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第 ４６ 卷第 ３ 期煤 炭 科 学 技 术Ｖｏｌ􀆱 ４６ Ｎｏ􀆱 ３ ２０１８ 年３ 月Ｃｏａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｍａｒ.２０１８ 机电与自动化 突出矿井声－电－瓦斯系统监测参量变化及相关性研究 张 仕 和 贵州盘江投资控股集团有限公司ꎬ贵州 贵阳 ５５００８１ 摘 要为研究声发射强度－电磁辐射强度－瓦斯浓度等参量与 Ｋ１值之间的相关性ꎬ基于连续介质损伤 力学ꎬ分析了声发射、电磁辐射技术监测煤与瓦斯突出的原理ꎬ利用 ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统对金佳矿 １１２２４ 运输巷进行了跟踪监测ꎮ 结果表明ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统能及时对巷道中的环境变化进行响 应ꎬ放炮期间声发射、电磁辐射、瓦斯浓度出现既定特征变化ꎬ同时与常规预测指标 Ｋ１值之间有较好的相 关性ꎮ 该分析结果可为后续确定煤与瓦斯突出多参量实时监测预警模型和建立预警平台提供参考ꎮ 关键词煤与瓦斯突出ꎻ声发射ꎻ电磁辐射ꎻ瓦斯浓度 中图分类号ＴＤ６７ 文献标志码Ａ 文章编号０２５３－２３３６２０１８０３－０１１９－０５ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ ａｃｏｕｓｔｉｃ－ｅｌｅｃｔｒｉｃ－ｇａｓ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ ｏｕｔｂｕｒｓｔ ｍｉｎｅ ＺＨＡＮＧ Ｓｈｉｈｅ Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｐａｎｊｉａｎｇ Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ＨｏｌｄｉｎｇＧｒｏｕｐ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔｅｄꎬ Ｇｕｉｙａｎｇ ５５００８１ꎬ Ｃｈｉｎａ ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ－ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ－ｇａｓ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｋ１ꎬ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄａｍａｇｅ ｍｅｃｈａｎｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｍｅｄｉｕｍꎬ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓ￣ ｓｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｍｏｎｉｔｏｒ ｔｈｅ ｃｏａｌ ａｎｄ ｇａｓ ｏｕｔｂｕｒｓｔ. Ａ ＫＪ８３８ ｓｏｕｎｄ－ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ－ｇａｓ ｓｙｓｔｅｍ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ Ｎｏ.１１２２４ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｈｅａｄｉｎｇ ｒｏａｄｗａｙ ｉｎ Ｊｉｎｊｉａ Ｍｉｎｅ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＫＪ８３８ ｓｏｕｎｄ －ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ－ｇａｓ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｕｌｄ ｔｉｍｅｌｙ ｒｅｓｐｏｎｄ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｎｅ ｒｏａｄｗａｙꎬ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓｓｉｏｎꎬ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇ￣ ｎｅｔｉｃ ｒａｄｉａｔｉｏｎꎬ ｇａｓ ｄｅｎｓｉｔｙ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｂｌａｓｔｉｎｇ ｐｅｒｉｏｄ. Ｍｅａｎｗｈｉｌｅꎬｔｈｅｒｅ ｗａｓ ａ ｇｏｏｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｉｎｄｅｘ Ｋ１ｖａｌｕｅｓ. Ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｓｕｌｔｓ ｃｏｕｌｄ ｐｒｏｖｉｄｅ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ ｔｏ ｔｈｅ ｌａｔｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ ｍｕｌｔｉ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏａｌ ａｎｄ ｇａｓ ｏｕｔｂｕｒｓｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍ. Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓｃｏａｌ ａｎｄ ｇａｓ ｏｕｔｂｕｒｓｔꎻ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓｓｉｏｎꎻ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｒａｄｉａｔｉｏｎꎻ ｇａｓ ｄｅｎｓｉｔｙ 收稿日期２０１７－１１－２０ꎻ责任编辑赵 瑞 ＤＯＩ１０􀆱 １３１９９/ ｊ􀆱 ｃｎｋｉ􀆱 ｃｓｔ􀆱 ２０１８􀆱 ０３􀆱 ０２０ 基金项目国家重点研发计划资助项目２０１６ＹＦＣ０８０１４０８ꎻ国家自然科学基金资助项目５１６３４００１ꎬ５１７７４０２３ 作者简介张仕和１９６０ꎬ男ꎬ贵州桐梓人ꎬ高级工程师ꎬ现任贵州盘江投资控股集团有限公司董事长、党委书记ꎮ 引用格式张仕和 􀆱 突出矿井声－电－瓦斯系统监测参量变化及相关性研究[Ｊ]􀆱 煤炭科学技术ꎬ２０１８ꎬ４６３１１９－１２３􀆱 ＺＨＡＮＧ Ｓｈｉｈｅ.Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｓｏｕｎｄ－ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ－ｇａｓ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｌａｗ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｉｎｅ ｒｏａｄｗａｙ ｈｅａｄｉｎｇ ｉｎ ｏｕｔｂｕｒｓｔ ｍｉｎｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｅｎｔｏｒｉｎｇ ｍｅａｓｕｒ￣ ｉｎｇ ｄａｔａ ｏｆ ｓｏｕｎｄ－ ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ－ｇａｓ ｓｙｓｔｅｍ[Ｊ]􀆱 Ｃｏａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０１８ꎬ４６３１１９－１２３􀆱 ０ 引 言 随着煤矿开采深度、开采强度的不断增大ꎬ煤与 瓦斯突出灾害愈发严重ꎬ对煤矿安全生产造成了严 重威胁[１]ꎮ 在煤层开采前ꎬ科学准确地预测煤与瓦 斯突出危险性是提高煤与瓦斯突出灾害防治水平的 关键ꎮ 目前ꎬ矿井对煤与瓦斯突出的监测主要依靠 煤层瓦斯涌出量、钻孔瓦斯涌出初速度 ｑ、钻屑瓦斯 解吸指标 Ｋ１和 Δｈ２、钻屑量 Ｓꎬ或这些指标的组合 等[２－４]ꎮ 然而ꎬ这些指标通常是通过钻孔获得ꎬ具有 分散、不连续的特点ꎬ而且工程量较大ꎬ易受人工 影响ꎮ 近年来ꎬ电磁辐射、声发射等[５－６]地球物理方法 得到快速发展ꎮ 文献[７]在我国首次通过试验研究 证明ꎬ煤体在变形破坏过程中伴随有电磁辐射产生ꎮ 文献[８－９]研究了煤岩体破裂过程中的电磁辐射、 声发射频谱特征及变化规律ꎬ同时在现场进行了一 定的应用研究ꎮ 由于不同矿井煤层赋存条件、开采 ９１１ 中国煤炭期刊网 w w w . c h in a c a j . n et ２０１８ 年第 ３ 期煤 炭 科 学 技 术第 ４６ 卷 强度、采掘方式等存在较大差异ꎬ合理的电磁辐射、 声发射参数及应用效果需实际考察确定ꎮ 因此ꎬ基于煤岩声发射和电磁辐射监测机理ꎬ深 入分析了金佳矿 １１２２４ 运输巷在放炮前后及抽采、 掘进循环期间的声－电－瓦斯监测数据ꎬ研究了声－ 电－瓦斯等参量与 Ｋ１值之间的相关性ꎮ 研究成果 对建立金佳煤矿煤与瓦斯突出综合在线监测系统具 有重要意义ꎮ １ 声电实时监测原理 １.１ 煤岩破裂声发射监测原理 声发射是指煤或岩石等材料内部迅速释放能量 而产生瞬态弹性波的一种物理现象[１０]ꎮ 声发射法 是以脉冲形式记录低能量地音事件ꎮ 根据连续介质 损伤力学理论ꎬ损伤因子 Ｄ 是煤体材料损伤形成的 微孔洞、微裂面积与材料损伤前总承载面积之比ꎮ Ｄ 在 ０１ 变化ꎬ分别代表完全无损伤状态、不完全 断裂和完全损伤状态[１１]ꎮ 一般来说ꎬ煤体在外力作 用下存储的弹性能 Ｕ 为 Ｕ ＝ １ ２ Ｅ１ － Ｄε２１ 式中Ｅ 为弹性模量ꎻε 为应变ꎻＤ 为损伤因子ꎮ 根据热力学公式关系[１２]ꎬ得到损伤本构关系为 ｄＵ ｄε Ｄ ＝ Ｅ１ － Ｄε ＝ σ２ 式中ꎬσ 为煤岩所受的应力ꎮ 当对有缺陷的微元材料施加超过破坏强度的应 力时ꎬ材料的缺陷就会引起损伤破坏释放应变弹性 能ꎬ激发出声发射ꎮ 煤体的缺陷分布为 ｎε ＝ ｋεｍ３ 式中ｎε为拉应变ꎻｋ、ｍ 为常数ꎮ 假定一个缺陷激活损伤破坏对应一个声发射计 数ꎬ则声发射计数为 ｄＮ ＝ １ － Ｄｎ′εｄε４ 由此可得相应的声发射变化率为 Ｎｔ ＝ ｄＮ ｄｔ ＝ ｒεｋｍ１ － Ｄεｍ－１ ｄε ｄｔ ５ 式中ε０为材料的初始损伤应变ꎻｒε为在[０ꎬ１]之 间随机变化的数值ꎬ是由于煤岩材料缺陷分布的随 机性导致的ꎻｔ 为时间ꎮ 由此可知ꎬ损伤因子、瞬态应变和应变速率是主 要影响声发射变化率的因素ꎮ １.２ 煤岩破裂电磁辐射监测原理 大量的实验室及现场测试均表明ꎬ不同类型的 煤体破裂过程中都会产生电磁辐射信号ꎬ电磁辐射 源于煤体变形破裂的非均匀过程ꎮ 要对煤与瓦斯突 出灾害进行预测ꎬ需要在其准备及发动阶段ꎬ根据前 兆信息判断煤与瓦斯突出的危险性ꎮ 煤体破裂产生 的电磁辐射强度与煤的应力状态及瓦斯状态有关ꎬ 而应力和瓦斯压力越大ꎬ煤层发生突出的危险性 越大[１３－１４]ꎮ 假设煤体中一个单元的平均弹性模量为 Ｅꎬ且 服从 胡 克 定 律ꎮ 煤 体 中 各 体 元 强 度 服 从 统 计 规律[１５] φε ＝ ｍ ａ εｍ－１ｅｘｐ － εｍ ａ ６ 式中φε为材料加载过程中体积单元损伤率的量 度ꎻａ、ｍ 为常数ꎮ 取 ｍ＝１ꎬａ＝ε０ꎬＤ０＝０ 的情况下ꎬ根据损伤力学 模型ꎬ可以得到煤体的本构关系 σ ＝ Ｅεｅｘｐ － ε ε０ ７ 假设单位面积体元损伤产生的电磁辐射脉冲数 为 ｎꎬ煤体破坏时的电磁辐射脉冲数累计值为 Ｎｍꎬ 应变增至 ε 时的电磁辐射脉冲累计数为∑Ｎꎬ由此 可知在一维情况下电磁辐射数表示煤体本构关 系为 σ＝Ｅε １－∑Ｎ Ｎｍ ８ 由此可知ꎬ煤体应力的变化过程与煤体破裂产 生电磁辐射相关参数有关ꎮ 煤体破裂产生的声发射 与电磁辐射本质上属于同源异象现象ꎬ二者均来源 于煤体的破裂ꎬ都能对煤体的破裂情况进行客观反 应ꎮ 因此监测巷道中的声发射与电磁辐射变化ꎬ对 煤与瓦斯突出预警具有重要实践意义ꎮ ２ 工程实践 ２.１ 矿井概况 金佳矿井位于贵州省盘州市ꎮ 根据矿井 ２０１６ 年瓦斯等级鉴定结果ꎬ金佳煤矿瓦斯绝对涌出量为 １１６.３２ ｍ３/ ｍｉｎꎬ相对瓦斯涌出量为 １２.０３ ｍ３/ ｔꎮ 属 于典型的严重煤与瓦斯突出矿井ꎮ 本次试验场地选 在该矿 １１２２４ 运输巷掘进工作面ꎬ该工作面位于采 煤一区井筒南翼 ２２ 号煤层第二区段ꎬ是 ２２ 号煤层 南翼首采工作面ꎮ 该工作面煤层倾角 ２０ ２４ꎬ平 均 ２２ꎬ煤层厚度 ０.９３１.００ ｍꎬ２２ 号煤层瓦斯含量 ７.８２２２.７ ｍ３/ ｔꎬ煤层瓦斯压力为 １.８０ ＭＰａꎻ煤体普 ０２１ 中国煤炭期刊网 w w w . c h in a c a j . n et 张仕和突出矿井声－电－瓦斯系统监测参量变化及相关性研究２０１８ 年第 ３ 期 氏系数为 ０.６８ꎻ瓦斯放散初速度为 １４.４０ꎬ具有突出 危险性ꎮ ２.２ ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统组成及安装 １系统简介ꎮ ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统可以用 来监测预报煤矿煤与瓦斯突出、冲击地压和金属矿 山岩爆等灾害ꎮ 系统包括 ＧＤＤ１２ 传感器主机、宽频 带电磁辐射定向接收天线、声发射探头、遥控器等ꎬ 如图 １ 所示ꎮ 图 １ ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统声电传感器 Ｆｉｇ.１ ＫＪ８３８ ｓｏｕｎｄ－ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ－ｇａｓ ｓｅｎｓｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统外接 ＤＣ１２２１ Ｖ 隔爆 兼本安电源ꎬ工作电流不大于 １５０ ｍＡꎮ 运用 ＲＳ４８５ 的通信方式ꎬ适合掘进工作面工作环境ꎮ ＫＪ８３８ 声－ 电－瓦斯系统主要技术指标如下 信号频带宽/ ｋＨｚ１５００ 测试方式非接触式 报警方式超限自动报警 防爆形式ＥｘｉｂＩ 接收机长宽高/ ｍｍｍｍｍｍ１１５１１５２８０ 天线外形尺寸/ ｍｍｍｍ７０３００ 监测仪质量/ ｋｇ３ 在现场应用中把 ＧＤＤ１２ 传感器的接收天线对 准煤岩的被测区域ꎬ传感器与 ＫＪ 煤矿安全监测系统 联网运行ꎬ通过在监测中心计算机和终端计算机上 安装开发的相应软件ꎬ可实现对电磁辐射、超低频电 磁感应、声发射、瓦斯浓度、风速等数据的实时图、 表、数据显示ꎬ系统布置如图 ２ 所示ꎮ ２ 安装位置ꎮ 声－电－瓦斯传感器均安装在 １１２２４ 运输巷距掘进工作面 １０ ｍ 处ꎬ声发射传感器 用专用夹具把传感器固定在锚杆上ꎬ保证传感器与 锚杆接触良好ꎻ电磁辐射传感器的天线用软皮包吊 挂ꎬ天线与煤壁 ３０夹角朝向掘进工作面方向ꎬ并与 煤层走向保持水平ꎻ红外甲烷传感器吊挂在煤壁中 上部ꎮ 声－电传感器随采掘工作面的进尺而移动ꎬ 保持在与工作面 １０ ｍ 以内的距离ꎬ声－电－瓦斯探 头安装位置如图 ３ 所示ꎮ 图 ２ ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统布置 Ｆｉｇ.２ ＫＪ８３８ ａｃｏｕｓｔｉｃ－ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ－ｇａｓ ｓｙｓｔｅｍ ｌａｙｏｕｔ 图 ３ 声－电－瓦斯探头安装位置示意 Ｆｉｇ.３ Ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｏｆ ａｃｏｕｓｔｉｃ－ｅｌｅｃｔｒｉｃ－ｇａｓ ｐｒｏｂｅ ３ 突出煤层掘进期间声－电－瓦斯多参量响 应规律 ３.１ 掘进放炮多参量响应规律 在严重突出矿井掘进工作面大多依靠放炮落煤 进行掘进作业ꎬ放炮作业十分容易诱导煤与瓦斯突 出[１６]ꎮ 井下放炮是主动进行的能量释放过程ꎬ而煤 与瓦斯突出是被动的能量释放过程ꎬ二者存在相似 之处ꎬ因此ꎬ研究了放炮前后声－电－瓦斯参数的响 应规律ꎮ 如图 ４ 所示ꎬ放炮前ꎬ由于井下打钻工序的干 扰ꎬ声发射呈现尖锐脉冲式波动ꎬ而电磁辐射在一 定基值范围内上下波动ꎬ瓦斯浓曲线变化较为稳 定ꎮ 放炮后ꎬ煤体中的瓦斯快速涌向采掘空间ꎬ瓦 斯浓度会出现一个峰值ꎬ电磁辐射曲线出现浓密 且幅值增高ꎬ一般维持在 ４０６０ ｍｉｎꎮ 分析其原因 如下首先ꎬ放炮事件前后ꎬ炮眼施工、锚杆施工等 工序复杂ꎬ声发射抗噪声能力差ꎬ声波曲线的波动 规律表现较为凌乱ꎮ 其次ꎬ放炮事件煤体破裂向 空间内辐射电磁辐射ꎬ导致电磁辐射强度增大ꎮ 另外统计发现ꎬ声发射与电磁辐射对危险的感知 要早于瓦斯浓度ꎮ １２１ 中国煤炭期刊网 w w w . c h in a c a j . n et ２０１８ 年第 ３ 期煤 炭 科 学 技 术第 ４６ 卷 图 ４ ２０１７ 年 １１ 月 ２ 日４ 日掘进期间声－电－瓦斯曲线对比 Ｆｉｇ.４ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｏｕｓｔｉｃ－ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ－ｇａｓ ｃｕｒｖｅ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｔｕｎｎｅｌｉｎｇ ｐｅｒｉｏｄ ｆｒｏｍ ２ ｔｏ ４ Ｎｏｖｅｍｂｅｒꎬ２０１７ ３.２ 掘进及抽采循环声－电－瓦斯响应特征 由于巷道掘进和抽采期间井下的环境差异较 大ꎬ因此对比分析 ２ 个过程中声－电－瓦斯的响应特 征ꎮ １１２２４ 运输巷掘进时间约 １０ ｄꎬ抽采时间约 １ 个月ꎬ如图 ５ 所示ꎮ 掘进期间井下的作业工序较多ꎬ 总体上掘进期间声发射图 ５ａ的波动要强于抽采 期间图 ５ｄꎬ并且由于掘进期和抽采期都有打钻的 工序ꎬ导致声发射信号均出现尖锐的脉冲式波动ꎮ 但抽采期间会出现波动－平稳的明显周期性变化ꎬ 这是由于抽采期间井下会出现无任何人为活动的时 间段导致的ꎻ抽采期间井下产生电磁辐射的作业工 序较少ꎬ期间电磁辐射图 ５ｅ整体较平稳ꎬ掘进期 间放炮事件会导致电磁辐射出现周期性稠密段图 ５ｂꎻ掘进期间ꎬ放炮事件导致瓦斯浓度图 ５ｃ出现 周期性剧烈波动ꎬ抽采期间瓦斯浓度变化平稳图 ５ｆꎮ 图 ５ 掘进抽采期间声－电－瓦斯变化比较 Ｆｉｇ.５ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ａｃｏｕｓｔｉｃ－ｅｌｅｃｔｒｉｃ－ｇａｓ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｔｕｎｎｅｌｉｎｇ ３.３ 声－电－瓦斯与常规预测指标的相关性对比 分析 在传统的突出预测方法中ꎬ钻屑瓦斯解吸指标 Ｋ１值能够相对较好地反映出煤体发生突出的危险性ꎮ 在时间尺度上ꎬ笔者运用累加数值的方法ꎬ分别对 ８ ｈ 时间段的声发射强度、电磁辐射强度进行加和ꎬ并读 取瓦斯浓度数值ꎮ 对声－电－瓦斯数值与钻屑瓦斯解 吸指标 Ｋ１值进行相关性分析[１７]ꎬ如图 ６ 所示ꎮ 相关性分析是指对 ２ 个或多个具备相关性的变 量元素进行分析ꎬ从而衡量 ２ 个变量因素的相关密切 程度[１８－１９]ꎮ 对于钻屑瓦斯解吸指标 Ｋ１值与声－电－ 瓦斯的相关性分析ꎬ选用皮尔森相关系数进行评价ꎬ 图 ６ 声－电－瓦斯－Ｋ１值相关性分析 Ｆｉｇ.６ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ａｃｏｕｓｔｉｃ－ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ－ｇａｓ－Ｋ１ｖａｌｕｅ 使用 ＳＰＳＳ 软件来实现ꎬ其相关性评判标准见表 １ꎬ 声－电－瓦斯与 Ｋ１值的两两相关性求解结果见表 ２ꎮ ２２１ 中国煤炭期刊网 w w w . c h in a c a j . n et 张仕和突出矿井声－电－瓦斯系统监测参量变化及相关性研究２０１８ 年第 ３ 期 表 １ 相关系数与相关程度关系 Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ 相关系数相关程度 ｜Ｒ｜ ＝０完全不相关 ０｜Ｒ｜≤０.３微弱相关 ０.３｜Ｒ｜≤０.５低度相关 ０.５｜Ｒ｜≤０.８显著相关 ０.８｜Ｒ｜１高度相关 ｜Ｒ｜ ＝１完全相关 表 ２ Ｋ１值－声发射强度－电磁辐射强度－瓦斯 浓度之间的相关性 Ｔａｂｌｅ ２ Ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｋ１ｖａｌｕｅ－ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ－ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ－ｇａｓ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ 相关性声发射强度 电磁辐射强度 瓦斯体积分数Ｋ１值 声发射强度１.００００.２５８０.１４２０.３９３ 电磁辐射强度０.２５８１.００００.６６２０.６４０ 瓦斯体积分数０.１４２０.６６２１.００００.５９２ Ｋ１值０.３９３０.６４００.５９２１.０００ 对比相关性评判标准可以得到电磁辐射强度与 Ｋ１值、瓦斯浓度与 Ｋ１值、电磁辐射强度与瓦斯浓度均 呈显著相关ꎬ这 ３ 个参数相关性最好ꎬ声发射强度与 Ｋ１值呈低度相关ꎮ 由此可知ꎬ声－电－瓦斯各参量均 随 Ｋ１值的变化而变化ꎬ表现出了较好的相关性ꎮ ４ 结 论 对电磁辐射、声发射监测煤与瓦斯突出的原理 进行了分析ꎬ基于 ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统在金佳矿 １１２２４ 运输巷掘进工作面的实测数据ꎬ对井下放炮 信号、掘进与抽采循环期间声、电信号进行了对比分 析ꎬ并运用皮尔森相关系数对声－电－瓦斯与 Ｋ１值进 行了相关性分析ꎬ结果如下 １在突出矿井应用了 ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统 来监测煤与瓦斯突出灾害ꎬ并依据连续介质损伤力 学和地球物理学理论ꎬ证明了可以运用声发射、电磁 辐射技术来对煤与瓦斯突出灾害进行预警ꎮ ２声发射、电磁辐射信号对井下煤岩体破裂具 有较好的响应ꎮ 其中ꎬ放炮后声发射与电磁辐射均 会发生明显波动ꎻ抽采期间的声－电－瓦斯参量变化 比掘进期间平稳ꎮ ３声发射、电磁辐射及瓦斯浓度均与 Ｋ１值大小 呈显著相关ꎬ验证了 ＫＪ８３８ 声－电－瓦斯系统可以对 煤与瓦斯突出灾害进行有效预警ꎮ 参考文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ [１] 袁 亮.煤炭精准开采科学构想[Ｊ].煤炭学报ꎬ２０１７ꎬ４２１１－７. 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