瓦斯地质动态分析技术体系在杨河煤业的应用.pdf

第 ４ ２卷第 ６期能 源 与 环 保 Ｖ ｏ ｌ  ４ ２ Ｎ ｏ  ６ ２ ０ ２ ０年６月 Ｃ ｈ ｉ ｎ ａＥ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙａ ｎ ｄＥ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎＪ ｕ ｎ ． ２ ０ ２ ０ 收稿日期 ２ ０ ２ ０－ ０ ３－ ０ ６ ； 责任编辑 陈鑫源 Ｄ Ｏ Ｉ １ ０ ． １ ９ ３ ８ ９ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． １ ０ ０ ３－ ０ ５ ０ ６ ． ２ ０ ２ ０ ． ０ ６ ． ０ １ ５ 基金项目 国家重点研发计划资助项目（ ２ ０ １ ８ Ｙ Ｆ Ｃ ０ ８ ０ ８ ３ ０ ５ ） ； 重庆院自立重点项目（ ２ ０ １ ７ Ｚ Ｄ Ｘ Ｍ ０ ７ ） 作者简介 覃木广（ １ ９ ８ １ ） ， 男（ 壮族） ， 广西宜州人， 副研究员， 硕士， ２ ０ ０ ８年毕业于河南理工大学， 现从事煤矿瓦斯灾害监控预警技术和瓦斯 地质规律研究工作。 引用格式 覃木广． 瓦斯地质动态分析技术体系在杨河煤业的应用［ Ｊ ］ ． 能源与环保， ２ ０ ２ ０ ， ４ ２ （ ６ ） ６ ９  ７ ２ ， ７ ６ ． Ｑ ｉ ｎＭ ｕ ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ． Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｇ ａ ｓ ｇ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｉ ｎＹ ａ ｎ ｇ ｈ ｅ Ｃ ｏ ａ ｌ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ Ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｎ ｙ ［ Ｊ ］ ． Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ａ ｎ ｄＥ ｎ ｖ ｉ  ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ２ ０ ２ ０ ， ４ ２ （ ６ ） ６ ９  ７ ２ ， ７ ６ ． 瓦斯地质动态分析技术体系在杨河煤业的应用 覃木广１ ， ２ （ １ ． 瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室， 重庆 ４ ０ ０ ０ ３ ７ ； ２ ． 中煤科工集团重庆研究院有限公司， 重庆 ４ ０ ０ ０ ３ ７ ） 摘要 通过对杨河煤业建立的信息化、 智能化、 科学化瓦斯地质动态分析技术体系进行分析， 杨河煤业 实现了矿区瓦斯灾害防治的过程化预控， 巩固了矿井煤与瓦斯突出防治基础工作。从其应用效果来 看， 瓦斯地质动态分析技术体系实现了瓦斯灾害防治从“ 区域” 到“ 局部” 的全过程把控， 从“ 宏观” 上 掌握了矿井瓦斯的赋存规律及主控因素和矿井瓦斯地质动态分析技术， 为实现高效区域瓦斯治理提 供了技术支撑； 从“ 局部” 防控技术角度建立了工作面突出危险动态分析技术， 可高效支撑采掘工作面 日常防突工作。 关键词 瓦斯地质； 动态分析； 瓦斯灾害 中图分类号 Ｔ Ｄ ８ ２ ３ ． ９ 文献标志码 Ａ 文章编号 １ ０ ０ ３－ ０ ５ ０ ６ （ ２ ０ ２ ０ ） ０ ６－ ０ ０ ６ ９－ ０ ４ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｇ ａ ｓ ｇ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｉ ｎ Ｙ ａ ｎ ｇ ｈ ｅＣ ｏ ａ ｌ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙＣ ｏ ｍｐ ａ ｎ ｙ Ｑ ｉ ｎＭ ｕ ｇ ｕ ａ ｎ ｇ １ ， ２ （ １ ． Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｋ ｅ ｙＬ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙｏ ｆ Ｇ ａ ｓ Ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ Ｍ ｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇａ ｎ ｄＥ ｍ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｙＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ ４ ０ ０ ０ ３ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇＲ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈＩ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａＣ ｏ ａ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙａ ｎ ｄＥ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇＧ ｒ ｏ ｕ ｐ ， Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ ４ ０ ０ ０ ３ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｂ ｙａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｇ ａ ｓ ｇ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄｂ ｙ Ｙ ａ ｎ ｇ  ｈ ｅＣ ｏ ａ ｌ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ， Ｙ ａ ｎ ｇ ｈ ｅ Ｃ ｏ ａ ｌ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ｈ ａ ｓ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｐ ｒ ｅ  ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｏ ｆ ｇ ａ ｓ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎｉ ｎｔ ｈ ｅ ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｒ ｅ ａ ａ ｎ ｄｃ ｏ ｎ ｓ ｏ ｌ ｉ  ｄ ａ ｔ ｅ ｄｔ ｈ ｅｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｍ ｉ ｎ ｅ ｃ ｏ ａ ｌ ａ ｎ ｄｇ ａ ｓ ｏ ｕ ｔ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ｐ ｒ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｊ ｏ ｂ ｓ ． Ｆ ｒ ｏ ｍｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｆ ｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ｇ ａ ｓ ｇ ｅ  ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｈ ａ ｓ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄｔ ｈ ｅｗ ｈ ｏ ｌ ｅｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｏ ｆ ｇ ａ ｓ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎｆ ｒ ｏ ｍ＂ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ＂ｔ ｏ＂ ｐ ａ ｒ  ｔ ｉ ａ ｌ ＂ａ ｎ ｄｈ ａ ｓ ｍ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄｔ ｈ ｅ ｏ ｃ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｌ ａ ｗａ ｎ ｄｍ ａ ｉ ｎｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｏ ｆ ｍ ｉ ｎ ｅ ｇ ａ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍｔ ｈ ｅ ＂ ｍ ａ ｃ ｒ ｏ ＂ｍ ｉ ｎ ｅ ｇ ａ ｓ ｇ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ａ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ； ｆ ｒ ｏ ｍｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｆ ＂ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ＂ｐ ｒ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， ａｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙｆ ｏ ｒ ｏ ｕ ｔ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ｄ ａ ｎ ｇ ｅ ｒ ｏ ｆ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇｆ ａ ｃ ｅｉ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ， ｗ ｈ ｉ ｃ ｈｃ ａ ｎｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｌ ｙｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｉ ｌ ｙａ ｎ ｔ ｉ  ｏ ｕ ｔ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋｏ ｆ ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇｆ ａ ｃ ｅ ． Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｇ ａ ｓ ｇ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ； ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ； ｇ ａ ｓ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ０ 引言 随着煤矿开采深度的增大， 瓦斯灾害防治的难 度与日俱增， 瓦斯事故屡见报端［ １ ］。如今， 尽管针 对矿井瓦斯治理的相关研究逐渐增多［ ２  ４ ］， 并且也取 得了一些成果［ ５ ］， 不过在矿井瓦斯治理方面的技术 仍有待提升， 因而在研究中需要依托于当前先进的 科学技术， 使得针对矿区瓦斯灾害能够实现过程化 预控， 这对于促进煤矿产业的发展具有重要意 义［ ６ ］。 近年来， 随着科技装备的发展， 智能化技术及装 备在各行各业获得了长足发展， “ 煤矿智能化” 的广 泛推广同样促进了煤炭产业的经济、 高效、 安全发 展［ ７  ８ ］。国家安全生产监督管理总局颁布的 煤矿 瓦斯灾害防治科技发展对策 也提出了瓦斯灾害防 治的决策智能化关键技术与装备研究方向。从大数 据视角建立融合瓦斯地质、 瓦斯抽采、 动态防突等信 息为一体的瓦斯隐患排查治理及辅助预警系统， 对 ９６ ２ ０ ２ ０年第 ６期 能 源 与 环 保第 ４ ２卷 于提高瓦斯灾害隐患辨识能力具有重要意义， 可有 效改善煤炭行业瓦斯灾害防治超前性不足、 系统性 辨识方法缺失及信息采集手段落后等缺陷。已有诸 多矿井通过数字化、 信息化方式来指导瓦斯防治工 作［ ９ ］， 阳泉矿区建立了两级煤与瓦斯突出动态预测 方法［ １ ０ ］， 芦岭煤矿建立了实时智能预警系统［ １ １ ］ ， 瓦 斯地质分析方法与 Ｇ Ｉ Ｓ 空间分析技术相结合建立瓦 斯地质动态分析系统也获得了发展［ １ ２  １ ５ ］， 新景公司 利用 Ｇ Ｉ Ｓ 数字化技术在瓦斯智能技术方面有了很大 突破， 并由此构建并形成了相对比较完善的瓦斯地 质智能动态防突管理系统［ １ ６ ］。 杨河煤业通过建立瓦斯地质动态分析技术体 系， 构建成套的信息化、 智能化、 科学化突出防控技 术体系， 针对矿区瓦斯灾害可以实现过程化预控， 使 矿区瓦斯治理水平从整体上得到提升， 同时夯实了 矿井煤与瓦斯突出防治工作的基础。本文通过分析 杨河煤业构建的瓦斯地质动态分析技术体系及应 用， 以期为煤炭行业“ 智能化” 推广起到示范效果。 １ 矿井概况 １  １ 矿井开拓开采及瓦斯赋存 杨河煤业生产能力为 １ ２ ０万 ｔ ／ ａ ， 矿井主采二１ 煤层， 杨河煤业为煤与瓦斯突出矿井， 始突标高 － １ ８ ６ｍ ， 所采二１煤层平均煤厚７ｍ ， 煤层倾角１ ５ ， 属“ 三软” 不稳定厚煤层。杨河煤业受区域地质作 用控制， 煤体和顶底板均松软为典型的“ 三软” 煤 层、 透气性差、 煤厚变化大、 局部瓦斯含量较高， 煤层 瓦斯含量最高达到 １ ０  ７ ６ｍ ３／ ｔ ， 瓦斯压力最高达到 ０  ６ ７Ｍ Ｐ ａ ， 煤与瓦斯突出灾害比较严重， 防突难度较 大。矿井二１煤层瓦斯含量及压力见表 １ 。 表 １ 矿井二１煤层瓦斯含量及压力 Ｔ ａ ｂ  １ Ｇ ａ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｕ ｒ ｅｏ ｆ Ⅱ１ｃ ｏ ａ ｌ ｓ ｅ ａ ｍ ｉ ｎｍｉ ｎ ｅｓ ｈ ａ ｆ ｔ 序号测点位置标高／ ｍ 原始瓦斯压力／ Ｍ Ｐ ａ 原始瓦斯含量／ （ ｍ３ ｔ － １） １３ １ ０ ９ １回风巷 ３ ９ ８ｍ处－ １ ４ ３  ０ ００  ３ ０６  ５ ５ ２３ １胶带上山 ６ ５ ５ｍ处－ １ ８ ３  ０ ００  ５ ６９  ７ ２ ３３ ２ ０ ３ １回风巷 ２ ５ ５ｍ处－ ２ １ ３  ５ ５０  ６ ７１ ０  ７ ６ ４３ １轨道上山 ３ ４ ３ｍ处－ ９ ５  ０ ５０  ４ ０７  ９ ９ ５３ １回风上山 ５ ４ ６ｍ处－ １ ５ ８  ８ ８０  ３ ６７  ３ ７ ６３ １辅助上山 ５ ６ ０ｍ处－ １ ６ ０  ８ ５０  ３ ５７  ３ ０ ７３ １轨道上山 ３ ７ ８ｍ处－ １ １ １  ３ ８０  ３ ３６  ９ ３ １  ２ 区域地质构造演化及分布特征 杨河煤业位于新密煤田中部， 新密煤田则处在 华北板块的南部， 在中生代前（ 包括中生代） 为华北 型地壳结构， 如图 １所示。从中生代开始， 受“ 秦 岭大别山” 一线的造山运动的影响， 该煤田处在 秦岭造山带北缘， 在地质构造上属于逆冲推覆构造 系， 同时又受到“ 豫西渑池舞阳” 地质构造的影 响， 处于其逆冲推覆构造带的东北侧， 如图 ２所示。 图 １ 新密煤田的区域构造位置 Ｆ ｉ ｇ  １ Ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ Ｘ ｉ ｎ ｍｉ Ｃ ｏ ａ ｌ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ 图 ２ 秦岭北缘逆冲推覆构造系渑池舞阳地质简图 Ｆ ｉ ｇ  ２ Ｇ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｋ ｅ ｔ ｃ ｈｏ ｆ Ｍｉ ａ ｎ ｃ ｈ ｉ  Ｗｕ ｙ ａ ｎ ｇｏ ｆ ｔ ｈ ｒ ｕ ｓ ｔ ｎ ａ ｐ ｐ ｅｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｉ ｎｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｎｍａ ｒ ｇ ｉ ｎｏ ｆ Ｑ ｉ ｎ ｌ ｉ ｎ ｇＭｏ ｕ ｎ ｔ ａ ｉ ｎ ｓ １  ３ 新密煤田构造演化特征 郑州矿区新密煤田印支期至燕山早、 中期， 由于 秦岭的造山作用， 整个造山在地质构造上形成褶皱 与断裂， 方向为北西、 北西西向。在燕山早、 中期， 由 于太平洋库拉板块在北西西向上的俯冲， 基于先前 的北西、 西向地质构造， 有形成若干北北东北东方 向上的褶皱与断裂， 不过无论是规模还是发育程度， 其相较于北西向构造相对要弱。针对新密煤田的储 煤， 在构造上主要受长时间的剪切与挤压， 由此发育 而成的。 在侏罗世早白垩世和晚白垩世第三纪存在 ０７ ２ ０ ２ ０年第 ６期覃木广 瓦斯地质动态分析技术体系在杨河煤业的应用 第 ４ ２卷 ２次裂陷活动， 这也使北西北西西向在伸展运动 的影响下出现明显的升降活动， 在新密煤田北西向 展布的逆冲推覆断裂停止， 而形成的是正断层， 并由 此在北西南东向、 北北东北东 ２个方向上展布 形成了地堑、 地垒、 掀斜等构造。 在燕山晚期喜山早期的阶段， 华北板块已经 受到太平洋板块的俯冲作用， 但是在方向上发生了 转变， 同时印度板块对华北板块也存在一定的挤压， 并且这种挤压的程度有所增强， 因而导致华北板块 逐渐向太平洋板块的方向蠕散， 造成华北板块在动 力学背景上呈现出引张、 裂陷、 伸展等。在北北东、 北东向上出现断裂， 其受力状态是右旋拉张， 顺太行 山武陵山北北东向的重力梯级带整个横跨秦岭造 山带， 由此生成北北东南北向的新生代陆相断陷 盆地， 先前构造被该新生代断陷横切， 在豫西煤田产 生北北东北东向的断裂带， 如图 ３所示， 这对于地 下矿井瓦斯的释放和弥散是比较有利的。 图 ３ 秦岭造山带后造山期的伸展构造 Ｆ ｉ ｇ  ３ Ｅ ｘ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅｉ ｎｐ ｏ ｓ ｔ ｏ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｉ ｃｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄ ｏ ｆ Ｑ ｉ ｎ ｌ ｉ ｎ ｇｏ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｉ ｃｂ ｅ ｌ ｔ ２ 瓦斯地质动态分析技术的构建 杨河煤业通过与科研单位合作， 基于超图平台 并结合地质理论， 将能够进行复杂几何运算与空间 分析的瓦斯地质动态分析体系引入进来。 系统不仅实现了瓦斯地质图的智能化、 自动化 生成， 并且对瓦斯抽放以及开采层保护等相关影响 因素均进行了相对更为全面的分析和考虑， 在自动 化生成、 预测报警等方面， 能够实现瓦斯参数预测、 区域预测、 等值线生成等功能。利用这一系统在对 瓦斯地质资料进行管理的过程中能够真正实现自动 化管理与智能生成， 并且还可以进行动态更新， 尤其 对瓦斯地质分析的智能化分析， 在风险预警方面的 作用更为突出， 有利于对瓦斯地质资料实施全面性、 综合性的管理。 ２  １ 矿井瓦斯地质动态技术体系构建及应用 矿井瓦斯地质动态分析系统的主要目的是进行 矿井瓦斯地质资料管理及瓦斯地质动态分析， 为煤 与瓦斯突出预警提供工作面最新的瓦斯地质信息， 核心功能是煤层瓦斯基本参数管理、 瓦斯赋存智能 分析、 煤层瓦斯地质图自动绘制及动态更新。具体 功能如下 ①对瓦斯含量测点、 媒体坚固性系数、 瓦 斯放散初速度、 工作面瓦斯涌出等煤层瓦斯基本参 数进行高效管理， 使管理的自动化、 规范化、 精细化 程度更高； ②对煤和瓦斯突出动力现象的相关资料 能够实现在管理方面的高度信息化； ③对地质构造、 煤层厚度测点等相关资料在管理方面实现高度信息 化； ④对区域瓦斯抽采区域、 瓦斯抽采参数等在管理 方面高度信息化； ⑤按照行业标准与规范， 即 矿井 瓦斯涌出量预测方法 （ Ａ Ｑ １ ０ １ ８ ２ ０ ０ ６ ） ， 能够实现 工作面瓦斯涌出量在预测方面的自动化； ⑥对矿井 煤层瓦斯地质图进行自动绘制， 其中涉及瓦斯的含 量、 压力、 涌出量， 以及煤层的厚度、 埋深等值线的绘 制与更新等， 并且还可以在划分危险区域时形成高 度智能化； ⑦对煤层瓦斯提地质图能够进行自动绘 制， 并且能够对执行区域防突措施在具体实施后的 地质图予以动态更新。 ２  ２ 工作面瓦斯地质动态技术体系构建及应用 工作面瓦斯地质动态分析系统是基于煤层瓦斯 地质图、 采掘工程平面图等， 将其作为底图并对工作 面的设计、 准备、 回采各阶段的瓦斯、 地质及防突资 料进行采集， 根据突出危险性动态评价指标体系， 以 便对以上各种信息展开综合性、 全面性的分析， 同时 还能够将工作面瓦斯地质图完成自动绘制， 使得工 作面防突在管理的精细化与动态化方面得到进一步 增强， 以更好地支撑日常防突工作。主要功能有 ① 可对煤矿工作面进行自由管理， 如添加、 删除等操 作， 其中每个工作面在系统数据库中都存在与之相 对应的图形数据， 使维护方便灵活； ②系统提供方便 灵活的图形绘制、 编辑功能， 可轻松排版并输出打印 图形； ③系统提供从 Ａ ｕ ｔ ｏ Ｃ Ａ Ｄ文件直接导入图形数 据的功能， 减少重复工作； ④系统可以对采掘作业信 息、 地质资料、 瓦斯资料、 防突措施等实施全面性、 系 统性的管理； ⑤系统可按照瓦斯参数、 煤层参数等， 对瓦斯的含量、 压力、 涌出量以及煤层的厚度等值线 等进行自动绘制； ⑥系统能够按照工作面对利用评 １７ ２ ０ ２ ０年第 ６期 能 源 与 环 保第 ４ ２卷 价指标体系的危险程度进行评价， 并自动绘制工作 面瓦斯地质图。 通过该系统在工作面瓦斯地质图的生成与绘制 功能， 能够实现智能化与自动化， 同时对瓦斯抽放、 保保护层开采所涉及的影响因素也能够进行综合 性、 全面性的分析， 使得工作面瓦斯地质图可以根据 这些因素实时动态变化， 从而清晰掌握工作面地质 情况、 基础瓦斯资料情况、 防突措施管理等情况。另 外， 该系统还具有瓦斯参数预测、 等值线生成、 区域 预测等功能。 ３ 瓦斯地质动态分析技术应用效果考察 ３  １ 实现了矿井瓦斯地质图的自动更新 矿井瓦斯地质动态分析系统实现了瓦斯地质图 的智能化自动生成， 并且根据瓦斯含量点、 压力点等 参数测点的增删及瓦斯抽采、 保护层开采等情况， 实 现对瓦斯地质图的实时动态更新（ 图 ４ ） ， 改变了瓦 斯地质图一旦生成就一成不变的传统方法， 使瓦斯 地质图最大限度地反映矿井煤层当前瓦斯赋存和瓦 斯灾害危险情况， 有效地指导矿井安全生产。 图 ４ 矿井二１煤层瓦斯灾害风险评价 Ｆ ｉ ｇ  ４ Ｒ ｉ ｓ ｋａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｇ ａ ｓ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒｉ ｎⅡ１ ｃ ｏ ａ ｌ ｓ ｅ ａ ｍｏ ｆ ｃ ｏ ａ ｌ ｍｉ ｎ ｅ ３  ２ 实现了工作面突出危险性动态评价 工作面瓦斯动态分析系统不仅实现了工作面瓦 斯地质图在智能化条件下的自动生成与绘制， 而且 还对瓦斯抽放与保护层开采等能够对其产生影响的 各种因素进行分析， 使得工作面瓦斯地质图可准确 实时动态更新； 综合考虑影响瓦斯地质变化的各种 因素， 实现工作面突出危险性动态评价分析（ 图 ５ ） ， 及时掌握工作面地质情况、 瓦斯赋存情况和防突措 施管理情况。 ４ 结论 （ １ ） 基于对杨河煤业在瓦斯地质动态分析技术 图 ５ ３ １ ０ ９ １工作面突出危险性动态评价 Ｆ ｉ ｇ  ５ Ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｏ ｕ ｔ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ｒ ｉ ｓ ｋｏ ｆ ３ １ ０ ９ １ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇｆ ａ ｃ ｅ 体系智能化与信息化技术体系的构建， 实现了突出 预警从“ 区域” 到“ 局部” 的全过程、 全方位把控。 （ ２ ） 从“ 区域” 防控技术角度， 杨河煤业从宏观 上掌握了矿井瓦斯赋存规律及主控因素和矿井瓦斯 地质动态分析技术， 为实现高效区域瓦斯治理提供 了技术支撑。 （ ３ ） 从“ 局部” 防控技术角度， 建立了工作面突 出危险动态评价技术， 有效支撑采掘工作面日常防 突工作。 参考文献（ Ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ） ［ １ ］ 程远平， 刘洪永， 赵伟． 我国煤与瓦斯突出事故现状及防治对 策［ Ｊ ］ ． 煤炭科学技术， ２ ０ １ ４ ， ４ ２ （ ６ ） １ ５  １ ８ ． Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ Ｙ ｕ ａ ｎ ｐ ｉ ｎ ｇ ， Ｌ ｉ ｕＨ ｏ ｎ ｇ ｙ ｏ ｎ ｇ ， Ｚ ｈ ａ ｏＷｅ ｉ ． Ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓａ ｎ ｄｐ ｒ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｅ ｒ ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏ ａ ｌ ａ ｎ ｄｇ ａ ｓ ｏ ｕ ｔ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ａ ｃ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎＣ ｈ ｉ ｎ ａ ［ Ｊ ］ ． Ｃ ｏ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅａ ｎ ｄＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， ２ ０ １ ４ ， ４ ２ （ ６ ） １ ５  １ ８ ． ［ ２ ］ 张建国， 兰天伟， 王满， 等． 平顶山矿区深部矿井动力灾害预测 方法与应用［ Ｊ ］ ． 煤炭学报， ２ ０ １ ９ ， ４ ４ （ ６ ） １ ６ ９ ８  １ ７ ０ ６ ． Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｕ ｏ ， Ｌ ａ ｎＴ ｉ ａ ｎ ｗ ｅ ｉ ， Ｗａ ｎ ｇ Ｍ ａ ｎ ， ｅ ｔ ａ ｌ ． Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｄ ｅ ｅ ｐｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｎ ｄｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｉ ｎＰ ｉ ｎ ｇ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ｎ ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇａ ｒ ｅ ａ ［ Ｊ ］ ． Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌｏ ｆＣ ｈ ｉ ｎ ａＣ ｏ ａ ｌＳ ｏ ｃ ｉ ｅ ｔ ｙ ， ２ ０ １ ９ ， ４ ４ （ ６ ） １ ６ ９ ８  １ ７ ０ ６ ． ［ ３ ］ 朱丽媛， 潘一山， 李忠华， 等． 深部矿井冲击地压、 瓦斯突出复 合灾害发生机理［ Ｊ ］ ． 煤炭学报， ２ ０ １ ８ ， ４ ３ （ １ １ ） ３ ０ ４ ２  ３ ０ ５ ０ ． Ｚ ｈ ｕＬ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ ， Ｐ ａ ｎＹ ｉ ｓ ｈ ａ ｎ ， Ｌ ｉ Ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ ｈ ｕ ａ ， ｅ ｔ ａ ｌ ． Ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｓｏ ｆ ｒ ｏ ｃ ｋ  ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ａ ｎ ｄｏ ｕ ｔ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｕ ｎ ｄｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｄ ｅ ｅ ｐｍ ｉ ｎ ｅ ［ Ｊ ］ ． Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａＣ ｏ ａ ｌ Ｓ ｏ ｃ ｉ ｅ ｔ ｙ ， ２ ０ １ ８ ， ４ ３ （ １ １ ） ３ ０ ４ ２  ３ ０ ５ ０ ． ［ ４ ］ 覃木广． 瓦斯涌出特征预警技术在突出矿井中的应用［ Ｊ ］ ． 中 州煤炭， ２ ０ １ ５ （ ５ ） ３ ０  ３ ３ ． Ｑ ｉ ｎＭ ｕ ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ． Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｅ ａ ｒ ｌ ｙ ｗ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｆ ｇ ａ ｓ ｅ ｍ ｉ ｓ  ｓ ｉ ｏ ｎｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｉ ｎｏ ｕ ｔ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ｍ ｉ ｎ ｅ ｓ ［ Ｊ ］ ． Ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕＣ ｏ ａ ｌ ， ２ ０ １ ５ （ ５ ） ３ ０  ３ ３ ． ［ ５ ］ 孙朋， 许力峰， 唐建平． 井下水力压裂对深部低透煤层瓦斯含 量的影响规律研究［ Ｊ ］ ． 矿业安全与环保， ２ ０ １ ９ ， ４ ６ （ ６ ） ３ ０  ３ ４ ． Ｓ ｕ ｎＰ ｅ ｎ ｇ ， Ｘ ｕＬ ｉ ｆ ｅ ｎ ｇ ， Ｔ ａ ｎ ｇＪ ｉ ａ ｎ ｐ ｉ ｎ ｇ ． Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙｏ ｎｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｌ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅｏ ｆ ｕ ｎ  ｄ ｅ ｒ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄｈ ｙ ｄ ｒ ａ ｕ ｌ ｉ ｃｆ ｒ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇｏ ｎｇ ａ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎｄ ｅ ｅ ｐｌ ｏ ｗｐ ｅ ｒ ｍ ｅ ａ  ｂ ｌ ｅｃ ｏ ａ ｌ ｓ ｅ ａ ｍ［ Ｊ ］ ． Ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇＳ ａ ｆ ｅ ｔ ｙａ ｎ ｄＥ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ２ ０ １ ９ ， ４ ６ （ ６ ） ３ ０  ３ ４ ． （ 下转第 ７ ６页） ２７ ２ ０ ２ ０年第 ６期 能 源 与 环 保第 ４ ２卷 ４ 结论 本文分析了卷积神经网络识别图像目标的方 法， 主要分析了卷积层、 全连接层及池化层， 采用卷 积神经网络对 Ｓ Ａ Ｒ图像进行目标识别， 选用 Ｓ ｏ ｆ ｔ  ｍ ａ ｘ 损失函数来解决目标间互斥， 设计了卷积神经 网络的实验样本， 并进行了试验分析， 得到卷积神经 网络模型， 大大提高了图像目标识别的准确率。 参考文献（ Ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ） ［ １ ］ 万晓琪， 宋辉， 罗林根， 等． 卷积神经网络在局部放电图像模式 识别中的应用［ Ｊ ］ ． 电网技术， ２ ０ １ ９ （ ６ ） ２ ２ １ ９  ２ ２ ２ ６ ． Ｗａ ｎＸ ｉ ａ ｏ ｑ ｉ ， Ｓ ｏ ｎ ｇＨ ｕ ｉ ， Ｌ ｕ ｏＬ ｉ ｎ ｇ ｅ ｎ ， ｅ ｔ ａ ｌ ． Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｖ ｏ ｌ ｕ  ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋｉ ｎｐ ａ ｒ ｔ ｉ ａ ｌ ｄ ｉ ｓ ｃ ｈ ａ ｒ ｇ ｅ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ［ Ｊ ］ ． Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， ２ ０ １ ９ （ ６ ） ２ ２ １ ９  ２ ２ ２ ６ ． ［ ２ ］ 曹贵宝． 随机森林和卷积神经网络在神经细胞图像分割中的 应用研究［ Ｄ ］ ． 济南 山东大学， ２ ０ １ ４ ． ［ ３ ］ 莫宇琨， 信昆仑， 陈能． 深度卷积神经网络在水表字符图像识 别上的应用［ Ｊ ］ ． 供水技术， ２ ０ １ ７ （ ５ ） ６ ２  ６ ５ ． Ｍ ｏＹ ｕ ｋ ｕ ｎ ， Ｘ ｉ ｎＫ ｕ ｎ ｌ ｕ ｎ ， Ｃ ｈ ｅ ｎＮ ｅ ｎ ｇ ． Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｄ ｅ ｅ ｐｃ ｏ ｎ ｖ ｏ ｌ ｕ  ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋｔ ｏｗ ａ ｔ ｅ ｒｍ ｅ ｔ ｅ ｒｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒｉ ｍ ａ ｇ ｅｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ［ Ｊ ］ ． Ｗａ ｔ ｅ ｒ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， ２ ０ １ ７ （ ５ ） ６ ２  ６ ５ ． ［ ４ ］ 白玉， 姜东民， 裴加军， 等． 改进的 Ｅ Ｌ Ｕ卷积神经网络在 Ｓ Ａ Ｒ图 像舰船检测中的应用［ Ｊ ］ ． 测绘通报， ２ ０ １ ８ ， ４ ９ ０ （ １ ） １ ２ ８  １ ３ １ ． Ｂ ａ ｉ Ｙ ｕ ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇＤ ｏ ｎ ｇ ｍ ｉ ｎ ， Ｐ ｅ ｉ Ｊ ｉ ａ ｊ ｕ ｎ ， ｅ ｔ ａ ｌ ． Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｅ Ｌ Ｕｃ ｏ ｎ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋｉ ｎＳ Ａ Ｒｉ ｍ ａ ｇ ｅｓ ｈ ｉ ｐｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ［ Ｊ ］ ． Ｂ ｕ ｌ ｌ ｅ ｔ ｉ ｎｏ ｆ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｉ ｎ ｇａ ｎ ｄＭ ａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ １ ８ ， ４ ９ ０ （ １ ） １ ２ ８  １ ３ １ ． ［ ５ ］ 韩星烁， 林伟． 深度卷积神经网络在图像识别算法中的研究与 实现［ Ｊ ］ ． 微型机与应用， ２ ０ １ ７ （ ２ １ ） ５ ８  ６ ０ ． Ｈ ａ ｎＸ ｉ ｎ ｇ ｓ ｈ ｕ ｏ ， Ｌ ｉ ｎＷｅ ｉ ． Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄｉ ｍ ｐ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｅ ｅ ｐ ｃ ｏ ｎ  ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋｉ ｎｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ［ Ｊ ］ ． Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ  ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄＮ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋＳ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ ， ２ ０ １ ７ （ ２ １ ） ５ ８  ６ ０ ． ［ ６ ］ 宋博扬， 王凯帅， 刘冠杉． 卷积神经网络在 Ｕ Ｕ Ｖ上图像识别的 应用［ Ｃ ］ ／ ／ 第六届中国指挥控制大会， ２ ０ １ ８ ． ［ ７ ］ 刘华春． 卷积神经网络在车牌识别中的应用研究［ Ｊ ］ ． 计算机 技术与发展， ２ ０ １ ９ ， ２ ９ （ ４ ） １ ２ ８  １ ３ ２ ． Ｌ ｉ ｕＨ ｕ ａ ｃ ｈ ｕ ｎ ． Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈｏ ｎａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ  ｗ ｏ ｒ ｋｉ ｎｌ ｉ ｃ ｅ ｎ ｓ ｅｐ ｌ ａ ｔ ｅｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ［ Ｊ ］ ． Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙａ ｎ ｄ Ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ ， ２ ０ １ ９ ， ２ ９ （ ４ ） １ ２ ８  １ ３ ２ ． ［ ８ ］ 秦波， 顾乃杰， 张孝慈， 等． 基于卷积神经网络的图像验证码识 别［ Ｊ ］ ． 计算机系统应用， ２ ０ １ ８ ， ２ ７ （ １ １ ） １ ４ ２  １ ４ ８ ． Ｑ ｉ ｎＢ ｏ ， Ｇ ｕＮ ａ ｉ ｊ ｉ ｅ ， Ｚ ｈ ａ ｎ ｇＸ ｉ ａ ｏ ｃ ｉ ， ｅ ｔ ａ ｌ ． Ｉ ｍ ａ ｇ ｅＣ Ａ Ｐ Ｔ Ｃ Ｈ Ａｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ  ｔ ｉ ｏ ｎｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎｃ ｏ ｎ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ［ Ｊ ］ ． Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ＆Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ， ２ ０ １ ８ ， ２ ７ （ １ １ ） 檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶 １ ４ ２  １ ４ ８ ． （ 上接第 ７ ２页） ［ ６ ］ 袁亮， 姜耀东， 何学秋， 等． 煤矿典型动力灾害风险精准判识及监 控预警关键技术研究进展［ Ｊ ］ ． 煤炭学报， ２ ０ １ ８ ， ４ ３ （ ２ ） ３ ０ ６  ３ １ ８ ． Ｙ ｕ ａ ｎＬ ｉ ａ ｎ ｇ ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｙ ａ ｏ ｄ ｏ ｎ ｇ ， Ｈ ｅ Ｘ ｕ ｅ ｑ ｉ ｕ ， ｅ ｔ ａ ｌ ． Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅｒ ｉ ｓ ｋａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｍ ｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｅ ａ ｒ ｌ ｙ ｗ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｔ ｙ ｐ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎｃ ｏ ａ ｌ ｍ ｉ ｎ ｅ ［ Ｊ ］ ． Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａＣ ｏ ａ ｌ Ｓ ｏ ｃ ｉ ｅ ｔ ｙ ， ２ ０ １ ８ ， ４ ３ （ ２ ） ３ ０ ６  ３ １ ８ ． ［ ７ ］ 王国法， 赵国瑞， 任怀伟． 智慧煤矿与智能化开采关键核心技 术分析［ Ｊ ］ ． 煤炭学报， ２ ０ １ ９ ， ４ ４ （ １ ） ３ ４  ４ １ ． Ｗａ ｎ ｇ Ｇ ｕ ｏ ｆ ａ ， Ｚ ｈ ａ ｏ Ｇ ｕ ｏ ｒ ｕ ｉ ， Ｒ ｅ ｎＨ ｕ ａ ｉ ｗ ｅ ｉ ． Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｎｋ ｅ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ  ｇ