煤矿日最大瓦斯浓度监测值分析及应用*

王鹏军，吴世跃，赵鹏伟

（1.亚美大宁能源有限公司，山西 阳城 048100；2.太原理工大学，山西 太原 030024 3.潞安集团余吾煤业公司，山西 屯留 046103）

煤矿日最大瓦斯浓度监测值分析及应用*

王鹏军1，吴世跃2，赵鹏伟3

（1.亚美大宁能源有限公司，山西 阳城 048100；2.太原理工大学，山西 太原 030024 3.潞安集团余吾煤业公司，山西 屯留 046103）

煤矿瓦斯涌出受许多偶然和系统因素影响，瓦斯异常涌出现象难免，采用解析的数学方法难以预测和分析。文章采用统计分析方法分析了大宁煤矿南大巷掘进工作面日最大瓦斯浓度监测值分布规律，结果表明正常情况下，该矿日最大瓦斯浓度值近似服从正态分布，其最大值的平均值为μ=0.349%，标准差σ=0.199。当日最大瓦斯浓度C>0.954%，即为瓦斯异常涌出。若连续时间较长时应查明系统原因，及时采取瓦斯治理补救措施。该研究方法和分析结论可供其他煤矿企业参考。

瓦斯治理；瓦斯监测；日最大瓦斯浓度；小概率事件；异常涌出

1 矿井瓦斯概况

大宁煤矿位于沁水煤田东部南段，距阳城县城16 km，由美国亚美大陆煤炭公司、山西兰花煤炭实业集团有限公司和晋城煤炭运销分公司三方合资组建的合作经营企业，是中国第一个中外合作矿井。设计能力400万t/年。

大宁煤矿在区域地质构造的控制下，东部以褶曲构造为主，西部以断裂构造为主。大宁煤矿3#煤层为变质程度较高的无烟煤，在其变质过程中生成大量的瓦斯。3#煤层直接顶、底板一般为粉砂岩或泥岩，其岩性致密，具有良好的封闭特性，不利于瓦斯的运移和排放。根据实际测试，3#煤层瓦斯含量为6.05～17.46 m3/min，平均为 13.15 m3/min。

大宁煤矿2009年矿井瓦斯等级鉴定结果，矿井总进风量39398 m3/min，绝对瓦斯涌出量492.76 m3/min，相对瓦斯涌出量71.22 m3/t；其中矿井风排瓦斯量111.86 m3/min，占22.70%；抽放量380.90 m3/min，占77.30%。本矿井为单煤层开采，无邻近层瓦斯涌出，矿井瓦斯涌出主要来自本煤层及围岩。

2 瓦斯治理方法和效果分析

根据矿井瓦斯的赋存状况及矿井开拓生产方式，大宁煤矿瓦斯抽采方法为开采层3号煤层顺层钻孔抽放瓦斯。包括长壁面顺层钻孔抽放、长壁面采空区抽放以及连采（综掘）机掘进面瓦斯抽放。根据大宁煤矿的瓦斯抽放方法、煤层赋存条件等特点，选用VLD-1000定向千米钻机4台和钻进能力在200 m左右的国产钻机1台。

长壁面顺层钻孔抽放是在区段巷道中布置顺层抽放钻孔，在工作面回采前进行预抽；钻孔工艺参数为开孔直径Ф150 mm，终孔直径Ф96 mm，孔深400～800 m，孔间距5～12 m，孔口负压为10～40 kPa，抽放时间为1～2年，预抽率为50%以上。

长壁面穿层钻孔位置为深入工作面距回风巷30～40 m，钻孔倾角6°～8.5°，钻孔距煤层顶板20 m左右，钻孔个数为3～5个，采空区抽放的孔口负压为5 kPa。

连采机掘进面瓦斯抽放是在连采机掘进面布置6～8个抽放钻孔控制掘进面巷道及两帮瓦斯，钻孔间距5～10 m，开孔直径Ф150 mm，终孔直径Ф96 mm，孔深600～800 m，孔口负压为10～40 kPa，抽放时间为1年。首先对巷道条带进行预抽，在掘进过程中实现边掘边抽，同时利用掘进使煤体卸压、透气性增加，提高抽放效果。在掘进完钻孔控制区域后，再用千米钻机施工长钻孔抽放下一个控制区段瓦斯。抽采率可达30%以上。

实践表明，采取上述治理大宁煤矿瓦斯措施是行之有效的，基本上保障煤矿的安全生产。但是由于地质条件复杂，现有技术不可能处处检验煤层深处的抽放效果，难免存在未发现的地质构造或抽放不到位的区域，因而偶有瓦斯涌出异常或瓦斯浓度监控值超限现象发生。因此，通过分析瓦斯浓度监控数据日平均值和最大值，及时发现异常现象，并作出预警，对抽采或通风措施进行补救，提高煤矿现有监控系统的功能和预防瓦斯灾害事故的发生具有非常重要的意义。

3 日最大瓦斯浓度监测值分析

3.1 瓦斯浓度监测值的物理意义

工作面和回风巷瓦斯浓度监测值直接反映了生产工序、风量、生产强度、煤层瓦斯抽采效果等诸多偶然因素变化对煤层瓦斯涌出的强度的影响，因此，一定条件下瓦斯浓度监测值日平均值和最大值可看做一个随机变量。但是，当采掘接近瓦斯含量增高、煤层产状变化剧烈、地质构造异常等系统参数变化的区域时，瓦斯涌出趋势将发生变化，从而引起瓦斯浓度的变化。因此，瓦斯浓度监测值不仅仅反映瓦斯涌出实时状态,而且还能够监测到系统因素的变化趋势，这种关联关系是采用统计方法预测瓦斯异常涌出的物理基础。

3.2 数学模型

采用统计学方法预测瓦斯涌出趋势的关键技术有以下几点：一是确定能反应瓦斯涌出趋势的统计量，二是随机样本的抽取，三是统计方法的选择。

现有煤矿监控系统提供的能直接反映瓦斯涌出强度的物理量有实时瓦斯浓度、日平均瓦斯浓度、日最大瓦斯浓度等。因此，要预测瓦斯涌出趋势，发现瓦斯异常，则必须选择瓦斯浓度作为直接统计量。实时瓦斯浓度一般3 s左右一个数据，数据量大，但反映瓦斯涌出的趋势性能力较差；日平均瓦斯浓度反映瓦斯涌出的趋势性能力较好，但发现瓦斯异常点的能力弱。瓦斯涌出预测的最终目的是找到异常点，预防事故的发生。瓦斯浓度越大，瓦斯积聚爆炸的可能性越大，发生突出危险性越大。日最大瓦斯浓度最大程度地反映瓦斯事过发生的可能性及一个完整生产班组工序对瓦斯涌出的影响，且一定时期内的统计结果也能较好地反映瓦斯涌出趋势，因此，选择每日最大瓦斯浓度值作为统计量比较合理科学。大宁煤矿综掘一队2010年1-6月共139天在南大巷掘进过程中日平均瓦斯浓度、日最大瓦斯浓度及突出预测钻屑解吸指标K1随时间变化见图1。

图1 瓦斯涌出随时间变化

样本抽取主要是选择统计周期和随机样本容量，一般情况下随机变量统计分析需要一定的样本数量，并且要求样本数量具有一定的代表性。样本数量过大失去统计推断（预测）的意义，过小样本不具代表性，容易失真。综合煤矿生产实际和数据特征分析，本文选择日最大瓦斯浓度作为统计样本。

正常生产条件下，且在统计数据样本比较大时，日瓦斯浓度可看做是一个受多种随机因素影响的随机变量，所以正常情况下日最大瓦斯浓度监测值可按正态概率分布特征进行统计分析。日最大瓦斯浓度不同区间的频率及累计频率分布见图2。频率的统计区间为0.05%。图2中还绘出由统计样本平均值和标准差按正态分布计算的随机变量的理论分布函数曲线。样本均值μ和均方差σ分别为：

根据图2，日最大瓦斯浓度累计分布频率与标准正态分布函数曲线接近，所以假设日最大瓦斯浓度C近似符合正态分布特征，即C服从C(μ，σ)正态分布是合理的。于是，日最大瓦斯浓度C大于某一瓦斯浓度临界值CL，这个小概率不发生事件的概率由正态概率分布函数确定如下:

式中，P（C>CL）为日最大瓦斯浓度C大于某一瓦斯浓度临界值CL，这个小概率不发生事件的概率，Cmax允许的最大瓦斯浓度，分布函数。

图2 日最大瓦斯浓度分布规律

根据对称性原理和最小概率原理，C>μ+3σ事件发生的概率为0.0013，一年发生的次数为365×0.0 013=0.475次，这是一个小概率不发事件。若系统条件不发生改变，一般可认为C值一定落在（μ-3σ，μ+3σ）内。一旦多次连续超过此值，则表明系统条件发生改变，如瓦斯赋存条件发生改变，应及时查明原因，采取措施。因此，把日最大瓦斯浓度与均值之差绝对值大于3倍的标准差时的瓦斯涌出称为异常涌出。在煤矿生产过程中，大多数情况下控制瓦斯浓度最大值，所以瓦斯异常涌出时日最大瓦斯浓度上限预警临界值为：

对于突出矿井，在煤与瓦斯突出孕育过程中，瓦斯涌出有可能忽大忽小，所以瓦斯异常涌出日最大瓦斯浓度下限预警临界值也具有一定的参考，其值为：

实际中瓦斯浓度不可能为负值，所以当瓦斯浓度突然在较常时间接近0时也应及时查明原因。

由（3）式计算日最大瓦斯浓度大于0.8%的概率P（C>0.8）=0.0177，于是该工作面1年内可能超过0.8%的次数为365×0.0177<5次。为了提高矿井安全的可靠性，也可将日最大瓦斯浓度大于0.8%作为日最大瓦斯浓度上限预警临界值。

4 结论和应用

根据最小概率原理，由日最大瓦斯浓度平均值和标准差计算的小概率事件发生时的日最大瓦斯浓度值可作为瓦斯异常涌出预警临界值，大宁煤矿为上限和下限临界值分别为0.946%和0%。对非突出矿井可仅采用上限作为预警临界值。

引起瓦斯涌出异常涌出的可能原因有两个方面，一是偶然因素变化；二是系统因素变化，主要是瓦斯赋存条件发生变化或瓦斯治理措施不到位。对于前者异常涌出，在生产过程中一般偶然一现，持续时间不长，只要瓦斯浓度不超限不需停产；对于后者，这种异常涌出持续时间较长，若不采取瓦斯治理措施或对已有的现象采取补救措施，异常涌出现象还会持续发生，甚至有可能造成事故。

根据图1分析，日最大瓦斯浓度、日平均瓦斯浓度、突出预测钻屑解吸指标K1 3个参数具有周期变化的特征，这可能与瓦斯赋存变化的条带分布有关。每日平均瓦斯浓度这种周期性变化特征最为明显。K1与瓦斯浓度具有一定的相关性，其最大值超前浓度最大值，因此，日最大瓦斯浓度也可作为突出预测指标，对此还需作进一步研究。

[1] 陈坤编著.应用概率统计[M].北京：清华大学出版社，2000，40～151 北京:经济日报出版社，2008.

Analysisand application on DailyM aximum GasConcentration in CoalM ine

Wang Pengjun，Wu Shiyue，Zhao Pengwei

It is difficult to forecast and analyze the gas abnormal emission which is hard to avoidwith analytic mathematical method,because gas emission is affected by many accidental and systematic factors.The regularity of distribution of daily maximum gas concentration at south channel driving face Daning coal mine is research using statistical analysis technique.Results show that daily maximum gas concentration Cof mine is normal distribution.The mean of maximumμ=0.349%,and standard deviation σ=0.199.When daily maximum C>0.946%,gas abnormal emission may take place.If it continues for long time,systematic reason must be found out，and the measures must be taken.to control gas emission.Other coal mine may consult this research method and analyzing conclusion.

gas mange；gas monitor；daily maximum gas concentration；abnormal emission；small probability event

TD712

A

1000-8136(2010)32-0027-03

国家科技支撑计划项目（2007BAK29B01）；山西省科技攻关项目（2007031120-02）