基于瓦斯浓度变化的煤与瓦斯突出预警技术

为实现掘进工作面煤与瓦斯突出的实时、准确和超前预测,提出了一种基于瓦斯浓度变化的煤与瓦斯突出预警方法,通过掘进工作面煤体瓦斯压力反演技术,确定了煤与瓦斯突出临界条件,构建了煤与瓦斯突出预警模型,在此基础上研制了基于瓦斯浓度变化的非接触式煤与瓦斯突出预警系统。应用结果表明,该系统能够实时监测掘进工作面瓦斯浓度变化和风量信息,并提前一个工作班次对煤与瓦斯突出区域进行非接触实时灾害预警。     

AQ 1029—2007《煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范》传感器设置修订意见

AQ 1029—2007《煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范》有关传感器设置拟修订的主要内容包括:采煤工作面回风隅角设置甲烷传感器;煤与瓦斯突出煤层采煤工作面进风巷和掘进工作面的进风分风口处增设甲烷传感器;"便携式甲烷检测报警仪"修改为"便携式无线甲烷检测报警仪",增加了无线传输要求;增加掘锚一体机、连续采煤机、锚杆钻车、梭车、矿用防爆型柴油机车、无轨胶轮车等瓦斯监测要求;煤与瓦斯突出煤层采煤工作面回风巷和掘进巷道回风流中增设风速传感器;煤与瓦斯突出煤层采煤工作面进风巷和掘进巷道的进风分风口处增设风向传感器等。     

2016年版《煤矿安全规程》监控与通信条款解析

2016年版《煤矿安全规程》第十一章"监控与通信"共4节23条,较2011年版《煤矿安全规程》增加了如下内容:人员位置监测、移动通信、图像监视;安全监控系统必须实时上传数据,煤与瓦斯突出报警,风向传感器,全量程或高低浓度甲烷传感器等;允许安全监控系统使用光缆;将热催化甲烷传感器调校周期提高至15d,可能造成局部通风机停电的风电闭锁试验每半年1次等;在采煤工作面回风隅角、突出矿井采煤工作面进风巷、高瓦斯和突出矿井采煤工作面回风巷中部、突出矿井的煤巷和半煤岩巷及有瓦斯涌出岩巷的掘进工作面的进风分风口处、高瓦斯矿井双巷掘进工作面混合回风流处、高瓦斯和突出矿井掘进巷道中部、采区回风巷、一翼回风巷及总回风巷、井下煤仓、封闭的带式输送机地面走廊内、带式输送机滚筒上方、连续采煤机、锚杆钻车、梭车、矿用防爆型柴油机车和无轨胶轮车等地点和设备上增设甲烷传感器。     

基于声音识别的煤矿重特大事故报警方法研究

煤矿瓦斯与煤尘爆炸会产生爆炸声,煤与瓦斯突出会产生煤炮声、支架发出的嘎嘎声和破裂折断声等,冲击地压会产生巨大的岩石破碎声响和震动等,煤矿透水会发出“嘶嘶”的水叫声、大量透水会产生水流声等,煤矿顶板冒落会发出顶板断裂声、煤岩落地撞击声、支护损毁声等。针对煤矿重特大事故声音特点,提出了煤矿井下瓦斯与煤尘爆炸、煤与瓦斯突出、冲击地压、水灾、顶板冒落等事故报警方法:各事故声音的时域和频域特征与其他声音不同,可通过矿用防爆拾音设备和系统实时监测声音,通过声音智能分析和声音频率、幅度、短时能量等特征参数分析感知事故并报警;通过监测和分析不同监测地点声音强度特征、声音发生的先后关系和防爆拾音设备损坏的先后关系等判定事故发生地点;根据各事故特点提出了多信息融合分析的灾害识别方法,减小工作面落煤、爆破作业、采煤设备、掘进设备、运输提升设备、供电设备、乳化液泵、水泵和局部通风机工作等产生的声音干扰。论述了不同拾音设备的优缺点,矿用拾音设备宜采用麦克风阵列;研究了适用于煤矿重特大事故的声音识别分类器。     

基于UWB的工作面进尺采集系统

为实现工作面进尺监测,采用超宽带（Ultra Wide Band,UWB）技术和双边双向测距方法,以UWB定位基站为核心,在工作面端头支架安装定位标签进行信息采集,数据通过以太网上传至上位机进行坐标解算,自动采集工作面进尺数据,为矿压监测提供位置信息。应用结果表明,该系统运行正常,能实时采集工作面进尺信息,对矿压数据进行监测,应用效果良好。     

贵州矿区煤与瓦斯突出特征及其防治对策

通过收集分析贵州矿区381对矿井、695层煤的突出指标和以往120对矿井发生的214起典型煤与瓦斯突出事故,对贵州矿区煤与瓦斯突出指标分布特点及突出特征进行了研究,提出了针对性的防突措施:加大煤层突出指标的测试工作,对黔北、织纳、六枝、盘江、水城等突出强度大和突出次数多的矿区制定严格的管理制度,加大煤巷掘进工作面的防突工作,并加强放炮管理、动力现象监测和地质构造探测,以此减少贵州矿区煤与瓦斯突出事故。     

基于PCA与权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测

为实现对工作面煤与瓦斯突出快速、准确和动态的预测,提出一种基于主成分分析和权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测方法,通过建立工作面煤与瓦斯突出预测的权重贝叶斯模型进行突出危险性等级预测。利用主成分分析确定预测模型中分类变量权重以提高预测准确性。在此基础上,设计基于相似度的训练样本数据更新方式实现对突出预测模型的有效重构。实验结果表明,与朴素贝叶斯模型和权重贝叶斯模型相比,基于主成分分析和权重贝叶斯工作面煤与瓦斯突出预测方法能快速获得高准确度的突出预测结果,为现场指导矿井工作面安全生产提供参考。     

综采工作面区域网格化分区方法及其应用

针对综采工作面生产的精细化管理需求,提出了一种综采工作面区域网格化分区方法。以综采工作面空间区域及作业循环图表为依据,在静态层面将综采工作面区域划分为回风端头区域、头三角煤区域、中部采煤区域、尾三角煤区域和进风端头区域;结合生产过程中割煤、移架和推溜3个工序,进一步对中部采煤区域进行动态分区,划分为割煤区域、移架区域、推溜区域和过渡区域。以综采工作面矿压特征分析为例,说明了网格化分区后的矿压特征分析结果相对工作面整体区域矿压特征分析结果具有更强的针对性。     

瓦斯地质动态分析及瓦斯涌出实时预警系统

为了防止煤与瓦斯突出事故,提高矿井的安全保障能力,结合新元公司实际情况,建立了瓦斯地质动态分析及瓦斯涌出实时预警系统。在统计和分析该公司矿井瓦斯地质相关资料的基础上,创建了瓦斯地质空间数据库,采用动态分析技术筛选出了影响瓦斯赋存的主控因素,自动绘制了瓦斯参数等值线并划分出突出危险区。对突出危险区内的工作面进行重点关注,考察其瓦斯涌出特征及预警指标,并与瓦斯监测系统无缝连接,实现了非接触式连续预警。     

基于DSP和单片机的煤与瓦斯突出监测系统设计

针对目前常用的接触式煤与瓦斯突出预报方式需要专门施工作业且操作复杂、可靠性差等问题,根据煤与瓦斯突出伴随产生电磁辐射信号的基本原理,提出了一种基于DSP和单片机的煤与瓦斯突出监测系统的设计方案,给出了该系统的结构、功能及软硬件实现方法。该系统采用TMS320C5409 DSP和AT89S5单片机的双CPU工作模式,分别完成数据采集和处理任务、整个系统的协调和人机交互任务,大大提高了系统运行效率,实现了实时、非接触式的煤与瓦斯突出预测。     

突出煤层中软煤厚度与电磁辐射规律研究

通过试验研究了软煤厚度和煤与瓦斯突出的关系,得出软煤厚度突增(变化率≥10%)或一段时间内厚度持续在0.8m以上时突出危险性增大的结论;为了提高突出预测准确率,采用电磁辐射技术分析了软煤厚度和电磁辐射的响应规律,结果表明,软煤电磁辐射高于硬煤,软煤厚度增加或持续较大(≥0.8m)时,电磁辐射值也相应增高或持续很高,突出危险性增大;软煤厚度和电磁辐射信号呈很好的正相关性,相关系数为0.824。     

煤与瓦斯突出电磁辐射的监测及应用

根据煤与瓦斯突出产生电磁辐射的原理和煤岩破裂电磁辐射信号的特征，设计出了电磁辐射监测仪．并将该监测仪应用于煤与瓦斯突出的预测预报，得到了大量的实验数据．从中总结出煤与瓦斯突出危险程度与电磁辐射强度和脉冲数的关系，给出了有突出危险时电磁辐射强度和脉冲数的临界值。实验证明电磁辐射监测仪在实际应用中效果良好。     

煤与瓦斯突出协同预测技术研究及应用

针对现有煤与瓦斯突出预测技术难以实现时间和空间领域的全方位连续预测、防突预测结果利用率低、预测信息发布滞后等问题,提出了一套适用于现代化高产高效矿井的多因素、全方位、时空连续型的煤与瓦斯突出协同预测技术体系.按照煤与瓦斯突出形成的时空维度,将煤与瓦斯突出危险性预测划分为以空间维度为主的区域突出危险性预测和以时间维度为主的局部突出危险性预测.通过对地质构造、煤层埋深、煤体煤质、软煤分布、钻屑指标、瓦斯涌出初速度等区域、局部防突预测数据的深度挖掘分析,得到区域、局部突出危险性预测结果,并按照一定规则进行有效融合,实现时间和空间范围内的连续监测预警.研发了配套的防突信息综合管控平台和WTC-1型瓦斯突出数据采集仪,为煤与瓦斯突出协同预测技术的实现提供了软硬件支撑.现场应用结果表明,该技术预测准确率超过90%,防突预测结果单次审批时间缩短为原来的22.5%,防突信息综合管控平台多次超前捕捉到了煤与瓦斯突出危险,提高了矿井防突信息利用效率.     

核k均值RBFNN的煤与瓦斯突出预测研究

针对BPNN模型在煤与瓦斯突出预测中存在收敛慢、误差较大等问题,建立了RBFNN模型对煤与瓦斯突出进行预测。采用对样本具有普适性的核k均值聚类算法来确定RBF的中心、梯度下降自适应算法优化网络宽度参数和递推最小二乘法算法调整网络权值。并用国内煤矿的煤与瓦斯突出实测数据对该混合算法及模型进行了验证。实验结果表明,本研究的方法在预测精度和收敛速度上均优于BPNN和基于经典k均值聚类算法的RBFNN,具有良好的实用性和有效性。     

基于模糊Petri网的瓦斯突出空间模型

瓦斯突出相关影响因素具有明显的时空特性,煤层突出危险程度的判别是一个多因素决定的模糊事件,模糊Petri网在离散事件动态建模具有突出的优势。在分析瓦斯突出空间数据分布及模糊性应用基础上,对比分析基本Petri网和模糊Petri网的知识表示,结合瓦斯突出各因素空间分布的特点,扩展了模糊Petrie网的相关组件成分,建立基于模糊Petri网的瓦斯突出空间模型,使瓦斯突出影响因素在不同的空间位置通过空间模型表示出来,进一步描述了瓦斯突出空间位置动态转换,在实际预测中具有现实的意义和可操作性。     

低温冻结石门揭煤煤体温度及力学性能变化规律研究

为研究低温冻结石门揭煤煤体温度及力学性能变化规律,制作煤样时将U形铜管预埋在内并进行注液氮冻结,通过温度测量、红外热成像、单轴压缩等试验分析了不同冻结时间下煤样内部及表面温度和应力-应变变化特征。试验结果表明:随着冻结时间的增加,煤样内部及表面温度呈下降趋势;煤样表面最低温度位于U形铜管附近,煤样表面最高温度位于煤样边界;在压密阶段,随着冻结时间的增加,煤样应变逐渐减小,压密阶段缩短;在弹性变形阶段和屈服阶段,随着冻结时间的增加,煤样最大应力和弹性模量均呈增大趋势。     

基于SuperMap的煤与瓦斯突出预测管理系统的设计

介绍了SuperMap地理信息软件的特点,提出了一种基于SuperMap的煤与瓦斯突出预测管理系统的设计方案,阐述了系统功能模块的设计和系统的开发流程。该系统将GIS信息技术应用到煤与瓦斯突出预测管理中,并采用SuperMap全组件式软件作为开发平台,为煤与瓦斯突出的预测开辟了新的途径,不但提高了煤与瓦斯突出预测的准确性和可靠性,而且实现了煤与瓦斯突出预测的动态化管理,并能为突出事故提供防治措施和应急预案。     

基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测研究

贝叶斯网络是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一。为了正确预测煤与瓦斯突出的危险性,提出了一种基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测方法。在综合影响煤与瓦斯突出的因素和领域专家知识的基础上建立了网络结构,通过对先验知识和样本数据的学习,实现了煤与瓦斯突出的预测,取得了较好的效果。实验表明,该模型网络学习速度快,准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。     

基于突变级数法的煤与瓦斯突出危险性预测

针对煤与瓦斯突出发生的内在机理非常复杂、难以建立合适的多因素非线性预测模型的问题,提出了基于突变级数法的煤与瓦斯突出危险性预测方法。该方法选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,确定了不同冲击危险等级的突变级数,并应用于其他待判样本的预测。实际应用结果表明,该方法能较准确地反映煤与瓦斯突出的危险程度,预测精度较高。     

煤与瓦斯突出预测的随机森林模型

煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中主要的动力灾害之一,针对煤与瓦斯突出等级预测问题,提高突出预测的准确率,选取最大主应力、瓦斯压力、瓦斯含量、顶板岩性、距断裂距离、煤层厚度、开采垂深、绝对瓦斯涌出量和相对瓦斯涌出量9个影响因素作为煤与瓦斯突出等级预测的评价指标,同时对相关程度较高的评价指标进行因子分析,提取公共因子,用随机森林算法进行训练预测,建立了基于因子分析的煤与瓦斯突出预测的随机森林模型。通过煤矿实测19组煤与瓦斯突出的数据作为训练样本数据集进行模型的训练,5组数据作为该预测模型的测试数据,进行煤与瓦斯突出预测,同时通过其他预测模型预测结果的对比,验证了随机森林算法在煤与瓦斯突出预测中具有较高的准确度。