又有瓦斯风化带,采用分源预测法对下霍煤矿一、二采区3号煤层开采时的矿井瓦斯涌出量进行了预测。 相似文献
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近距离保护层开采工作面瓦斯治理技术 总被引:4,自引:0,他引:4
对乌兰煤矿保护层开采5767工作面的瓦斯涌出规律进行了研究,针对7号煤层和其下部的8号煤层情况,采用顺层、回风巷大倾角钻孔抽采、地面钻井卸压抽采、采空区埋管抽采和穿层钻孔抽采的立体式瓦斯综合治理方法,并对治理效果进行了考察。结果表明:通过采取立体分源瓦斯治理措施,5767工作面回采时瓦斯浓度超限问题得到了有效解决,工作面风量由之前的1 700m3/min降至700 m3/min,回风流中瓦斯体积分数为0.32%~0.60%,保证了工作面的安全回采。 相似文献
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以山西高河能源有限公司3煤层地勘瓦斯参数为基础,以现场实测瓦斯参数为依据,通过对地堪数据进行修正,采用实测值与地勘数据相结合的方式,综合分析了产能提升情况下矿井瓦斯涌出规律,建立了3煤层瓦斯赋存规律数学模型。依据《矿井瓦斯涌出量预测方法》(AQ1018—2006),采用分源预测法,对掘进工作面、回采工作面、盘区、矿井等瓦斯涌出量进行预测,得出各区域瓦斯涌出最大值。通过对瓦斯赋存规律的研究,为矿井在产能提升情况下制订相应的瓦斯治理措施以及今后的矿井瓦斯抽采设计提供了重要参考,也为矿井瓦斯治理提供了更可靠的依据。 相似文献
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针对山西焦煤集团屯兰矿近距离煤层群开采过程中,采煤工作面底板瓦斯超限的问题,通过对近距离煤层群采掘工作面底板煤岩增透机理分析及回采工作面邻近层瓦斯涌出量计算,得出18205工作面底板瓦斯涌出量增大原因:18205工作面底板受采动影响,煤岩体形成裂隙带和卸压带,煤岩透气性系数成百倍增加,渗透率增大,为下邻近层瓦斯涌出提供了通道;下邻近层9#煤层瓦斯涌出量占18205工作面瓦斯涌出量的比例高达11.4﹪。结合理论分析、计算及开采条件,进行了底抽巷瓦斯抽采实验研究。结果表明:底板瓦斯浓度由0.46%降至0.1%,瓦斯抽放率提高了17%,矿井通风能力得到了提升。 相似文献
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基于偏最小二乘回归的回采工作面瓦斯涌出量预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对回采工作面瓦斯涌出量回归建模过程中自变量间出现多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归(PLS)对瓦斯涌出量进行预测的建模思路。选取地质及采矿2个方面共12个参数指标作为回归因子,利用15个瓦斯涌出实例为建模样本,建立了回采工作面瓦斯涌出量的偏最小二乘回归模型。建立的模型对训练样本拟合效果良好,最大误差为6.09%,平均误差仅为2.06%;对其余几个案例进行预测,精度优于主成分分析和BP神经网络,与最小二乘-支持向量机模型相当。研究表明,基于偏最小二乘回归进行工作面瓦斯涌出量预测是一种有效可行的方法。 相似文献
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