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运用瓦斯地质理论,以平顶山矿区八矿为研究对象,基于地质构造对区域、矿区和井田瓦斯赋存的控制特征,研究了三级构造对平顶山八矿突出煤层瓦斯赋存的地质构造逐级控制特征。研究表明:区域构造奠定了平顶山矿区高瓦斯的基调;矿区构造将平顶山矿区划分为东西2个瓦斯赋存单元,瓦斯赋存以李口向斜呈轴对称分布;井田构造控制着矿井突出煤层的瓦斯赋存和构造煤分布,造成煤层瓦斯突出危险呈条带分布,合理划分出煤与瓦斯突出发生有利地带。 相似文献
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通过对平顶山煤业集团八矿(以下简称平煤八矿)历年来煤与瓦斯突出事故的统计与分析,从优化采面设计,强化防突措施,试用瑞利波前探新技术等着手,创新防突技术管理,综合治理煤与瓦斯突出,连续六年没有发生煤与瓦斯突出事故,取得了较好的经济效益,实现了安全生产. 相似文献
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平顶山矿区煤与瓦斯突出的预测及防治 总被引:10,自引:3,他引:7
针对平顶山矿区瓦斯赋存的地质条件,论述了地质构造对煤层瓦斯赋存的控制,提出了煤与瓦斯突出的预测及防治措施,即采用掘进工作面防突级管理措施和回采工作面防突措施,根据平顶山矿区的实际情况,对常规的预测方法进行了改进,改进后的措施用于平煤八矿己15-13190等综采工作面,效果良好。 相似文献
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本文简要描述了在八矿己15-14081工作在风巷发生的平顶山矿区有史以来的最大一次煤与瓦斯突出,分析了突出原因,提出了下一步防突管理对策。 相似文献
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防治煤与瓦斯突出方法及效果鹤壁矿务局六矿李朝堂,张明杰六矿井田位于河南省鹤壁市矿区南部,南邻八矿,北与五矿相邻,浅部至二_1煤露头,深部至─800m,走向长6.5km,倾斜长2.7km,面积的18km ̄2。1964年投产,现核定井型75万t/a,19... 相似文献
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平顶山东部矿区构造煤的煤岩特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
煤和瓦斯突出已经成为影响平顶山东部矿区(八矿和十二矿)矿井生产的重要因素和急待解决的课题.本文应用煤岩学理论和研究方法,并采取正常点和突出点的对比研究,对该矿区主要突出煤层(已_(15-17)煤层)的煤岩特征进行了鉴定分析,同时做了相应的△P和f值的实验测定.结果表明:煤岩特征是煤与瓦斯突出的物质基础和先决条件,通过对本矿区构造煤的煤岩研究,探讨了煤岩特征与煤和瓦斯突出的关系,进而为煤和瓦斯突出预测提供理论依据. 相似文献
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开采保护层煤层的防突作用效果分析 总被引:3,自引:1,他引:2
鉴于开采保护层是最有效、最经济的防止煤与瓦斯突出的技术措施,为此对平顶山四矿开采保护层的作用效果进行检验,分析了保护层煤层残余瓦斯压力、残余瓦斯含量、被保护层煤层厚度变化以及被保护层煤层透气性系数变化率等指标.分析结果表明:开采保护层消除了煤与瓦斯突出危险性,使突出危险区域转化为非突出危险区域,为安全生产创造了有利条件.同时,建立了平顶山四矿在保护层开采过程中形成的保护层开采效果分析适应的指标体系. 相似文献
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煤与瓦斯突出预测层次分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对煤与瓦斯突出是多因素共同作用的地质动力现象,以平顶山矿区东部3个煤矿(八矿、十矿、十二矿)工作面为例,建立了煤与瓦斯突出层次分析模型,并确定了煤与瓦斯影响因素的权重,同时,建立了煤与瓦斯突出预测模糊综合评判模型,划分出不同的突出危险性等级,为预测和防治煤与瓦斯突出提供了科学依据。 相似文献
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煤与瓦斯突出预测预报方法探讨芙蓉矿务局刘天应,刘新民根据国内外研究瓦斯突出预测预报现状和发展趋势,结合我局白皎矿的实际条件,经过研究,筛选出3组不同特点的参数进行综合分析,依据分析结果判定煤层的突出危险性。第1组地质因素。国内外研究者的共识是瓦斯突出... 相似文献
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鹤煤公司八矿开采的二1煤层属勉强可抽放煤层,为确保认真落实《防治煤与瓦斯突出规定》,八矿根据自身特点,对较难抽放煤层的采区采取一系列有效的区域防突措施,确保了八矿较难抽放煤层的抽放效果和《防治煤与瓦斯突出规定》的严格落实。 相似文献
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皮带运输机经济运行监测系统平顶山矿务局十一矿于励民,李功1引言皮带运输是煤矿生产中的主要运输方式,其耗电量约占炮采面总耗电量的75%以上,其节电工作不容忽视。我矿是年产设计为60万t的中型矿井,正常生产中,一般保持4个炮采面,皮带机约20部左右。因此... 相似文献
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阳泉煤业集团有限责任公司新景矿3#煤层属于煤与瓦斯突出煤层,采用工作面放震动炮、落煤炮等诱导煤与瓦斯突出措施,既不安全,又严重影响了回采工作面生产效率。通过采用工作面应力衰减段实施浅孔注水水力挤出,以及工作面进风巷打本煤层预抽瓦斯钻孔,在应力峰值段实施瓦斯抽放的综合防突技术,较好地消除了工作面突出危险性,提高了单产,实现了安全回采。 相似文献
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为提高煤与瓦斯突出预测的可行性与准确性,将因子分析法与BP神经网络方法相结合,提出一种改进的BP神经网络预测方法。根据平顶山八矿煤与瓦斯突出相关主要影响因素的原始数据,使用因子分析法对9个煤与瓦斯突出影响因素的原始数据进行降维处理,得到3个公共因子;将3个公共因子代替原有的9个煤与瓦斯突出影响因素作为BP神经网络输入层参数,建立因子分析法与BP神经网络法相结合的煤与瓦斯突出预测模型,对平顶山八矿煤与瓦斯突出进行预测。选取平顶山八矿煤与瓦斯突出样本对改进的BP神经网络预测方法进行验证,结果表明:3个预测样本的相对误差分别为1. 79%、3. 54%、0. 83%,均小于10. 00%。采用改进的BP神经网络预测方法可有效解决传统的BP神经网络因为输入层参数过多而数据处理效率低、迭代速率慢与精确度低等问题。 相似文献
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