瓦斯监测预警

瓦斯监测预警（共8篇）

瓦斯监测预警 篇1

0引言

煤与瓦斯突出(简称突出)是一种煤岩体伴随大量瓦斯突然向采掘空间抛出的煤岩动力灾害,往往会造成严重的人员伤亡与设备损毁。近20多年来,采煤工作面突出事故占总突出事故的比例显著上升,严重威胁着矿井安全高效生产[1]。而且,随着矿井开采深度与强度的不断加大,采煤工作面所面临的突出威胁还将进一步增大。

工作面瓦斯突出防治的首要环节是突出危险性预测,只有通过突出预测,摸清工作面瓦斯突出危险性大小,才能使防突工作有的放矢,大大提高防突效率,节约防突成本。现有的工作面突出危险性预测方法主要有钻屑瓦斯指标法、综合指标法、R值指标法等,但这些方法都只是一种接触式、抽检式、静态的点预测方法,在预测的连续性与全面性方面存在较大缺陷,难以满足高产高效的现代化矿井安全生产的需要[2]。近年来,随着采矿安全技术水平的不断提高,回采工作面矿压监测系统的可靠性与稳定性得到了保障,可以实现采煤工作面矿压动态特征的实时监测与自动采集。但是,这些采集到的海量矿压数据并没有合理地应用于突出危险性预测,而矿压在突出的孕育、发展、发生过程中发挥着重要作用。因此,本文设计了一种基于矿压监测动态特征的采煤工作面瓦斯突出预警系统,提高了采煤工作面突出预测的准确性与及时性。

1矿压监测动态特征基本规律

1.1矿压与瓦斯涌出关系

采掘活动破坏了原岩应力平衡,在重新形成应力平衡的过程中会在采掘空间周围煤体内产生集中应力,破坏煤体的孔隙裂隙结构。煤体结构的破坏一方面造成煤体内吸附的瓦斯大量解吸,形成较大的瓦斯压力梯度,引起瓦斯涌出异常;另一方面造成煤体强度降低,抵御突出等动力灾害的能力降低。以阳煤集团新景矿某回采工作面一次典型的瓦斯涌出异常现象(图1)为例,5月1日工作面瓦斯异常涌出,在此前1~2d,矿压传感器就已经监测到了矿压异常增大现象(图2,图3),而且,从5月1日工作面观测结果来看,煤体破坏程度较高,最大片帮深度达到0.5m。以上现象预示着工作面突出 危险性增大,而造成这种结果的直接原因就是采煤活动引起的应力集中。

1.2矿压与日常预测指标关系

通过对新景矿2个回采工作面连续3个月的日常预测指标值(瓦斯解吸指标K1)进行统计分析,发现90%以上的K1值超标现象都发生在工作面靠近采空区的一侧,而该区域正是邻近工作面回采所形成的支承压力带,进一步说明由于采煤活动引起的矿山压力集中对回采工作面突出危险性的发生发展具有控制作用。

综上所述,矿压是造成采煤工作面突出危险性增大的主要因素,利用矿压监测动态特征进行采煤工作面突出危险性预测是可行的,且这种预测方法在连续性与超前性方面较传统预测方法具有较大优势。

2系统设计原则

(1)可行性原则。系统应该能够持续稳定地访问矿压监测系统数据库,通过指标计算自动判断工作面前方突出危险性大小,并及时发布预警结果。同时,还应兼顾经济性与便捷性原则,最大程度地利用现有资源,尽量减少额外的经济或人力投入。

(2)安全可靠性原则。系统应综合考虑数据存储特点,采用合理的数据库与数据结构,具备安全高效的数据备份与恢复机制,且对数据库应设置严格的访问权限。预警网络也需要通过设置防火墙等手段保障数据传输安全。

(3)可扩展性原则。随着煤矿安全技术水平的不断发展,采煤工作面监测手段也将趋于多样化,因此,预警系统必须具备高度可扩展性,主要包括预警指标的可扩展性与数据采集接口的可扩展性,以保证新的监测技术及系统的监测成果能够纳入预警系统之中。

3系统设计

3.1系统功能设计

基于矿压监测动态特征的采煤工作面瓦斯突出预警系统主要实现突出预警功能,辅助实现对矿压部门大量日常矿压数据的规范化、集约化管理,系统的具体功能如下:

(1)实时获取矿压监测信息,自动绘制矿压实时监测数据曲线,可根据需要绘制最大值、平均值、最小值等变化规律曲线。

(2)实现采煤工作面预警指标的自动计算与实时预警。

(3)实现预警结果的综合管理与多途径(客户端、IE浏览器、手机短信、声光等)发布。

(4)实现矿压预测日报表及其他矿压观测基础数据资料的集中管理与便捷查询。

3.2软件结构设计

由于基于矿压监测动态特征的瓦斯突出预警系统需要实时获取矿压监测系统的数据进行预警指标计算,处理数据量大且对实时性有较高要求,所以系统结构采用服务和客户端联合运行模式。预警服务采用Windows服务模式,开机自动启动,无需人工操作;分为数据采集服务与预警分析服务,分别负责人机交互少、实时性强且操作频繁的矿压监测数据采集功能和预警指标计算功能。预警客户端是一个人机交互窗口,主要实现预警过程控制与结果管理及矿压资料管理,包括预警结果发布与查询、预警指标管理、矿压实时曲线绘制及矿压报表管理等。系统具体软件结构如图4所示。

3.3数据库设计

预警数据库主要用来存储矿压监测传感器布置信息、矿压监测实时数据、矿压监测数据分析结果以及采掘工作面进尺、矿压观测数据、矿压日常管理数据等。考虑到数据存储与安全性的需要,系统数据库平台选择MicrosoftSQLServer2008,它使用集成的商业智能工具提供企业级的数据管理,特别是其数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能。预警数据库的主要字段及含义见表1。

3.4数据处理流程设计

基于矿压监测动态特征的瓦斯突出预警系统数据处理流 程[3,4]如图5所示。预警 基础数据 获取方式有自动获取和手动录入2种,矿压监测系统可以自动采集的数据(如支架工作阻力、顶板下沉量等)采用自动获取方式,即由预警服务自动从矿压监测数据库中读取;人工观测的数据(如片帮深度、煤层坚固性系数等)由操作人员通过预警客户端手动录入。2种途径获得的数据分别通过监控网络与办公网络自动上传至服务器端的预警数据库,数据库的数据更新自动触发预警服务进行预警指标计算,将计算结果与矿压预警规则库中的预警指标临界值(系统预设,其值根据矿井基本情况考察确定)对比,确定预警等级并保存至预警数据库。最终预警结果以客户端软件、短信、网页等多种形式同时发布,并及时通知相关责任人员。

3.5网络结构设计

由于煤矿井下生产环境极其复杂且井下监测监控系统种类繁多,所以一般矿井都建立了井下工业以太环网,各监测监控系统分别接入环网,这样可以有效防止某一节点故障影响其他系统性能。矿压监测系统作为井下监测监控系统的一种,也要接入井下环网。预警系统接入办公网络,通过交换机访问矿压监测系统,在办公网络与监控网络之间可架设硬件防火墙,以保障数据安全。预警系统服务器与客户端直接通过办公网络连接,可用防火墙限制服务器访问IP,提高系统内部的安全性。基于矿压监测动态特征的瓦斯突 出预警系 统网络结 构如图6所示。

4现场应用

4.1矿井突出概况

新景矿自2004年11月11日在3号煤层7303工作面发生首次煤与瓦斯突出以来,至今共发生突出17次,其中,有6次发生在采煤工作面,占比为35.3%。采煤工作面突出煤量在10~80t之间,瓦斯涌出量最小为25.5m3,最大为6520m3,突出总体呈现如下特征:突出类型大多数为压出类型,突出强度不大,而吨煤瓦斯涌出量较大,瓦斯超限时间较长[5]。

4.2系统应用效果

在7204工作面进行了为期2个月的系统运行效果跟踪考察,期间系统能够及时准确地采集矿压监测数据并预警,预警结果随着矿压监测数据的更新而持续更新,当班最终预警结果为本班次最高级别预警结果。通过统计,考察期间共发布预警结果50次(其中有10个班次矿压监测系统数据中断),其中红色预警18次,橙色预警1次。系统预警结果与人工矿压分析结果及井下实际情况基本一致,预警准确率达到85%以上;周期来压期间基本都存在0.3m左右的片帮,符合周期来压期间矿压显现基本规律。此外,系统还对9次支护异常情况进行了预警,经过技术人员现场确认,预警支架确实存在支架损坏、安全阀未自动开启等异常状况。

除了预警功能以外,系统还为矿压组的日常工作提供了便利。首先,系统能够自动生成矿压日报表中的相关监 测数据 (取当日危 险性最大 的监测值),相对于以往人工观测的瞬时值,系统生成数据更具参考价值,而且节省了人力;其次,矿压日报表等日常管理数据自动上传至服务器存储,既方便查询又能避免数据丢失;再次,系统还可以自动生成当日矿压监测最大值、最小值以及平均值曲线,方便相关领导与技术人员查看矿压变化趋势。

5结语

随着煤矿开采深度的日益增大,矿压对突出的影响将逐渐加大,因此,在进行突出危险性预测预报以及制定防突措施的同时,必须综合考虑矿压的作用。从新景矿的现场应用情况来看,采煤工作面突出危险性大小与矿压作用紧密相关,矿压监测动态特征在很大程度上反映了工作面突出危险性的大小。本文设计的基于矿压监测动态特征的突出预警系统对于采煤工作面突出危险性连续预测是一种有益的探索,但是由于系统建立在综合分析矿压监测数据的基础上,其预警准确性受矿压系统可靠性的影响较大,所以,为了使突出预警系统更加完善,下一步还需要对采煤工作面煤与瓦斯突出的矿压作用机理以及矿压与瓦斯耦合作用机理等作更加深入的研究。

太原市局强化统计预警监测等 篇2

今年以来，太原市统计局以数据质量为中心，加强经济运行监测，及时掌握企业经营现状、密切关注经济运行情况。深入分析全市统计工作面临的新形势和市委、市政府的新要求，进一步强化措施，从四个方面强化统计预警监测，努力提高统计工作水平，当好科学发展参谋。

一是继续完善联动审核办法。加强GDP核算数据与专业统计数据之间，政府统计与部门相关统计指标之间的协调性审核和评估，确保核算数据与专业数据相互衔接，政府综合统计与部门统计数据相互衔接，普查和常规统计数据之间数据的基本衔接。

二是强化基层数据上报质量。做到统计数据质量控制关口前移，规范报送程序，确保源头数据质量。进一步强化和推进基层基础工作规范化建设，从工作任务、制度要求、操作规程、工作责任、质量标准、考核办法等方面对统计各环节工作进行规范。

三是深入企业调研。企业是微观经济运行的基础载体，结合学习实践科学发展观活动，要求全体干部与基层建立分片、分线联系制度，走进企业、走进项目，深入重点企业、困难企业了解企业的开工情况、行业形势、资金运转等内容，并主动提供统计资料、政策咨询、数据解读等优质服务。

四是研究经济整体走势。坚持以“预见性”、“前瞻性”、“趋势性”为研究原则，认真做好从统计角度出发对经济形势的研判。

山东总队要求做好农民工调查

6月11日，山东调查总队在济南召开农民工监测调查培训会议，副总队长谭杰要求各地要高度重视农民工监测调查，把该项调查作为关注民生、反映民生的一项政治任务切实采取措施抓紧抓好。

一是提高对农民工监测调查的认识，为党政领导提供准确的决策依据。

二是切实做好进城农民工就业与社会保障专项调查工作。

三是学好吃透调查方案，切实做好农民工监测工作。

四是理解掌握调查方法。在访问时，要弄清每个模块填报对象的甄别条件，以及每项调查内容后的跳转指示。

五是坚持入户调查，从源头上确保数据真实性、客观性、准确性的基本要求。

六是做好审核评估，确保上报数据正确无误。

七是用好调查结果，充分展示调查队系统的职能作用。

陕西总队注重提高

基层综合素质

近日，陕西调查总队调研组深入基层调研，总队长刘鸿儒根据调研情况对市县调查队提出了六点指导意见和要求：

一是加强学习，提高干部队伍的综合素质。要继续鼓励干部进行学历学习、职称学习和业务知识学习，提高大家的思想政治素质和业务水平，培养干部爱岗敬业的作风，建设一支作风优良、业务过硬、勇于进取的调查干部队伍。

二是加强基础工作，进一步提高统计数据质量。贯彻执行《统计违法违纪行为处分规定》，把精力和重点放在业务建设上，夯实基础，扎扎实实地做好基础工作，确保统计数据的准确性和严谨性。

三是加强队伍建设，创建一个和谐的团队。要以目前学习实践科学发展观活动为契机，坚持以人为本，充分考虑每位同志的切身利益，使大家统一思想认识，心往一处想，劲往一处使，努力建设一个团结进取、和谐向上的集体。

四是加强业务建设，发挥各方面优势，提高业务水平。要把精力和重点放在业务建设上，必须坚持依法统计调查，严格执行好上级规定及要求，保证数据质量。每个人还应该在业务发展上、想办法、出点子，搞好调查分析，提升服务水平。

五、加强为地方政府服务的职能。为各级党政领导提供有价值的数据信息。

瓦斯监测预警 篇3

1我国煤矿瓦斯监控系统的应用现状分析

20世纪80年代,我国从西方国家首次引进了矿井监控系统,并应用于部分煤矿企业中。随后,我国自主研发了KJ2、 KJ4等监控系统,并借助于Web GIS等技术实现了煤矿瓦斯信息化监测系统,有效提高了煤矿企业的生产效率,确保了煤矿的安全生产。但因技术、管理、操作等问题,系统应用过程中仍存在许多问题:1) 由于我国缺乏统一的技术标准,因而难以实现两个不同系统的相互兼容,导致系统功能扩充难以进行;2)因系统、线路、传感器、电源发生故障,监控过程中时常发生“误报”等问题;3)多少煤矿采用的系统属于综合型监控系统,强调利用安全参数进行瓦斯监控,很难掌握警情细节, 也无法准确进行预警和决策;4)系统传感器可靠性不足。虽然瓦斯传感器的种类很多,但应用最广的仍属催化燃烧型传感器。该传感器寿命短、可靠性及稳定性较差,信息监控不全面;5)现场维护及管理水平较低。

2煤矿瓦斯监测预警信息系统的构建

2.1设计思路

本文利用Web GIS、WSN等信息技术构建了煤矿瓦斯监控及预警信息系统,实现了对瓦斯的实时监控及可视预警,并利用信息技术对系统的功能模块进行了扩展,加强了系统数据管理、分析及决策的集成化。在系统构建过程中需要遵循如下原则,即设备安装便利、使用简单。WSN技术的应用实现了人员难以到达危险区域的远程化监控。在WSN网络中,除了需要移动少数节点以外,多数节点均无需移动。因此,矿井开采时可以借助于传感器所形成的WSN网络,对煤矿瓦斯进行实时监控,经由WSN将所收集数据传送至地面,由地面控制中心进行数据的分析、 处理及预警。瓦斯传感器利用自由组合所形成的网络,将有关数据传送到中心节点,再经由中心节点发送到计算机终端。 终端借助于Web GIS技术,对开采现场瓦斯分布情况进行分析和预警。

2.2系统结构设计

本系统结构主要包括监控主机、传感器及WSN网络等,如果监测主机需同网络远程管理相连,只需将其接入Internet中。

1)监控主机,主机软件采用的是C/ S模式,终端服务端采用的是Super Map IS.net 6,是指地理信息发布及开发平台, 具有GIS接口,且支持二次开发,同Visual Studio 2008相结合,可负责客户端的开发, 在服务器配置及启用前,需要先借助于Super Map Desk pro 6进行矿区地图的制作,地图配置过程中将有关路径指向开采地区地图目录。

2)WSN网络。该网络包括瓦斯无线传感器节点、中心节点及监控主机等。其中,中心节点借助于有线传感器所提供的RJ45接口形成固定节点,传感器利用干电池进行供电,具有时耗低、持续时间长等优点。煤矿井下采煤通道十分复杂,为保障瓦斯监控及预警过程的安全性及可靠性,井下每隔一段增设一个报警器。各节点集合形成无线收发模块,传感器同附近的监测节点相连,将所检测到的瓦斯含量利用固定节点发送至地面,从而完成了煤矿瓦斯的实时监控。

2.3系统运行流程

瓦斯监控预警流程见图1。传感器利用节点所采集到的数据发送至附近中心节点处,中心节点将相关数据及识别号传送至主机,主机及时显示所采集的数据,并在地图上对分布情况进行显示, 并在Web GIS服务器中对数据及设备识别号进行保存。若系统检测发现瓦斯含量已经超出可控范围,此时,主机会立即发出报警,并将报警地点进行显示,将报警信号传送至有关区域,此时,警报器提醒有关人员提前撤离。用户可在客户端对传感器历史信息进行查询,并对开采区域的瓦斯情况进行科学评估。主机结合实际情况接入Internet,可实现有关数据的共享或远程监控,实现煤矿各区域监控数据的有机融合,实现联动预警。

3结语

瓦斯监测预警 篇4

自1834年法国Issac煤矿发生第一次有记载的煤与瓦斯突出(以下简称突出)事故以来[1],世界上已有140多个国家发生了突出事故,且中国是受突出事故影响最严重的国家之一。到目前为止,由于对不同地质、不同开采条件下的突出机理仍未完全掌握,突出事故时有发生。为了有效防止突出事故,必须在“四位一体”综合防突技术体系指导下[2],加大对突出事故的准确、超前和快速预测。关维娟等[3]根据突出事故发生机理,设计并实现了突出辨识体系指标,为突出事故的处理提供了支持;唐巨鹏等[4]利用突出事故模拟仪,模拟了瓦斯压力和地应力对突出事故发生的影响机理,为突出预防预测提供了参考;王恩元等[5]结合突出预警指标及电磁辐射技术,设计了突出事故预警模型;阎馨等[6]基于数据融合和案例推理分析,提出了一种突出预测方法。

以上研究成果没有真正阐述多种因素与突出事故之间的关系,且多停留在实验室模拟仿真阶段,没有真正实现对突出事故的实时、准确和超前预测。本文在总结前人研究成果的基础上,首先对突出产生的多个因素进行了分析研究,然后通过掘进工作面的瓦斯浓度变化,反演出工作面前方煤体的瓦斯压力,并建立了突出预警模型,进而研制出一套能够实现实时、连续、超前预报预测的突出预警系统。

1 基于瓦斯浓度变化的突出预警机理

1.1 突出发生条件

国内外学者对突出产生机理的研究成果[7]大致可以分为以瓦斯压力为主导作用、以地应力为主导作用、多因素综合作用、“球壳失稳”假说和固流耦合假说等。虽然以上研究成果没有对突出产生的因素形成有机统一,但均认为突出是多因素共同作用的结果。根据霍多特B B[8]对突出产生机理的研究成果可知,形成突出需满足条件:工作面前方煤体内瓦斯内能Eλ与前方扰动煤体弹性势能Eε之和大于造成煤体破碎到标志型粉煤状态所需的能量A,即

以易发突出事故的煤巷掘进工作面为例,在采掘过程中,工作面前方有塑性区和弹性区,如图1所示,其中Re为煤巷掘进过程中对前头煤体的扰动范围半径,Rr为塑性区半径。当工作面向前掘进L进尺后,工作面前方部分煤体由弹性区释放能量转化为塑性区。假设释放能量的弹性区为球体结构,则工作面前方煤体内瓦斯内能Eλ与前方扰动煤体弹性势能Eε之和E满足[9]:

式中:ζ为比例系数,一般取ζ>1.0;K为煤体之间的孔隙率,%;Vs为突出过程中煤岩体能量释放区体积,m3;p0,pa分别为突出发生前的瓦斯压力和突出发生后t时刻的瓦斯压力,MPa;Ue为单位体积煤体由弹性区转化为塑性区时释放的能量,kJ。

在突出激发过程中,煤岩体等发生剧烈破碎。对中国20余个煤矿的煤样进行冲击破碎实验,结果表明煤体发生破碎消耗的能量与破碎体表面积呈正比,分析得出煤体破碎时消耗的能量A满足:

式中:ρ为煤体密度,t/m3;f为抛出煤体之间的摩擦因数;YP1为破碎直径小于0.2mm的煤粉占抛出煤体质量的百分比,%;v为抛出煤体的最小速度,m/s。

将式(2)、式(3)代入式(1),得到突出发生时的临界条件:

由式(4)可得,在煤体参量确定的条件下,形成突出的临界条件仅与煤体内瓦斯压力有关。

胡千庭等[9]通过对中国数十次突出事故的研究,得出在突出发生前,工作面前方煤体瓦斯压力发生较大变化。因此,超前预测工作面前方煤体赋存瓦斯压力的变化趋势,可为突出超前预警创造条件。

1.2 掘进工作面煤体瓦斯压力反演技术

根据煤体内瓦斯压力与瓦斯含量的研究成果可知[10],工作面前方煤体内瓦斯压力P与煤体内瓦斯含量Q之间的关系为

式中:a,b为吸附常数;Ad为煤样灰分含量,%;Mad为煤样水分含量,%;γ为煤样视密度,t/m3。

由式(5)可知,求解煤体内瓦斯压力的过程可转化为求解工作面煤体瓦斯含量。掘进工作面煤体瓦斯含量反演流程如图2所示。在工作面掘进过程中,掘进工作面瓦斯涌出量可分为掘进工作面煤壁解析瓦斯、落煤瓦斯和巷道壁及邻近煤层渗透瓦斯。而掘进工作面煤体瓦斯根据其解析程度又可分为可解析瓦斯和不可解析瓦斯。不可解析瓦斯赋存于煤体之中,结构稳定。可解析瓦斯根据来源又可分为掘进过程中煤体已解析瓦斯和掘进采落煤体中残存的可解析瓦斯。

采落煤体中残存的可解析瓦斯含量基本稳定,在采用炮掘生产工艺时,残存可解析瓦斯含量极小,可近似看作为零。当采用机掘生产工艺进行工作面采掘时,残存可解析瓦斯含量受已解析瓦斯含量影响,与工作面掘进推进速度有关,可利用掘进推进速度对其进行时空修正。掘进过程中已解析瓦斯含量根据其来源又可细分为采落煤体已解析瓦斯含量和掘进工作面煤壁解析瓦斯含量。采落煤体已解析瓦斯含量可通过瓦斯监控系统直接读取,而掘进工作面煤壁解析瓦斯含量需要与掘进工作面巷道壁及邻近煤层渗透瓦斯进行分离。

在非掘进落煤期间,工作面涌出瓦斯主要是掘进工作面煤壁解析瓦斯与巷道壁及邻近煤层渗透瓦斯的总和,而掘进工作面瓦斯传感器到工作面碛头这一小段范围内,掘进工作面煤壁与巷道两帮同时暴露,且单位时间内单位面积瓦斯涌出量近似一致。因此,可用掘进工作面煤壁与巷道两帮的比例关系求出掘进工作面煤壁瓦斯涌出量。

在利用工作面瓦斯浓度传感器监控数据反演工作面前方煤体瓦斯含量过程中,结合矿井具体的生产状况,将工作面开拓延伸划分为掘进施工班次和非施钻掘进施工班次;然后从瓦斯监控系统中提取各班次的瓦斯涌出数据,分别计算不同掘进施工班次的瓦斯涌出数据平均值i(i为掘进施工班次)和30min瓦斯含量变化最小值xi,30min:

式中:T为一个班次作业时间,min;xl为单位时间内瓦斯监控系统中实测瓦斯体积分数,%。

由瓦斯涌出量特征值计算方法可知[11],施钻掘进施工班次和非施钻掘进施工班次的瓦斯涌出量特征值分别为

式中:β为巷道设计参数,为掘进工作面煤壁面积与采掘巷道壁和煤壁面积之和的比值;α为巷道施钻设计参数,为巷道壁内钻进施工长度与总钻进施工长度的比值。

掘进工作面前方煤体的瓦斯含量可利用工作面瓦斯浓度监控数据反演为

式中:Qf为巷道内通风量,m3/min;Mn为掘进工作面采掘过程中从i-n班次到i班次的落煤量,t;D1,D2为时空修正参数,采用炮采工艺落煤时D1=D2=0,采用机掘工艺采煤时D1=5.60,D2=9.75;v′为掘进工作面掘进速度,m/min。

1.3 突出预警模型

突出预警模型的建立需要3个基本要素[12,13,14]:指标集、评判集和突出预警评判准则。本文结合多个单指标评判权重,构建了突出预警评判标准。

(1)突出预警指标库。突出预警指标库是评判造成突出的各个因素组成的集合,可用集合O={O1,O2,…,Om}表示,Ok(k=1,2,…,m)为突出预警影响因素。采用瓦斯量指标、瓦斯解析指标、瓦斯波动指标和瓦斯趋势指标4类17种因素构建突出预警指标库,即O={O1,O2,…,O17},如图3所示。

(2)预警结果评判集。预警结果评判集是由所有突出预测预报结果形成的集合,用集合W表示。在对矿井进行突出预测预报过程中,存在极易发生突出、可能发生突出和不发生突出3种情况。令2=极易发生突出(危险)、1=可能发生突出(威胁)、0=不发生突出(正常),因此预警结果评判集W={0,1,2}。

(3)突出预警综合评判准则。在制定突出预警综合评判准则的过程中,首先从单预警指标因素出发,对第k个突出预警影响因素Ok进行评判,并构成单因素预警评判结合集S。由于预警结果评判集合中存在极易发生突出、可能发生突出与不发生突出3种情况,则单因素预警评判结合集S可表示为S={Sk,0,Sk,1,Sk,2},其中k=1,2,…,17。然后结合单因素权重集R,采用加权平均模型构建突出预警结果评判指标T:

根据多个矿井的具体应用效果,本文采用瓦斯指标A和煤质指标B作为综合评判的影响因素,将预警结果分为状态预警和趋势预警2类,并建立工作面突出预警结果等级,见表1。

2 基于瓦斯浓度变化的突出预警系统

基于瓦斯浓度变化的突出预警系统如图4所示。该系统井下部分包括工业交换机、安全监控分站、高低浓度瓦斯传感器、风速风向传感器和工业以太环网;井上部分包括监控系统服务器、安全监控终端、突出预警服务器、系统管理控制终端、预警短信发布终端和预警信息显示终端。

随着掘进工作面向前推移,突出预警系统的数据传输端实时将瓦斯监控系统中的瓦斯浓度和工作面风量信息传输到突出预警服务器并进行运算,实现井下掘进工作面的非接触式连续突出预警。另外,该突出预警系统能够根据突出危险等级实现3级联动预警,并在预警结果显示界面分别以绿色、橙色、红色显示。

3 系统在突出矿井掘进工作面的应用

3.1 矿井工程概况

川煤芙蓉矿业集团新维矿2号煤层为突出煤层,煤质以亮煤和暗煤为主,煤层范围内分布有若干断层且褶曲较为发育。煤层平均厚度为1.09m,与相邻回采煤层间距为6.2m,煤层倾角为4~48°,平均瓦斯含量为8.743m3/t。为保证掘进工作巷道回采期间的安全生产,在该掘进巷道处推广安装了基于瓦斯浓度变化的突出预警系统。距掘进工作面碛头5m和20m处分别悬挂1台高低瓦斯浓度传感器和1台风速风向传感器,如图5所示。传感器位置随掘进工作面推进而不断循环前移。

3.2 应用及效果检验

2015年8月15日,当2014回风巷下段掘进到里程147 m处,瓦斯浓度监测值偏离日常预测指标,出现较大范围不规律性波动。系统预测瓦斯指标A值为0.31,煤质指标B值为1.69,预警等级达到红色危险级别。随后工作面停止掘进生产,并制定防突解危措施。16日井下实测过程中,出现卡钻、喷孔等动力现象,钻屑瓦斯解析指标值为,钻屑量为5.7kg/m,钻孔瓦斯涌出初速度最大值为4.74L/min,有突出危险性。工作面前方地质预测结果显示前方5m处,煤厚由1.09m陡升为2.14 m,煤层厚度变化较大。分析为煤层厚度变化引起的瓦斯压力和地应力异常波动。突出预警结果如图6所示。

4 结语

利用掘进工作面煤体压力反演技术,研究了工作面突出发生的临界条件,开发了基于瓦斯浓度变化的非接触式突出预警系统;分析研究了指标集、评判集和突出预警评判准则3个突出预警模型基本要素之间的属性关系,将瓦斯指标A和煤质指标B这2个指标作为突出预警综合准则,分别针对不同的预警结果等级制定了相应的防突解危措施。应用结果表明,基于瓦斯浓度变化的突出预警系统能够实时监测工作面瓦斯浓度变化和风量信息,提前一个工作班次实现工作面突出灾害预警。

摘要：为实现掘进工作面煤与瓦斯突出的实时、准确和超前预测,提出了一种基于瓦斯浓度变化的煤与瓦斯突出预警方法,通过掘进工作面煤体瓦斯压力反演技术,确定了煤与瓦斯突出临界条件,构建了煤与瓦斯突出预警模型,在此基础上研制了基于瓦斯浓度变化的非接触式煤与瓦斯突出预警系统。应用结果表明,该系统能够实时监测掘进工作面瓦斯浓度变化和风量信息,并提前一个工作班次对煤与瓦斯突出区域进行非接触实时灾害预警。

煤矿瓦斯异动预警系统的设计 篇5

近年来, 我国煤矿大多配备了安全监控系统, 实现了瓦斯超限报警和断电控制, 为保障煤矿安全发挥了重要作用。但是目前的安全监控系统没有分析瓦斯变化趋势的功能, 当瓦斯浓度处于较低水平时, 即使瓦斯有异常变化, 系统也无法及时提醒, 也就不易引起值班人员的注意[1,2]。本文提出一种瓦斯异动预警系统设计方案, 在安全监控系统监测数据的基础上, 对危险源的变化过程建立科学的数学模型, 并对环境参数的变化进行动态分析和评价, 实现了对瓦斯异常变化的提前预警, 为安全监管部门在第一时间掌握矿井安全情况, 及时采取避灾、减灾措施提供了安全有效的手段。

1 系统原理及结构

1.1 系统原理

瓦斯异动预警系统主要利用接入的安全监控系统和综合自动化系统的数据对某一地点 (测点) 的瓦斯或其它环境参数的异动情况进行分析。在剔除主观因素的前提下, 根据概率统计领域的广泛学科理论, 对已接入测点进行自动分类监测;根据已接入测点的设置和一段时间内的历史数据, 结合矿井实际通风状况, 采用特定算法模型计算测点的预警参考值;根据该参考值对测点的实时值进行处理, 得到测点的预警状态, 并通过消息客户端、短信等多种方式进行展现, 实现对瓦斯灾害的有效预防。

瓦斯异动预警系统可基于安全监控系统独立运行, 也可以配套综合自动化系统、安全监控系统联网程序使用。

1.2 系统结构

瓦斯异动预警系统结构如图1所示。

数据接入模块将安全监控系统、综合自动化系统中的环境监测数据集成到瓦斯异动预警系统中, 为瓦斯异动预警系统提供基础数据;预警配置主要提供系统参数配置功能, 包括系统运行参数、测点预警配置等;预警处理模块根据系统配置对接入测点的数据进行计算和处理, 得出每个测点的预警状态, 并对相关结果进行发布和存储;消息处理模块负责将预警信息组织成消息进行发布和预警提示;瓦斯异动预警Web系统通过Web方式提供预警信息查询功能, 主要包括预警实时数据的查看, 预警记录的查询, 预警值曲线以及预警历史的查询、统计等。

2 系统设计

本文主要介绍数据接入服务、预警计算模型及消息处理模块的设计。

2.1 数据接入服务

安全监控系统及综合自动化系统的数据采用文件方式和OPC方式接入, 通过传感器配置描述文件进行测点更新, 数据接入原理如图2所示。

ReadDevProc程序负责解析和更新测点定义;FileClient程序负责处理以文件方式接入的系统, 进行实时数据的更新;OPCClient程序负责处理以OPC方式接入的系统, 进行实时数据的更新;DataProc程序和DataSaveProc程序分别负责数据的处理和保存。

2.2 预警计算模型

目前, 瓦斯异动预警系统中集成了3种预警计算模型:固定门限模型、均方差预警模型和分时均方差模型。在实际应用中, 可以选择一种模型进行处理, 也可以同时选择多个模型进行处理。在建立模型时, 需考虑持续时间和预警底限两个因素。持续时间是指测点值持续不间断高于测点预警值的时间。预警底限是一个指定的值, 只有当测点值高于预警底限时系统才会预警;当测点值低于预警底限时, 系统不对通过模型计算出来的预警进行处理。

2.2.1 固定门限模型

固定门限模型主要是基于《煤矿安全规程》, 由通风和安全部门的专业人士根据经验为每个测点指定固定的门限值。当测点值达到该门限值并满足持续时间和预警底限的条件时, 系统发出预警。

2.2.2 均方差预警模型

正态分布是概率论中最重要的一种分布, 在数学、物理及工程等领域有着非常广泛的应用。当生产过程中只有偶然原因起作用时, 检测数据的分布服从正态分布规律。样本数据的均方差σ主要反映符合正态分布的离散数据的离散程度:

undefined

式中:x1, x2, …xn为测点x的评价样本, 一般根据历史数据的存储特点, 取最近一段时间内 (默认为最近30 d) 的历史数据, 并随时更新;undefined为样本数据的平均值;n为样本个数。

根据正态分布性质, 检测数据落在±3σ范围内的概率约为99.7%;落在±3σ以外的概率只有0.3%, 这是一个小概率。按照小概率事件原理, 在一次实践中超出±3σ范围的小概率事件几乎是不会发生的, 如果发生了, 则说明生产过程中一定有系统原因在起作用[3]。基于这个理论, 构造瓦斯预警值计算公式:

undefined

式中:k为预警参数值, 按照3σ定律, k默认值为3, 一般建议设置为2.5～3。

系统根据瓦斯预警值的计算公式实时地计算出测点的预警值, 并将其更新到系统配置中, 作为瓦斯预警状态的评价基础。当实际测点值达到该预警值, 并满足持续时间和预警底限的条件时, 系统发出预警。该模型可以应用于瓦斯及其它模拟量。

2.2.3 分时均方差模型

在实际应用中, 一天当中的瓦斯浓度可能随生产过程的变化而变化, 一般生产班次比检修班次时浓度要高。为使预警模型更科学、合理, 考虑瓦斯分布的这种规律, 分时均方差模型在均方差预警模型的基础上进行了改进, 将一天划分为多个时段来处理, 每个时段使用独立的预警参考值。该模型可以更好地适应实际情况。

2.3 消息处理模块

消息处理模块根据需要将预警信息发送到相关管理人员的消息客户端或手机终端上, 使管理人员第一时间获取环境参数的异常变化情况, 以便及时采取相应措施, 从而提高煤矿应急处理速度。

3 系统主要功能

(1) 能够对矿井各类环境监测数据 (模拟量) 的异动情况进行分析和评价, 实现提前预警功能, 并可通过消息客户端、手机短消息等方式进行提醒, 使管理人员能够尽早掌握矿井环境参数的变化情况, 以便在紧急情况下及时采取措施, 将安全隐患消除在萌芽状态。

(2) 采用了自动跟踪安全监控系统配置变化的机制。当安全监控系统的配置发生改变时, 预警系统的配置会自动作出相应改变, 保证与安全监控系统的配置相对一致, 从而保证了数据的正确性, 减少了系统维护人员的工作量。

(3) 可以针对单个测点或一组测点预设固定的预警值、预警值增量及预警参数, 当监测数据达到预警条件时进行预警提示。

(4) 采用通信中间件技术和AJAX技术实现实时通信和Web动态数据显示, 可实时浏览环境监测数据的趋势及变化情况, 并根据需要生成相应的瓦斯预警分析报表, 为日常安全管理提供参考依据。

(5) 可以将井下环境参数的历史数据、预警参数值等以曲线形式反映出来, 直观展示矿井不同地点的瓦斯浓度波动规律, 判断瓦斯测定当前值所反映的矿井瓦斯安全水平, 方便日常分析、决策。

(6) 具有语音及页面闪烁报警功能。

4 结语

瓦斯的提前预警具有重大意义, 它虽然不能抑制瓦斯突出的发生[5], 但可以对瓦斯的异常变化做到尽早预警, 以便及时采取措施避灾、减灾, 降低瓦斯事故发生的可能性。瓦斯异动预警系统能够对煤矿井下瓦斯的异动情况提前预警, 并通过消息客户端、短信等多种方式发布预警信息, 实现了对瓦斯灾害的有效预防, 为保证井下作业人员的安全提供了参考依据。该系统目前已配套煤矿安全监控系统、矿井综合自动化系统在多个煤矿使用, 在监测井下环境参数异常变化的过程中发挥了较大作用, 实际使用效果良好。

摘要：针对煤矿安全监控系统因无瓦斯变化趋势分析功能, 当瓦斯浓度处于较低水平时, 即使瓦斯有异常变化也无法及时提醒的问题, 设计了一种煤矿瓦斯异动预警系统。该系统采用文件方式和OPC方式接入安全监控系统及综合自动化系统的监测数据;结合矿井实际通风状况, 采用固定门限模型、均方差预警模型和分时均方差模型等三种预警模型计算得出测点的预警参考值及预警状态;通过消息客户端、短信等多种方式发布预警信息。实际应用表明, 该系统实现了对瓦斯灾害的有效预防, 为保证井下作业人员的安全提供了参考依据。

关键词：煤矿,安全监控系统,瓦斯异动,预警

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高突矿井瓦斯预警系统的应用 篇6

关键词：高突矿井,安全监控,瓦斯预警

1 问题的提出

超化煤矿隶属于郑州煤电股份有限责任公司, 属三软煤层, 突出区域地质构造较复杂, 瓦斯含量高, 2005年被鉴定为煤与瓦斯突出矿井。矿井安全监控系统为煤炭科学院重庆分院研制开发的KJ90NA系统。超化煤矿23采区2 3 1 1 1下付巷属高突掘进工作面, 设计1288米, 目前已掘进520米, 按照AQ1029-2007《煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范》标准的规定, 只要在23111下付巷工作面迎头<5米范围, 风筒另一侧安装掘进面瓦斯传感器, 在掘进面回风流10~15米范围内安装瓦斯传感器, 具备风电、瓦斯电闭锁功能, 断电范围符合规定即可, 存在如果掘进工作面出现异常、瓦斯超限等事故, 皮带转载机附近、巷道中间工作人员听不到瓦斯传感器报警声不能够及时撤离危险区, 造成事故隐患。鉴于此, 超化矿在现有的安全监控系统基础上, 应用瓦斯预警系统取得了良好的效果。

2 预警系统的组成

在23111下付巷掘进工作面安装2台2*30kw局部通风机, 具备自动倒切功能, 用于该工作面风量供给, 给现场工作人员提供新鲜空气及对有害气体的排出。在2个局部通风机上安装2台设备开停传感器, 用于监测局部通风机运行状态, 与该掘进工作面监测分站连接实现瓦斯电、风电闭锁功能。系统的组成由监测主机→通讯接口→避雷器→传输信号线→监测分站→瓦斯传感器→馈电断电器→声光报警器。 (原理如左图所示) 。

在地面安全监控系统主机上对23111下付巷两个瓦斯传感器设置瓦斯预警值为0.5%报警, 瓦斯传感器报警、断电值为0.8%, 即当23111下付巷瓦斯达到0.5%时地面监控中心监控主机上显示粉红色发出预警信号, 提示监控系统值班员及时采取措施进行处理。当掘进面瓦斯达到0.8%时地面监控中心监控主机上显示红色发出报警信号, 井下23111下付巷掘进工作面瓦斯传感器发出报警断电信号, 自动切断供电电源, 并在该工作面巷道内每隔100米设置一个声光报警器, 在皮带机头、局部通风附近各安装一个声光报警器, 在23111下付巷车场风门外轨道侧进风巷安装一个声光报警器, 当掘进工作面瓦斯超限后声光报警器同时发出报警信号, 使掘进巷道内人员及时撤离到安全地点, 轨道进风侧人员听到报警后能够迅速撤到更为安全地点并向生产调度室汇报。目前, 瓦斯预警系统通过在23111下付巷工作面的应用取得了良好的效果。

3 应用效果

关于瓦斯突出预警模型方案的探讨 篇7

通过一定时间段内瓦斯的实时数据, 能够找出瓦斯超限或突出的相应规律, 从而在瓦斯超限或突出前做出相应措施来避免事故的发生。

2 相关理论知识

2.1 方差和标准差

方差的算术平方根称为这组数据的均方差, 也叫标准差。标准差能反映一个数据集的离散程度。标准差越大, 数据的波动就越大。

2.2 正态分布

正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布, 第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值, 第二个参数σ2是此随机变量的方差, 所以正态分布记作N (μ, σ2) 。

服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大, 而取离μ越远值的概率越小;σ越小, 分布越集中在μ附近, σ越大, 分布越分散。正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称, 在μ处达到最大值, 在正 (负) 无穷远处取值为0, 在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低, 图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ=0, σ2=1时, 称为标准正态分布, 记为N (0, 1) 。

3 几种模型架构

3.1 静态模型

设低于报警点的固定值作为预警值。优点:可在瓦斯报警前提出预警, 为避免瓦斯达到报警点提供处理时间。缺点:规律单一, 误差大。难点:无。

3.2 一元正态分布模型

许多随机现象都服从或近似服从正态分布的规律, 根据瓦斯实时值亦服从或近似服从正态分布的这个特点。对于正态总体N (, 2) 取值的概率:

设计模型为:预警值 (A 1) 取测点前m天的平均值并加上平均值的均方差的n倍, m、n值可由用户自行设定 (n可为0) 。

预警值或可取某测点前X月Y日至U月V日的平均值并加上平均值的均方差的n倍, X、Y、U、V、n值可由用户自行设定 (n可为0) 。预警值为固定值。

式中:μ——前m天或前X月Y日至U月V日的平均值;

σ——前m天或前X月Y日至U月V日的平均值的均方差;

n——预警系数, 根据经验选择。

优点:可提供一条动态预警曲线, 能够反映一定条件下瓦斯波动情况, 误差较小。缺点:参数单一且瓦斯值需要满足正态分布。难点:预警系数难定, 经验选择难度较大。

4 系统的开发应用

目前我们已实现了基于静态模型和一元正态分布模型的软件系统开发, 正在进入试运行阶段, 该软件系统是建立在已有的数学模型基础之上的, 故开发周期较短, 也正因如此, 它没有经过现实数据的验证, 没有建立在大量的试验数据之上, 所以试运行阶段会有很长的路要走, 失误敬请谅解。

5 结语

瓦斯监测预警 篇8

关键词：瓦斯涌出,突出预警,预警指标,预警临界值,预警效果

0 引言

阳煤集团寿阳开元矿业有限责任公司 (以下简称“开元公司”) 局部预测和措施效果检验主要采用钻屑瓦斯解吸指标K1及钻屑量法, 该预测技术方法是一种静态的、非连续的预测技术手段, 理论上是一种抽检方式, 技术上本身存在缺陷, 同时该技术受到煤层赋存变化、钻孔布置、取样方法、人的因素、仪器设备等多因素影响, 因此, 难免会发生低指标突出现象。为进一步提高防突工作面突出预测的准确性和实效性, 借助矿井瓦斯监控系统和局域网, 通过瓦斯涌出特征突出预警技术可以实时、在线地监控各工作面的突出危险性, 对防突工作具有指导意义。

1 矿井概况

开元公司位于山西省寿阳县城西北14 km处, 为阳煤集团五大高突矿井之一, 矿井实际产量达到3.0 Mt/a, 井田面积为27.903 km2, 开采标高为1 134~620 m。井田含煤地层为山西组和太原组, 共含煤17层, 其中可采煤层为3、6、8、9、15、15下号6层, 总厚13.60 m。主采3号和9号煤层, 平均厚度分别为1.69 m和3.74 m, 均为突出煤层。矿井实测最大瓦斯含量为9号煤层, 其瓦斯量为11.70 m3/t, 对应计算瓦斯压力为3.08 MPa, 9号煤层在实际掘进中时常存在显著的瓦斯涌出异常现象, 为该公司主要防突工作重心。

2 突出预警技术及系统建设原理

实践表明, 煤巷掘进工作面瓦斯涌出特征和煤与瓦斯突出之间存在关联如图1所示。

在不同突出危险区域, 掘进面瓦斯涌出特征主要在瓦斯涌出量特征、瓦斯涌出峰值特征、瓦斯涌出波动特征以及瓦斯涌出趋势特征等方面存在显著的差异, 而这些差异又蕴含着工作面突出危险信息。在事故理论、预警理论和瓦斯灾害防治理论指导下[1,2], 开元公司借助现有瓦斯监控系统, 建立了瓦斯涌出特征突出预警技术及系统, 实现了瓦斯监控系统掘进面瓦斯浓度数据的自动采集, 实现了在线分析瓦斯涌出特征相关因素与煤与瓦斯突出的内在联系, 并自动计算预警指标值, 从而进行煤巷掘进工作面的突出预警。同时, 通过井下监控环网、监控服务器和预警系统客户终端, 将各掘进工作面潜在突出危险预警信息及时发送给地面管理人员, 从而在线掌握各工作面安全状态, 如图2所示。

3 突出预警指标及临界值确定

3.1 突出预警指标确定

煤与瓦斯突出综合假说认为, 煤与瓦斯突出这种复杂的动力现象, 是由煤层瓦斯含量、煤体物理力学性质以及地应力等共同作用的结果[3,4]。根据瓦斯涌出动态特征与突出影响因素之间的耦合关系, 建立可以反映掘进面突出影响因素发展状态以及发展趋势的瓦斯涌出特征指标A、B。A表征瓦斯涌出动态的瓦斯量的趋势预警指标, B表征瓦斯涌出动态特征的煤体结构的状态预警指标, 通过两种预警指标来实现对掘进面前方煤层突出危险性的实时分析及预警。

开元公司在长期的煤巷掘进过程中, 当工作面遇到突出危险征兆 (瓦斯忽大忽小等情况) 时, 瓦斯涌出量特征和瓦斯涌出解析特征存在明显异常, 即当工作面遇到软分层较厚的区域, 巷道瓦斯浓度瞬间增大, 说明煤体解吸速率变大;当掘进至瓦斯含量比较大的区域, 巷道瓦斯浓度也同时变大, 瓦斯涌出量增加, 说明工作面前方可解吸瓦斯量较大。说明开元公司掘进面瓦斯涌出动态特征与煤与瓦斯突出影响因素之间存在对应关系。经过对比分析, 表征瓦斯量的趋势预警指标A与工作面前方10 m范围内的实测可解吸瓦斯含量的关系如图3所示, 对比分析表征煤体结构的状态预警指标B与工作面软分层厚度的关系如图4所示。

从图3、4可看出, 它们之间具有良好的耦合性, 能客观反映工作面前方煤体可解吸瓦斯含量和煤层软分层厚度的变化, 可确定为瓦斯涌出特征预警指标, 实现工作面突出危险性非接触连续式预警。

3.2 突出预警指标临界值确定

依据预警相关理论与实践应用, 预警系统要实现预警功能, 就必须既要能捕捉工作面前方煤体的突出危险信息, 又要能反映工作面前方潜在的威胁, 因而将预警结果划分为三个等级, 分别为红色、橙色、绿色[5,6,7,8,9]。“红色”表示已达到危险值, 需停止作业并进一步确认后采取措施;“橙色”表示指标接近危险临界值, 有向危险发展的趋势, 提醒关注;“绿色”表示各种瓦斯涌出特征突出预警指标正常, 可以作业。根据井下实际情况, 要求预警系统每分钟给出一个实时的预警结果, 每班次依据突出预警指标最大值给出一个最终预警结果, 以达到在线监控及预警。

采用“三率法”来确定合理的预警指标。“三率”即预警突出危险率η1、预警突出准确率η2和预警不突出准确率η3。要求所确定的预警指标临界值对全井田范围都适用, 即对突出危险区和无突出危险区都能适用。当掘进工作面处于突出危险区时要能准确、及时报警;当处于无突出危险区的正常情况下不能乱报、误报。突出预警指标临界值主要采用瓦斯突出参数测定法和地质统计法相结合来确定, 即根据所发生的突出预警指标值与实测瓦斯突出参数及地质构造情况对比确定。开元公司主要采用K1值及S值作为局部预测指标, 临界值分别为0.5 m L/g·min1/2和6 kg/m。当掘进工作面有瓦斯浓度超过规定值、实测K1值和S值等超标、打措施孔有喷孔或顶钻等动力现象及以上几种情况之一时, 判为“红色”预警;当实测K1值和S值等指标接近临界值或探明工作面前方煤层软分层变化和发现地质构造等异常情况, 说明工作面存在突出威胁, 判为“橙色”预警;工作面上述以外情况为“绿色”预警。根据现场实际情况, 选取处于突出危险区的9706进风巷和处于无突出危险区的9403回风顺槽进行考察。通过9706进风巷累计进尺520 m、60个循环和9403回风顺槽累计进尺618 m、72个循环的对比分析确定9号煤层A、B突出预警指标临界值如表1所示, 预警指标可靠性分析结果如表2所示。

4 应用效果

为验证所确定的预警指标可靠性和预警效果情况, 需要进一步扩大现场试验。考察方法是当预警系统发布“红色”或“橙色”预警信息后, 与井下实测瓦斯含量、实测K1或S值是否存在地质构造作对比分析, 若预警结果和实测结果相吻合或吻合度很好, 则说明预警结果是可靠的;否则预警效果不行。通过长达6个多月的全矿9号煤层8个掘进工作面扩大应用试验, 8个掘进工作面累计进尺超过6 700 m, 共发布预警信息4 416次, 其中发布“绿色”预警4 164次, 占94.29%, “橙色”预警165次, 占总预警次数3.74%;“红色”预警87次, 占1.97%。预警结果统计分析如表3所示。从表3可以看出“橙色”和“红色”的预警突出准确率为86.51%, “绿色”的预警不突出准确率为100%, 预警效果显著。

以9706进风巷为例, 工作面累计进尺765 m和80个循环, 其实际预测指标如图5所示。

在图5中, 预警系统存在两个方面的意义, 一是当工作面进入瓦斯异常区时, 系统存在明显的超前报警。9706进风巷在9月13—20日之间K1值预测存在超标或者接近超标的现象, 在此期间预警系统存在明显的报警显现, 现实工作面前方瓦斯含量较大, 最大可解吸瓦斯含量达10 m3/t。9月15日, 工作面迎头10 m实测可解吸瓦斯含量9.76 m3/t, 以前区域检验瓦斯含量不到7 m3/t, 显示该区段瓦斯抽采效果不理想, 应补充防突措施。9月15—20日连续施工瓦斯抽放孔, 9月20日经效果检验合格后, 进行生产作业。二是工作面出入陷落柱前后, 瓦斯存在一定的变化。进入陷落柱后, 瓦斯含量会大幅减少, 即9706进风巷10月3—14日以及10月23—30日期间处于陷落柱区域。详细报警信息如图6所示。

5 结论

(1) 瓦斯涌出特征突出预警技术及系统实现了煤巷掘进工作面前方10 m范围内的突出危险性在线分析, 这种非接触式、连续的突出预警方法弥补了传统钻屑指标的不足, 优势明显。

(2) 通过现场考察, 采用表征工作面前方瓦斯量和煤体结构的A、B指标, 综合反映工作面采掘过程中的瓦斯涌出动态特征, 并确定了其A、B临界值分别为1.0与0.8, 有较高的适应性。

(3) 通过预警效果验证, 预警准确率达86.51%, 预警不突出准确率达100%, 实现了工作面煤与瓦斯突出灾害实时监测、在线分析、智能预警、及时发布功能, 有效地提升了矿井防突技术水平, 促进了矿井安全生产。

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