两淮煤田石炭—二叠纪煤系气源岩的有机岩石学特征

本文主要用煤岩学的方法对两淮煤田石炭—二叠纪煤系气源岩的有机质类型、组成和有机质的演化程度、影响因素以及煤中与油气生成有关的次生显微组分及超微构造进行了观察和研究     

铁化合物对煤加氢液化的催化作用

用微型高压釜，以四氢萘和十氢萘为溶剂，在氢初压６．０ Ｍ Ｐａ，反应温度３９０～ ４５０℃，反应时问０－６０ｍｉｎ下，添加铁化合物为催化剂进行煤炭加氢液化，考察各 种影响因素，并用穆斯堡尔谱测试液化残渣，探索其催化机理。结果表明，液化时 ＦｅＳ２完全转变为磁黄铁矿Ｆｅ１－ｘＳ；Ｆｅ２Ｏ３－Ｓ或Ｆｅ３Ｏ４－Ｓ直接或经过中间物ＦｅＳ２间接转变为磁黄铁矿。Ｆｅ１－ｘＳ生成量增多，液化转化率增大。进一步有力地证 实，Ｆｅ１－ｘＳ是以铁化合物为催化剂进行煤炭液化时的活性物种。     

云南小龙潭煤催化加氢反应的研究

本文用国产的高压差热分析仪评价了五种铁催化剂对云南小龙潭煤加氢反应的催化活性。发现FeS和天然硫铁矿有良好的催化效果,而Fe_2O_3和含Fe_2O_3的工业废渣——太钢转炉飞灰的催化效果不明显。说明铁催化剂只有在以硫化物状态存在时,对煤加氢反应才呈现出较好的催化活性。予硫化后催化剂活性得到提高的事实进一步证明了这一结论。根据Freeman-Carrol法计算了Fe_2O_3、FeS太钢转炉飞灰、予硫化后的太铁转炉飞灰作催化剂时小龙潭煤加氢反应的动力学参数。同时用Speil公式计算了这些反应的热效应,建立了热效应与DTA峰前温度和峰后温度下反应产物中组分变化之间的关系。     

煤层中粘土岩类夹矸的结构

作者根据对我国主要含煤地层500余件煤层夹矸标本和薄片的观察研究,较系统地提出了煤层中粘土岩类夹矸的结构分类和命名。主要依据煤层夹矸中粘土矿物的形态、大小和混入物的成分,将粘土岩类夹矸的宏观和中观结构划分为六大类,30余种结构类型,其中数种是作者新提出的。这一分类不仅丰富了粘土岩类的结构类型,而且也为煤田地质工作者提供了一种认识手段。煤层中粘土岩类夹矸的结构是地质历史的产物,反映了物源、沉积环境和成岩后生作用的特点,因而地质成因是结构研究的基础。依据煤层夹矸中粘土矿物的形态、产状、石英,长石、锆石等矿物、火山玻璃碎屑的组合和标型特征以及地球化学特征的综合分析,简要论述了各种结构类型的成因,试图通过结构—成因的分析方法,为恢复地质历史提供有价值的资料。     

云南镇安新生代盆地含煤沉积特征

在云南龙陵镇安狭长的山间盆地内,发育着一套以粗碎屑岩为主并含巨厚褐煤层的含煤建造,外表根像河流成煤环境,为此颇有争议。本文通过对该区成煤期构造、气候、植物、水文条件及其地理环境的研究分析,认为此粗屑物质并非通常所说的河流沉积物,是大量边缘互相重量入湖的冲积扇沉积,是个特殊的扇湖成煤环境。由于盆地小,相分异差,搬运短,含煤建造和湖沼是以粗碎屑岩为主。故它不同于国内外一般扇间湾和扇三角洲平原成煤。     

煤的瓦斯渗透性影响因素的探讨

对南桐煤田煤样的渗透率进行了实验室研究，探讨了瓦斯的解吸特性、温度、煤中水分对瓦斯渗透的影响，结果表明，在瓦斯无解吸的情况下，瓦斯压力降低，煤的渗透率也降低，然而在解析瓦斯压力作用下，煤对瓦斯的渗透率会增加，煤样瓦斯的渗透率的对数与温度成线性关系。含水煤样的渗透率明显低于干煤样的渗透率，随着含水量的增加，煤样瓦斯的渗透率减小。     

加压下阳泉煤气化与催化气化的比较

本文以水蒸汽为气化剂,在煤焦粒度40—60目;水蒸汽分压1.29MPa下,测定了Na_2CO_3催化剂浓度为12.5(wt)%,以及不加催化剂时阳泉煤的煤气组成、反应活化能,不同温度下,反应时间和碳转化率(x)的关系,以进行文题的比较。结果表明:加压催化气化,可改变气化反应机理;降低反应活化能;对甲烷生成不利;显著地改变了煤气组成并使其组成保持恒定。进而得到加压下气化和催化气化的本征动力学方程分别为: dx/dt=1.18×10~(10)exp(-295/RT) dx/dt=4.05×10~?(1-x)~(2/3) exp(-243/RT)     

阜新煤田海州组含煤段划分探讨

本文是对阜新煤田海州组含煤段研究的初步结果,笔者根据近年来在煤田范围内的地质调查资料及大量的煤田生产勘探矿区地质资料,对该煤田海州组含煤沉积进行了岩石地层学,生物地层学方面的探讨,认为海州组可统一分为上、中、下三个含煤段.     

裂隙煤岩中应力波的研究

分析了应力波在煤岩体中的传播特征,和冲击应力波与煤岩中裂隙的作用关系。运用理论推导的方法研究应力波长与节理宽度的相对比值对应力波在节理内能够发生反射的次数。对完善冲击破煤理论和指导冲击破煤工作提供理论依据。     

煤与瓦斯突出预报数据关联性的聚类分析

合理地选择突出控制因素是进行突出预测的关键技术之一．首先给出了基于系统聚类的突出预报数据关联性分析方法，通过DB Index准则判断聚类模型的有效性．然后研究了煤与瓦斯突出控制因素的选择规则．最后以平顶山煤矿为例，分析了该矿突出预报数据间的关联性，得到了相应的变量聚类树，并选择了主要的突出控制因素．仿真结果验证了所提出的突出控制因素选择方法的合理性和有效性．图2，表3，参11．