钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标预测突出的应用研究

对钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标进行了理论分析,论述了钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标在预测煤与瓦斯突出危险性应用中的影响因素。在此基础上,提出了一些减小指标测定误差的建议措施。     

钻屑指标变化规律及其在突出预测中的应用

对钻屑指标的原理进行了分析,重点研究钻屑量S和瓦斯解吸指标K1值在实际突出预测中的应用,探寻其在钻孔中的变化规律,并提出测定过程中减少误差的措施与方法.     

煤矿钻屑量与瓦斯解吸指标的测定影响因素研究

现行的煤与瓦斯突出预测方法中最常用的是钻屑指标法,其两个主要参数是钻屑量和解吸指标.在对预测的过程、步骤以及影响预测指标误差的因素进行分析的基础上,提出了从钻孔布置、施工、采样和仪器操作等方面采取一些措施,用以减小或避免测定过程中产生的误差,以便提高预测的准确性和可靠性.     

钻屑指标法在突出掘进工作面的应用

煤与瓦斯突出已经成为严重的矿山灾害之一,目前其常用的预测方法是钻屑指标法,而在预测过程中钻屑量和瓦斯解吸指标的测定准确度是最关键的,合理地选取一个敏感指标临界值,对防突工作很有效果。     

关于应用钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标判定突出危险性若干问题的讨论

<正> 钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标在掘进工作面突出危险性预测及防突措施效果检验中在现场得到了广泛的应用。白沙矿务局所属9对突出矿井,自1989年至1992年,共进行工作面预测预报及效果检验901次,其中有893次是采用钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标法检验的。笔者根据白沙矿务局诸突出矿井在应用钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标法进行预测预报所遇到的问题,结合现     

大兴矿七煤层钻屑瓦斯解吸指标临界值的确定

通过测定大兴矿的突出预测参数，建立了钻屑解吸指标同瓦斯压力、瓦斯放散初速度指标、煤的普氏系数和煤的挥发分之间的关系，进一步得出了适合大兴矿七煤层的钻屑解吸指标临界值。     

煤样重量对钻屑瓦斯解吸指标(△h_2)的影响程度研究

在现场打钻测定钻屑瓦斯解吸指标时,取得的10 g煤样中混有少量矸石或其它钻孔深度的煤样是常见现象,矸石的瓦斯解吸量与原煤的瓦斯解吸量差别很大,而混入其它钻孔深度的煤样等于瓦斯提前解吸;这两种影响因素必然会使测值变小,导致瓦斯突出危险预测结果背离实际,文章根据实验数据,分析煤样重量对钻屑瓦斯解吸指标测定准确率的影响程度,得出测定煤钻屑瓦斯解吸指标(△h2)时,合理的煤样重量的取值范围。     

水分对卧龙湖煤矿8~#煤层钻屑瓦斯解吸指标的影响研究

为了研究水分对钻屑瓦斯解吸指标的影响规律,通过实验室注水实验,记录并分析煤样在不同水分含量下的钻屑瓦斯解吸指标。结果表明:钻屑瓦斯解吸指标随着瓦斯吸附平衡压力的增大而增大,且与瓦斯压力呈幂函数关系;钻屑瓦斯解吸指标随着含水量的增加而降低,且水分初始增加时,对其影响较大;不同水分含量下的钻屑瓦斯解吸指标临界值不同,现场应用时需要考虑煤层的实际水分含量,从而提高突出预测准确率。     

孟津矿钻屑瓦斯解吸指标临界值研究

为了消除石门揭煤过程中煤与瓦斯突出危险性,孟津矿采用钻屑瓦斯解吸指标Δh2进行预测。通过煤与瓦斯突出能量方程及实验室测定的钻屑解吸强度和瓦斯压力的关系确定出孟津矿瓦斯突出压力临界值,进而推导出钻屑瓦斯解吸指标的临界值Δh2=200 Pa,结果表明:该临界值适合孟津矿,保证了煤矿安全生产。     

卧龙湖煤矿10煤层瓦斯解吸特性及突出敏感性指标研究

采用理论分析和实验室实验相结合的方法,以工作面回采期间现场工程实践进行跟踪考察,对卧龙湖煤矿10煤层钻屑瓦斯解吸指标敏感性进行了分析,通过对实验室测定的钻屑瓦斯解吸指标K1和Δh2值与实验室测定初始瓦斯解吸量进行对比,发现K1值比Δh2值更具可靠性。通过对钻屑瓦斯解吸指标K1和Δh2值与吸附平衡瓦斯压力P进行拟合,得到幂指数关系方程。通过对现场测定的钻屑瓦斯解吸指标K1,Δh2值进行对比分析,获得预测敏感指标的变化规律,分析钻屑瓦斯解吸指标K1,Δh2的敏感性,结果证明K1值敏感性高于Δh2。     

祁南煤矿72#煤层钻屑瓦斯解吸指标敏感性分析

为了确定祁南煤矿72#煤层钻屑瓦斯解吸指标的敏感性,采用实验室实验和现场统计分析相结合的方法进行研究。通过实验室模拟现场测定指标,掌握钻屑瓦斯解吸指标与吸附平衡压力之间的关系,结合煤层区域预测指标(瓦斯压力)得到指标的参考临界值。以714运输巷为考察对象,采用现场实测方法研究指标的分布规律和相关性,并利用临界值迫近度法对敏感性进行定量分析,结果表明:在突出危险性预测和效果检验工作中,祁南煤矿72#煤层钻屑瓦斯解吸指标Δh2相对K1敏感性更高,可作为主要预测指标。     

基于决策树ID3改进算法的煤与瓦斯突出预测

为提高工作面突出预测指标预测的准确率,根据灰色相关理论和决策树ID3算法,提出了基于决策树ID3改进算法的煤层工作面煤与瓦斯突出预测方法。该方法以工作面的钻屑解吸指标作为主要决策属性,以地质构造、瓦斯浓度变化等现场较为直观的突出征兆作为辅助决策属性,同时根据矿井实际工作面煤与瓦斯突出数据建立预测样本数据集,把决策属性的相对灰色关联度作为决策树ID3改进算法的最大信息增益计算权重,建立了煤层工作面煤与瓦斯突出决策树预测模型,并采用该预测模型对10组煤与瓦斯突出数据进行了预测,结果表明,该模型预测的准确率显著高于采用单一钻屑指标预测的准确率。     

煤与瓦斯突出预测专家系统的设计与实现

介绍了煤与瓦斯突出预测专家系统实现的关键技术。以煤与瓦斯突出预测的灵敏指标为基础,建立了煤与瓦斯突出区域预测?工作面预测的推理知识模型。借助XF专家系统开发工具,设计实现了一个基于W indows平台的煤与瓦斯突出预测专家系统。初步应用表明该专家系统基本能以专家级水平对煤与瓦斯突出做出预测。     

遗传算法与神经网络的结合在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用研究

将反映煤与瓦斯突出的重要特征指标:最大钻屑量(S)、钻屑解析指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q0)和煤的坚固性系数(f)通过神经网络与遗传算法有效结合,建立煤与瓦斯突出危险性预测模型,并通过现场实测数据进行突出危险性预测。结果表明:两种算法的结合对煤与瓦斯突出危险性预测是有效的,它与传统的预测方法相比收效速度更快,容错能力更强,预测精度更高。     

基于煤层突出特征的工作面预测指标确定

为了确定突出煤层工作面突出预测敏感指标及合理临界值,以四季春煤矿6号煤层为例,通过总结矿井及邻近区域6号煤层的煤与瓦斯突出特征,构建了6号煤层工作面突出预测指标敏感性考察标准,基于敏感性考察标准统一对比了各工作面突出预测指标比值敏感程度,确定了6号煤层敏感指标钻屑瓦斯解析指标和辅助预测指标钻屑量。采用实验室测试和历史数据拟合计算、现场考察修正、扩大应用确定三步递进式敏感指标临界值确定方法,确定了6号煤层工作面突出预测敏感指标钻屑瓦斯解析指标临界值为0.51 mL/(g·min^1/2),辅助预测指标钻屑量临界值为6 kg/m。