基于瓦斯地质图的工作面突出区域预测技术

为了准确预测工作面的突出危险性,在整理分析工作面瓦斯地质资料的基础上,实测了大量的瓦斯基础参数,研究了15#煤层的吸附特征,提出并确定了工作面区域预测指标及临界值,研究了工作面的瓦斯赋存规律,编制了工作面瓦斯地质图,对工作面进行了区域预测,并对预测结果进行了验证.研究结果表明:15#煤层煤的吸附能力较强,以瓦斯含量10.0 m3/t和绝对涌出量4.0 m3/min作为预测指标和临界值是可靠的,采用瓦斯地质图方法进行工作面突出区域预测和分级管理,瓦斯赋存规律一目了然,预测结果可靠,预测方法简洁有效,便于现场操作.该成果对于防治工作面的煤与瓦斯突出具有一定的参考价值和指导意义.     

金佳矿7#煤层掘进工作面突出预测理论与实践

基于煤与瓦斯突出流变—突变机理,探讨了金佳矿7#煤层掘进工作面采用放炮后落煤瓦斯涌出量动态指标预测突出危险性,确定了指标临界值,并介绍了初步试验效果。     

金佳矿7^#煤层掘进工作面突出预测理论与实践

基于煤与瓦斯突出流变一突变机理，探讨了金佳矿7^#煤层掘进工作面采用放炮后落煤瓦斯涌出量动态指标预测突出危险性，确定了指标临界值，并介绍了初步试验效果。     

煤与瓦斯突出综合预测指标临界值的优化

为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性、保障采掘工作面的安全、高效推进和降低防突工程成本,根据"三率"(预测突出率、突出预测准确率、不突出预测准确率)各自具有的合理区间属性和权重,以张集煤矿采掘工作面为例,采用区间数关联决策方法,得出综合预测指标F′的最优化区间为[370,380];根据加权灰靶决策方法,得出预测指标临界值排序为400、390、380等;取最优化区间和排序靠前的临界值的交集,得到煤与瓦斯突出综合预测指标F′的临界值为380,并开展现场应用。结果表明,考虑评价指标的区间属性,并取预测指标区间与排序靠前的临界值的交集作为煤与瓦斯突出预测综合指标F′的最优临界值方法是合理的。     

钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标在防突预测的应用

针对井下复杂环境因素对煤与瓦斯突出危险性预测指标确定的影响和预测指标确定的要求,着重研究了钻屑量与钻屑解吸指标在煤与瓦斯防突中的应用及钻屑瓦斯解吸指标之间的关系,分析了突出危险性预测中影响单指标值测定误差的常见因素,并在此基础上提出了一些指标测定中应该注意的事项和减少误差的措施.     

煤与瓦斯突出预测层次分析-模糊综合评判方法

将层次分析和模糊综合评判方法结合起来应用于煤与瓦斯突出预测研究中.运用层次分析法确定了煤与瓦斯突出各影响因素权重系数,采用隶属函数构造了单因素判别矩阵,并运用模糊综合评判法建立了煤与瓦斯突出预测模型. 对平顶山研究区典型工作面进行了瓦斯突出危险性的定量预测和突出等级划分.结果表明,应用层次分析-模糊综合评判方法预测煤与瓦斯突出强度是可行的.     

改进的层次分析法在煤与瓦斯突出危险等级预测中的应用

为了更合理地确定影响煤与瓦斯突出因素的权重,在层次分析法判断矩阵的构造上,论文主要用三标度法对传统的九标度法进行改进。利用改进的层次分析法确定影响煤与瓦斯突出各因素的权重,用隶属度构造了单因素模糊判别矩阵,用模糊综合评判建立了预测煤与瓦斯突出的多种模型,并且进行了二级模糊综合评判。将改进的层次分析法和二级模糊综合评判结合起来应用于煤与瓦斯突出危险等级预测中。对神仙坡等煤矿的多个工作面进行了煤与瓦斯突出危险等级预测。结果表明,利用改进的层次分析法——二级模糊综合评判预测煤与瓦斯突出等级是合理可行的,可以较准确地进行等级预测。     

基于软测量和数据融合的煤与瓦斯突出预测

文章针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在的不足,提出了一种基于软测量和数据融合技术的煤与瓦斯突出危险状况预测方法;利用检测到的煤与瓦斯突出的多种影响因素数据,建立了基于模糊BP神经网络的软测量模型对煤与瓦斯突出危险状况进行动态和准确地预测,并应用基于均值的分批估计融合方法对检测到的因素数据进行处理,提高数据检测的精度,进一步增强煤与瓦斯突出危险状况预测的准确性;通过实例对方法进行验证,结果表明,提出的方法预测准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出预测方法.     

基于电磁辐射原理的煤与瓦斯突出危险性预测

为实现煤与瓦斯突出危险性的动态、连续预测,根据煤岩强度统计损伤理论,分析煤岩电磁辐射强度与应力关系,建立不同泊松比煤岩动力灾害与电磁辐射响应模型。利用基于该模型研制的KBD7在线式电磁辐射监测仪,对沈阳煤业集团红菱煤矿1200工作面集中运输巷和1204工作面回风顺槽进行连续监测,预测两工作面的煤与瓦斯突出危险性。结果表明:电磁辐射强度与常规预测指标、煤与瓦斯突出危险性有很好的相关性;1200掘进工作面电磁辐射临界值为49 mV,煤与瓦斯无突出危险预测准确率为100%,有突出危险预测准确率在70%以上;1204工作面未预测出瓦斯突出危险情况。该方法可实现煤与瓦斯突出危险性的非接触、动态、连续、定向及区域性监测,为煤矿安全生产提供了技术支持。     

基于粗糙集与粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型

针对煤矿开采中煤与瓦斯突出的预测问题,在综合分析瓦斯突出影响因素的基础上,利用粗糙集理论和支持向量机相结合的方法,选取煤厚变化、地质构造、煤坚固性系数、巷道采压、瓦斯变化、钻屑瓦斯解吸值等10个特征指标建立瓦斯突出预测决策表,并利用粗糙集理论中的属性约简算法剔除冗余信息,再使用粒子群算法优化支持向量机的参数,通过核函数将瓦斯突出主控因素映射到高维空间,拟合主控因素与瓦斯突出强度之间的非线性映射关系,建立了基于粗糙集理论和粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型.选用典型的瓦斯突出实例作为学习样本,以河南某矿的突出实例作为测试样本进行预测.实验结果表明,该模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求,预测结果与实际结果一致,准确率较高,具有较好的适应性.     

基于案例推理和数据融合的煤与瓦斯突出预测

为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,确保煤矿安全生产,考虑影响煤与瓦斯突出多种因素,提出了一种基于案例推理和数据融合技术的煤与瓦斯突出预测方法.利用基于均值的分批估计融合方法对判别煤与瓦斯突出指标的多传感器数据进行处理以获取更为准确、可靠的数据以提高预测准确性,以获得的多种判别煤与瓦斯突出指标数据为输入利用案例...     

潘一矿煤与瓦斯突出危险性模式识别与概率预测

通过地质动力区划方法确定了区域地质构造背景.在查明多个突出影响因素与突出危险性之间的内在联系的基础上,建立了多因素模式识别模型,确定了煤与瓦斯突出概率预测准则,采用多因素模式识别概率预测方法完成煤与瓦斯突出危险性的区域预测.划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出了评估,提高了瓦斯灾害预测的准确性.     

煤与瓦斯突出预测敏感指标

为系统反映评价指标自身属性并和煤与瓦斯突出实际相结合,提高预测和判别的准确性与严谨性,分别建立基于"三率"(突出预测率、突出预测准确率、不突出预测准确率)的"效益、成本型"属性和"区间型"属性的煤与瓦斯突出预测敏感指标筛选模型,根据现场预测所得数据建立预测与决策的样本矩阵,依据不同属性进行算子转换构造决策矩阵,采用成分提取确定决策矩阵中各评价指标的权重,作出各预测指标的排序.研究结果表明:张集煤矿煤与瓦斯突出预测的敏感指标是钻屑瓦斯解析指标、钻孔瓦斯涌出初速度.研究结论能将开采煤层实际突出率引入评价系统中,又能使各指标之间的区分更加明显.     

高瓦斯厚煤层井筒揭煤突出危险性预测

本文总结了国内外煤与瓦斯突出预测机理及指标,结合彬长矿区煤层特点,在小庄煤矿井筒揭煤施工中采用了单项指标法和综合指标D值和K值法,对其揭煤区域内煤层突出危险性进行预测,结合测定的单项指标和综合指标值,该矿立井井筒揭煤区域内没有煤与瓦斯突出危险性,为陕西彬长矿区在此类矿井施工作业中积累了宝贵的经验。     

显德汪矿薄煤层液压支架选型研究

液压支架是采煤工作面的主要设备之一,正确选择液压支架的架型,对于提高综采工作面的产量和效率、充分发挥综采设计的效能、实现高产高效尤其重要。在对显德汪矿1#煤顶底板分类的基础上,结合煤层赋存条件,经过理论计算最终确定出适合显德汪矿1#煤的液压支架型号。     

基于CRITIC法与可变模糊集的煤与瓦斯突出预测

针对煤与瓦斯突出评价的模糊不确定性问题,提出基于CRITIC法的可变模糊集预测方法,以此提高煤层突出危险程度预测的准确率。模型选取突出矿井防突工作中常用的6项判定指标作为煤与瓦斯突出评价指标,并确定了煤层突出危险程度分级标准;采用CRITIC法计算评价指标权重,引入可变模糊集理论合理确定评价指标对各级别的相对隶属度,建立煤层突出危险程度可变模糊集预测模型,依据危险等级特征值判断评价对象的隶属类别。实例应用表明,该方法较好地考虑了模型参数的可变性,准确地预测了煤层突出危险程度,评判结果更为可信,为煤岩动力灾害的准确预测提供理论指导。     

煤与瓦斯突出预测指标的区间数关联决策模型

为提高煤与瓦斯突出预测指标选择和评价的准确性,并确保多指标评价体系的系统完整性及预测指标的区间连续性,更准确地指导现场突出预测指标的选定,根据灰色区间数关联决策理论,建立煤与瓦斯突出预测指标评价与决策的加权三指标区间数关联决策模型,将3个评价指标共同引入模型作为煤与瓦斯突出预测指标的评价标准,并充分考虑其属性和权重值,结果规范化处理即区间数关联度的计算,以区间数关联度最大为原则确定张集煤矿7#煤层最优煤与瓦斯突出预测综合指标的区间数为[350,400],经过细化研究和评价得到相对最优加权三指标区间数关联决策区间为[370,380].研究结果表明:经过加权多指标区间数关联决策得到的相对最优煤与瓦斯突出预测指标区间数是合理的.     

煤与瓦斯突出预测灰色理论-神经网络方法

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选. 建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构. 在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的.     

基于系统聚类分析和判别分析的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出是一种非常复杂的动力现象,影响因素众多,发生原因复杂。文中采用SPSS软件对典型突出矿井的煤层瓦斯压力(P)、瓦斯放散初速度(ΔP)、煤的破坏类型(D)、煤的坚固性系数(f)4个参数的实测数据进行了系统聚类分析。分析结果与17个已知样本实际发生的动力现象一致,说明了综合4个指标来预测煤与瓦斯突出的合理性。然后通过判别分析建立了煤与瓦斯突出预测函数。实践证明,该函数较准确地预测了17个已知样本和4个未知样本的煤层突出危险性,为煤与瓦斯突出预测提供了一种新方法。     

集对理论聚类分析法综合预测煤与瓦斯突出

基于集对理论和聚类分析相结合的方法,将现行的钻屑指标法、钻孔瓦斯涌出初速度法、电磁辐射法和单项指标法等单因素单数值预测煤与瓦斯突出的方法和指标,通过集对理论综合运用一个具体的集对联系度数学模型表达出来,结合系统聚类分析思想,通过计算预测系统联系度之间的同异反距离,按照同异反模式识别的"择近原则",来辨别待测样本系统所属的类别,从而进行多因素综合预测煤与瓦斯突出。通过以焦作九里山矿巷道掘进工作面为例,应用综合预测模型计算分析煤与瓦斯突出预测指标的实例数据,结合相似权计算法确定各指标因素权重,提高预测模型精度,预测结果符合现场实际情况,取得了良好的预测效果。