综放工作面瓦斯涌出量预测模型研究-sup---_sup-_苏陈磊.pdf

煤矿现代化2019 年第 6 期总第 153 期 0引言 近年来， 随着煤矿相继进入深部开采后， 工作面 瓦斯超限问题越来越严重， 使煤矿的安全高效生产受 到很大威胁， 因此， 选择合理的瓦斯涌出量预测模型 对减少瓦斯安全事故和矿井的正常生产具有重要意 义。 国内外专家在瓦斯涌出量预测方面做了不少研 究。魏春荣等[1]提出了灰色 - 分源预测法并构建了数 学模型， 结合灰色理论实现了对煤矿瓦斯涌出量的长 期动态预测。付华等[2]通过蚁群聚类算法对 Elman 神 经网络进行了优化， 建立了基于 ACC- ENN 算法的瓦 斯涌出量预测模型， 提高了预测精度。付华、 姜伟等[3] 针对回采面瓦斯涌出量的不同特征，提出了 CIPSO 和 Elman 的耦合算法， 通过实时优化权值， 建立了两 者的耦合预测模型。 张胜军、 朱瑞杰等[4]提出了利用回 归分析的思路建立预测模型， 选取不同参数作为回归 因子， 利用多个实例作为样本， 建立了矿井回采面的 回归预测模型。 陶云奇、 许江等[5]通过对回采工作面现 场实测瓦斯涌出量数据取自然对数， 并结合马尔柯夫 模型建立了灰色马尔柯夫瓦斯涌出量预测模型， 提高 了拟合精度和预测结果的准确性。王江荣[6]针对线性 回归模型的不足提出了基于遗传算法的多元线性回 归预测模型， 并通过回归分析确定影响因素， 利用原 始数据求出权值， 提高了预测准确度。 施式亮等[7]根据 灰色灾变预测原理， 并通过线性回归分析， 提出了基 于 GM （1， 1 ） 与线性回归组合的预测新方法， 解决了 传统方法预测时的数据跳变问题， 提高了预测结果的 可靠性。张子戌等[8]在传统的矿山统计法的基础上提 出了基于瓦斯地质数学模型法的预测新方法， 建立了 多变量瓦斯预测模型， 使预测结果更可靠。 工作面瓦斯涌出量的预测受到多方面因素的影 响， 包括煤层原始瓦斯含量、 煤层厚度、 工作面推进速 度、 上覆岩层活动规律、 地质构造等， 由于这些因素的 综合影响， 致使现场数据和预测结果具有很大的不准 确性。因此， 考虑多方面因素建立包含多参量的瓦斯 涌出量预测模型是十分必要的。 1影响综放工作面瓦斯涌出的因素分析 基金项目 河南省科技攻关计划 （17210231057 ） 。 综放工作面瓦斯涌出量预测模型研究 * 苏陈磊 1， 周建伟2， 陈立伟3， 钱亚楠3 （1. 潞安集团王庄煤矿 ， 山西 长治 046100； 2. 潞安集团余吾煤业有限责任公司 ， 山西 长治 046100； 3. 河南理工大学安全科学与工程学院 ， 河南 焦作 454000 ） 摘要 以预测综放工作面瓦斯涌出量为目的， 通过分析综放工作面瓦斯涌出量的多种影响因素， 建 立了包含多参量的瓦斯涌出量预测模型。 该模型克服了传统预测方法的缺点， 很好地解决了综放开采 瓦斯涌出量受多因素影响的问题， 并结合矿井实际监测数据进行实例分析， 验证了预测模型结果的准 确性和方法的可行性， 能够有效地实现对矿井综放工作面开采层瓦斯涌出量的长期动态预测。 关键词 综放工作面 ； 瓦斯涌出量 ； 预测模型 中图分类号 X936文献标识码 A 文章编号 1009-0797 （2019 ） 06-0072-04 Study on Gas Emission Prediction Model of Fully Mechanized Working Face SU Chenlei1， ZHOU Jianwei2, CHEN Liwei3, QIAN Yanan3 （1. Lu an Group Yuwu Coal Industry Limited Liability Company , Changzhi 046100 , China; 2. College of Safety Science and Engineering, Henan Polytechnic University , Jiaozuo 454000 , China） Abstract In order to predict gas emission in fully mechanized working face, a multi-parameter gas emission prediction model was established by analyzing various influencing factors of gas emission in fully mechanized working face. The model overcomes the drawback of traditional prediction , a good solution to the gas emission of full-mechanized caving mining problem affected by many factors, and combining with the monitoring data of the mine is analyzed, the forecasting model is verified the accuracy of the results and the feasibility of the , can effectively realize the fully-mechanized caving mining layer long-term dynamic prediction of gas emission. Key words fully mechanized working face ; gas emission ; prediction model 72 ChaoXing 煤矿现代化2019 年第 6 期总第 153 期 余 吾 煤 矿 3 煤 层 与 9 煤 层 的 层 间 距 为 61.83m， 受开采层采动影响， 下邻近层能向工作面涌 出卸压瓦斯的岩层破坏范围取 60m， 因此在进行工作 面瓦斯涌出量预测时不考虑邻近层的影响。 根据已采 综放工作面的生产情况和预测瓦斯涌出量综合研究 分析， 影响综放工作面瓦斯涌出的主要因素有煤层原 始瓦斯含量、 工作面推进速度、 上覆岩层活动规律、 地 质构造、 相邻工作面开采情况等。 1.1煤层原始瓦斯含量的影响 煤层原始瓦斯含量是瓦斯涌出量计算的基本数 据。煤层瓦斯含量的大小与煤层埋藏深度有关， 与瓦 斯生储盖条件有关。一般来说在煤层内， 瓦斯主要以 吸附状态存在， 极少部分以游离状态赋存在煤体微孔 隙内。 如果不卸压， 瓦斯很难释放涌出。 在围岩内， 瓦 斯主要以游离状态存在， 极少部分吸附于岩石炭质微 孔隙内。 根据矿井工作面瓦斯含量测定标准， 分别以余吾 煤矿 S2108、 N2103、 N1101 工作面为试验工作面， 沿 工作面切眼均匀布置测点，利用现场 DGC 型瓦斯含 量直接测定装置， 测定不同采掘工作面的瓦斯含量。 根据煤层瓦斯含量实验测定数据， 得出余吾煤矿 3 煤层瓦斯含量与煤层埋藏深度关系如图 1 所示。 由图 1 可以看出， 3 煤层瓦斯含量与埋藏深度之间 存在线性关系，经回归分析得出了 3 煤层瓦斯含量 y与埋藏深度 x之间的关系式 y0.0118x- 0.2365 其中， 相关系数 r0.738。 图 13 煤层瓦斯含量与煤层埋藏深度关系图 1.2工作面推进速度的影响 工作面推进速度对瓦斯涌出的影响已被生产实 践所证实。推进速度越快， 单位时间内工作面卸压的 范围就越大， 绝对瓦斯涌出量也就越大， 反之则越小。 表 1 是余吾煤矿部分综放工作面的瓦斯涌出资料， 从 表中可以看出， 推进速度快的工作面瓦斯涌出量般 都较大， 推进速度慢的工作面瓦斯涌出量一般就小。 此外，推进速度的改变意味着产量发生变化， 当 工作面产量大时， 推进速度越快， 煤壁预排时间越短， 煤在运出煤矿过程中损失量就越小，残存量就越大； 当工作面产量低时， 推进速度慢， 煤壁预排时间变长， 瓦斯损失量就变大， 残存量就稍小一些。 因此， 在进行 瓦斯涌出量预测时应考虑推进速度对煤层残存瓦斯 含量的影响。另外， 一般进行瓦斯涌出量预测都是按 照煤矿平均日产量进行计算的， 但是在实际生产过程 中， 由于现场不确定因素的存在， 不可能完全按照设 计产量进行生产， 因此在计算时应参照现场平均日产 量进行综合分析计算， 使预测值误差尽可能小。 表 1综放工作面瓦斯涌出量统计表 1.3上覆岩层活动规律的影晌 上覆岩层的活动规律也是影响工作面瓦斯涌出 量的重要因素之一， 伴随着工作面的推进， 直接顶随 之垮落， 工作面上覆岩层将会产生大量裂隙， 应力分 布状态急剧变化， 形成一定范围的瓦斯卸压带， 赋存 与瓦斯卸压带中的瓦斯就会沿着裂隙进入回采工作 面， 造成初采期瓦斯涌出量第一次高峰。随着工作面 的推进， 老顶岩层暴露， 在其自重及上覆岩层的作用 下也会发生折断和垮落， 上覆岩层将会形成更大的瓦 斯卸压带， 造成初采期瓦斯涌出量的第二次高峰。在 正常回采期间， 随着工作面的推进， 顶板的周期来压 会使这种现象周而复始的出现， 造成工作面瓦斯涌出 量周期性增加。 1.4地质构造的影响 地质构造对瓦斯涌出量的影响仅次于煤层原始 瓦斯含量， 主要表现在两个方面， 一是地质构造可以 改变煤层瓦斯含量的分布规律， 二是地质构造可以改 变瓦斯的运移规律。 地质构造主要包括褶曲构造、 推覆构造和伸展构 造。一般来讲， 褶曲构造中向斜构造比背斜构造更有 利于瓦斯保存， 对于向斜而言， 两翼的倾角越大， 则瓦 斯越容易逸散； 对于背斜而言， 一般轴部裂隙发育较 密集， 形成瓦斯逸散通道， 因此背斜轴部含气性较差， 越往两翼含气性变好。 推覆构造主要包括褶皱推覆和 逆冲推覆两个基本类型， 褶皱推覆构造能形成区域性 封盖构造条件而有利于瓦斯保存， 逆冲推覆构造一般 工作面工作面推进度 /m d-1绝对瓦斯涌出量 /m3 min-1 S21082.125.81 N21032.653.59 N11013.664.61 73 ChaoXing 煤矿现代化2019 年第 6 期总第 153 期 在单斜构造背景中共生， 而逆冲断层面可以很好的阻 隔瓦斯逸散， 有利于瓦斯保存。伸展构造由于发育时 期和运动学特征差异， 瓦斯赋存亦有所不同。 综上所述， 需引进地质构造系数对综放面瓦斯涌 出量预测结果进行修正。根据余吾煤矿 3 煤层已采 综放工作面瓦斯涌出量和地质构造条件分析， 地质构 造影响系数为 0.8～1.3。具体数值可根据工作面所处 位置、 地质构造形态、 断层落差等方面进行综合分析。 1.5相邻工作面开采情况的影响 根据余吾煤矿 3 煤层已采综放工作面瓦斯涌出 量统计数据分析， 相邻工作面开采情况的不同其瓦斯 涌出量也有较大差异。在相同条件下， 普通 （四周未 采 ） 工作面瓦斯涌出量比孤岛工作面要大， 半孤岛工 作面瓦斯涌出量在两者之间。 2瓦斯涌出量预测模型 综放工作面开采层瓦斯涌出量主要包括煤壁预 排瓦斯涌出、 丢煤瓦斯涌出和落煤瓦斯涌出。 实际上， 除了以上影响因素外， 在计算开采层瓦斯涌出量时还 应考虑围岩瓦斯涌出和准备巷道预排瓦斯对开采层 瓦斯涌出的影响。因此， 建立了包含多参量的综放工 作面瓦斯涌出量预测模型如下 QK1 K2 K3 [ （1K4） W0- Wc] 式中 Q 为开采层相对瓦斯涌出量， m3/t； K1为围 岩瓦斯涌出系数， K1取 1.1～1.3； K2为准备巷道预排 瓦斯涌出系数， K2 （L- 2h ） /L， 其中 L为工作面长度， h 为掘进巷道预排等值宽度； K3为地质构造影响系数， K3取 0.8～1.3； K4为丢煤瓦斯涌出系数，用回采率的 倒数计算； W0为煤层原始瓦斯含量， m3/t； Wc为运出 煤矿后煤的残存瓦斯含量， m3/t， 根据工作面推进速度 和实际日产量综合分析确定。 表 2不同类型综放工作面瓦斯涌出量预测结果对比 运用所建立的模型和分源预测法同时对余吾煤 矿不同类型综放工作面进行瓦斯涌出量预测， 预测结 果见表 2， 分源预测法和模型预测结果误差值对比图 如图 2 所示。 图 2分源预测法和模型预测结果误差值对比 由表 2 数据和图 2 曲线图可以明显看出， 所建立 的模型预测结果相较于分源预测法更精确，误差更 小，且针对不同类型的工作面都能保持较低的误差 值， 更接近于实际工作面瓦斯涌出量， 是一种有效可 行的预测方法。 3结论 1 ） 综放工作面开采层瓦斯涌出量受多方面因素 影响， 各参数受实际生产情况与地质构造变化情况影 响较大，所建立的预测模型有效地解决了上述问题， 是一种有效可行的预测方法。 2 ） 传统的分源预测法的预测结果相较于实际瓦 斯涌出量误差较大， 建立的多参量预测模型预测结果 良好， 很好的缩小了预测误差， 精度较高， 能够满足矿 井实际生产使用， 可以实现对矿井综放工作面开采层 瓦斯涌出量的长期动态预测。 参考文献 [1] 魏春荣,李艳霞,孙建华,等.灰色 - 分源预测法对煤矿瓦 斯涌出量的应用研究 [J]. 采矿与安全工程学报,2013,30 （4） 628- 632. [2] 付华,谢森,徐耀松,等.基于 ACC- ENN 算法的煤矿瓦斯涌 出量动态预测模型研究 [J]. 煤炭学报,2014,39（7） 1296- 1301. [3] 付华,姜伟,单欣欣.基于耦合算法的煤矿瓦斯涌出量预测 模型研究[J].煤炭学报,2012,37 （4） 654- 658. [4] 张胜军,朱瑞杰,姜春露.基于偏最小二乘回归的回采工作 面瓦斯涌出量预测模型[J].煤矿安全,2013,44 （2） 7- 11. [5] 陶云奇,许江,李树春.改进的灰色马尔柯夫模型预测采煤 工作面瓦斯涌出量[J].煤炭学报,2007,32 （4） 391- 395. （下转第 77 页） 工作面 实测绝对 瓦斯涌出量 /m3 min-1 分源预测法预测模型 预测值 /m3 min-1 误差 预测值 /m3 min-1 误差 半孤岛工作 面 S210826.3727.534.427.223.2 N110164.6169.537.666.833.4 N210350.4058.4516.054.478.1 孤岛工作面N120227.4243.8159.830.6211.7 普通工作面S520222.4732.9946.824.147.4 74 ChaoXing （上接第 74 页） [6] 王江荣. 基于遗传算法模糊多元线性回归分析的瓦斯涌 出量预测模型[J].工矿自动化,2013,39 （12） 34- 38. [7] 施式亮,伍爱友.GM （1,1） 模型与线性回归组合方法在矿 井瓦斯涌出量预测中的应用 [J]. 煤炭学报,2008,33 （4） 415- 418. [8] 张子戌,袁崇孚.瓦斯地质数学模型法预测矿井瓦斯涌出 量研究[J].煤炭学报,1999 （4） 368- 372. （收稿日期 2018- 11- 15） 有效分析， 在工作面进行瓦斯预抽作业时， 通过对 预抽瓦斯的抽采浓度及抽采纯流量进行监测， 根据 监测结果能够得出 15203 工作面运输顺槽与回风 顺槽顺层钻孔瓦斯抽采浓度及纯流量与抽采时间 的关系曲线如图 4 所示。 （a） 运输顺槽（b） 回风顺槽 图 4工作面顺层钻孔瓦斯抽采浓度、 纯流量 - 时间曲线图 通过具体分析图 4 可知，在 15203 工作面顺层 钻孔进行瓦斯预抽作业期间， 回风顺槽内顺层钻孔 预抽瓦斯的浓度在 5.6～44.4之间，运输顺槽内 顺层钻孔预抽瓦斯浓度在 2.0～17.1，运输顺槽 和回风顺槽内顺层钻孔的瓦斯抽采纯流量的范围 分别为 0.075～5.89m3/min 和 0.005～7.96m3/min， 基于 上述数据可知， 顺层钻孔进行预抽作业时抽采的纯 流量及瓦斯浓度均较小， 但是由于顺层钻孔在回采 作业前进行预抽作业， 预抽时间至少为 180d 以上， 仍能对工作面瓦斯进行有效治理， 通过对 15203 工 作面回采前煤层的残余瓦斯含量进行测定得出， 工 作面采用顺层钻孔进行瓦斯预抽作业后， 工作面煤 层瓦斯的含量由原来的 7.50m3/t 降低至 3.5m3/t， 达 到了顺层钻孔抽采预期的目的。 图 515203 工作面回采期间瓦斯浓度 - 抽采时间曲线图 3.2回采期间瓦斯抽采效果分析 为对 15203 工作面回采期间顶板高位钻孔瓦斯 抽采及上隅角埋管瓦斯抽采效果进行有效分析， 在 工作面回采期间通过对工作面上隅角与回风侧的 最大瓦斯浓度进行监测， 根据监测结果能够得出工 作面上隅角、回风侧与抽采时间的关系曲线如图 5 所示。 通过具体分析图 5 可知，15203 工作面回采期 间上隅角瓦斯浓度基本控制在 0.35～0.47的范 围内， 回风流中的瓦斯浓度基本控制在 0.16～0. 34的范围内， 基于上述数据可知在工作面回采期 间瓦斯的浓度均小于工作面瓦斯设置的报警界限 值 0.8， 据此知 15203 工作面回采期间采用的顶板 高位钻孔瓦斯抽采与上隅角埋管的瓦斯抽采技术 工作面瓦斯的治理取得了显著的效果， 保障了工作 面安全高效生产。 4结论 针对 15203 工作面瓦斯涌出量的具体情况， 通 过综合运用顺层钻孔瓦斯预抽、 顶板高位钻孔抽采 与上隅角埋管抽采相结合的方式进行工作面的瓦 斯治理， 并结合工作面的具体情况对各项抽采技术 的各项参数进行具体设计， 根据瓦斯抽采效果分析 知，当 15203 工作面采取上述瓦斯综合治理技术 后，工作面回风侧与上隅角最大的瓦斯浓度分别 0.34和 0.47， 回采过程中无瓦斯积聚现象出现， 为矿井安全高效生产提供保证。 参考文献 [1] 刘军, 赵勇. 司马矿 1206 综采工作面瓦斯治理技术研究 [J].煤炭工程,2019,51 （01） 60- 63. [2] 侯国培,郭昆明,岳茂庄,王依磊.高位定向长钻孔瓦斯抽 采技术应用[J].煤炭工程,2019,51 （01） 64- 67. [3] 王俊. 急倾斜复合煤层采煤工作面瓦斯治理技术实践[J]. 中国煤炭,2019,45 （02） 114- 117129. [4] 胡晋林. 基于覆岩采动裂隙发育规律的高位抽采钻孔布 置研究[D].西安科技大学,2018. 作者简介 郭国祥， 1973 年 6 月 7 日， 助理工程师， 现从事煤矿通 风、 瓦斯防治安全管理工作。 （收稿日期 2019- 4- 24） 煤矿现代化2019 年第 6 期总第 153 期 77 ChaoXing