中泰煤矿煤与瓦斯突出预测指标敏感性研究

卢卫永，宋维宾

（河南理工大学能源科学与工程学院，河南 焦作 454000）

·试验研究·

中泰煤矿煤与瓦斯突出预测指标敏感性研究

卢卫永，宋维宾

（河南理工大学能源科学与工程学院，河南 焦作 454000）

为了考察鹤壁中泰煤矿钻屑量最大值Smax、钻屑瓦斯涌出初速度qm以及钻屑瓦斯解吸指标△h2对该矿煤与瓦斯突出预测的敏感性，运用灰色关联分析法对这三个指标的实测数据进行了分析处理，比较其突出危险敏感性的大小，得到了突出最敏感的预测指标，可以提高突出预测预报的可靠性。

煤与瓦斯突出；敏感性指标；灰色关联分析法；预测预报的可靠性

全国煤与瓦斯突出统计情况表明：80%以上的煤与瓦斯突出都发生在煤巷掘进工作面［1］。各煤与瓦斯突出矿井，均按照《防治煤与瓦斯突出细则》［2］的规定指标，进行煤巷掘进工作面突出危险性的预测，然而由于各个矿井实际地质条件的不同，很难判别选取那种指标来进行决策。如何选取适合各自矿井的预测指标来进行预测预报成为迫切需要解决的问题。为提高中泰煤矿煤巷掘进突出预测的准确性及有效性，作者采用钻屑量最大值Smax值、钻孔瓦斯涌出初速度qm值和钻屑解吸指标△h2这三项指标在鹤壁矿区中泰煤矿33071下顺槽掘进工作面进行了探索性试验，运用理论分析与现场试验相结合的方法，比较这三项煤与瓦斯突出预测指标的关联度的大小，从而得到敏感度最高的预测指标，以该指标作为突出预测的最可靠指标，这对矿井的安全、高效生产有着重要的现实意义。

1 煤与瓦斯突出预测指标

在国内，《防治煤与瓦斯突出细则》中规定的煤巷掘进工作面突出危险性预测指标的具体情况见表1。

表1 煤巷掘进工作面突出危险性预测指标表

△h2的物理意义是10 g煤样自煤体脱落暴露在大气中，第3分钟到第5分钟的累积瓦斯解吸量，即煤样开始解吸测定头两分钟的瓦斯解吸量，以水柱计压差值来表示；K1值的物理意义是煤样自煤体脱落暴露在大气中后第1分钟内，每克煤的瓦斯解吸量。即△h2和K1都代表了煤体暴露后的瓦斯解吸量，所以在突出危险性预测时选用一个即可［3-4］。

按照《防治煤与瓦斯突出细则》的规定，钻屑量的最大值Smax的测定方法包括容量法和重量法，即钻孔每钻进1 m，收集该1 m的全部钻屑量，用量具测量钻屑的体积或用弹簧秤进行称重，取最大的钻屑量值记为Smax，单位是kg／m［5］，此次试验采用重量法。

瓦斯涌出初速度qm的测定方法为：沿着工作面采煤和掘进方向，在煤层内打深为3．5 m、直径为42mm的钻孔，再用专门的封孔器密封住孔底0．5m长的钻孔用作测量室。在封孔以后2min时测定的由导气管流出的瓦斯流量即是钻孔瓦斯涌出初速度qm。

按照《防治煤与瓦斯突出细则》的规定，钻屑瓦斯解吸指标△h2的测定方法为：打钻时，在预定的位置取出钻屑，用孔径d1mm和d3mm的筛子筛分（d1 mm的筛子在下，d3mm的筛子在上）将筛分好的d1 mm～d3mm粒度的试样装入MD-2型解吸仪的煤样瓶中，试样装至煤样凭刻度线水平（10g左右），自钻孔打至该采样段起3min后，启动秒表，转动三通阀，使煤样与大气隔离，在2min时记录解吸仪读数，该值即为△h2，单位为Pa［5］。

2 试验地点选取

试验地点选在中泰煤矿井下33071下顺槽，该工作面煤层坚固性系数为0．26～0．47，煤的破坏类型为Ⅳ、Ⅴ类，煤层原始瓦斯含量为15．8～20．8m3／t，测定煤层瓦斯压力为0．6～1．44MPa，透气性系数λ为0．0213～0．1819m2／（MPa2·d），瓦斯放散指数ΔP为12～20，属于严重突出危险工作面。

3 突出指标敏感性的应用

3．1 建立指标体系和系统映射量

以钻屑量最大值Smax、钻孔瓦斯涌出初速度qm和钻屑瓦斯解吸△h2三项指标建立指标体系，组成映射量［6-7］。

建立反映突出危险程度的系统映射函数的方法如下：

式中：

X—由Smax、qm和△h2实测的数据所构成的矩阵；

f（X）—映射量函数；

Xj（i）—同一次实测所得到的的原始数据Si、qi、△h2i，i=1，2，…，22，j=1，2，3；

i—数据组编排序号；

j—指标数据的编排序列号；

n—指标数据所在的组数；

m—指标体系指标容量的大小［6-7］。

3．2 无量纲化处理原始数据

因为三种预测指标所用的量纲单位不同，数值也有较大差异，无量纲化处理原始数据，以此来消除各指标的不同单位和数量级给分析结果所带来的不利影响。运用如下函数进行无量纲化处理：

式中：

无量纲处理后的系统映射量记作：

式中：

E2（i）—突出危险程度的系统映射量。

3．3 突出预测指标与危险程度关联分析计算方法

把煤与瓦斯突出看做是一个灰色信息系统，该系统不仅含有已知的内部特性，而且含有未知的、非确定的内部特性的系统，系统映射量E1（i）、E2（i）分别为关联分析的参考数列分，Xj（i）、Xj（i）′分别为对应的比较数列，比较数列是由预测指标钻屑量最大值Smax、钻孔瓦斯涌出初速度qm和钻屑瓦斯解吸指标△h2以及经过无量纲处理后的三个指标数据［6-7］。

灰色关联函数为［8-9］：

式中，ξk，j为第i时刻比较序列Xj与参考序列E1（E2）的相对关联度，即Xj（或Xj（i）′）对E1（E2）在第i时刻的关联度；因为各指标具有平等性，所以取分辨系数K=0．5；参考数列Xk（i）也就是指建立的系统映射量。

各指标与突出危险性间的关联度可表示为：

3．4 突出预测敏感指标的确定方法

利用前面分析所建立的模型，输入实际测得指标的原始数据，可以计算出三个预测指标与突出危险程度E1（i）以及经过无量纲处理后的三个指标与突出危险程度E2（i）之间的灰色关联度。按照灰色关联度理论的结论可得：两个量之间的关联度越大，这两个量之间的关系越密切，即关联度最大的就是最敏感指标，关联度最小的为最不敏感指标［10］。

3．5 灰色关联分析法的应用

收集到中泰矿33071工作面实测的最大钻屑量Smax数据、瓦斯涌出初速度qm和钻屑瓦斯解吸指标△h2，见表2。

表2 33071工作面突出指标所测的数据表

由表3的最后一行，可得出建立的指标体系与突出危险程度之间的关联度见表4。

表3 灰色关联法分析处理突出指标数据结果表

表4 突出指标与突出危险性关联度分析结果表

由表4可以看出，最大钻屑量Smax与系统映射量E1（i）、E2（i）的关联度，在三个指标中为最大，其敏感性最强；钻孔瓦斯涌出初速度qm次之，钻屑瓦斯解吸指标△h2的关联度最小，其敏感程度最差。

4 结 语

1）运用灰色关联分析法，通过有量纲关联度分析和无量纲关联度分析处理了同一地点的突出预测指标的实测数据，得出了各个指标与突出危险性的关联度。最大钻屑量Smax为33071工作面最敏感的预测指标，所以最大钻屑量Smax能更准确地反映工作面前方煤体的突出危险程度，可作为中泰煤矿煤巷掘进突出预测的敏感指标，提高煤与瓦斯突出预测、预报的可靠性。

2）本文存在的不足是所收集的原始数据偏少，未能确定出适合该矿实际情况的突出预测指标的较准确的临界值，缺乏实际可参考价值和可操作性。为了最终可以确定符合中泰煤矿实际情况的突出预测指标较准确的临界值，需要实测搜集中泰煤矿的原始数据，理论分析和现场试验并重，以期得到更加准确的结果，解决实际问题。

［1］ 刘 操，张澜涛．煤巷掘进突出预测指标研究［J］．河南理工大学学报（自然科学版），2009，28（2）：146-149．

［2］ 国家安全生产监督管理总局，国家煤矿安全监察局．防治煤与瓦斯突出规定［M］．北京：煤炭工业出版社，2009：22-26．

［3］ 孟絮屹，桂祥友，郁钟铭．钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标预测突出的应用研究［J］．矿业研究与开发，2008，28（4）：64-66．

［4］ 廖志恒，桂祥友，徐佑林．煤矿钻屑量与解吸指标的测定及误差分析［J］．矿业研究与开发，2008，28（2）：75-77．

［5］ 国家安全生产监督管理总局，国家煤矿安全监察局．防治煤与瓦斯突出细则［M］．北京：煤炭工业出版社，2009：22-26．

［6］ 李国祯．某矿煤与瓦斯突出预测指标敏感性研究［J］．现代矿业，2010，490（2）：82-86．

［7］ 李国祯．发耳煤矿煤与瓦斯突出预测指标敏感性探讨［J］．工业安全与环保，2010，37（5）：33-35．

［8］ 邓聚龙．灰色系统基本方法［M］．武汉：华中工学院出版社，1987：55-58．

［9］ 邓聚龙．灰色系统理论教程［M］．武汉：华中理工大学出版社，1990：73-78．

［10］ 朱运华．基于灰色关联分析法确定突出敏感指标［J］．煤矿开采，2007，76（3）：11-13．

Research on Sensibility of Coal and Gas Outburst Forecast Index in Zhongtai Coal Mine

Lu Wei-yong，Song Wei-bin

In order to compare the sensibility of forecast on coal and gas outburst in Zhongtai coal mine of Hebi city，Smax index of the biggest amount drilling filings，initial velocity qm of drilling filings gas emission and△h2index of drilling filings gas desorption are analyzed and processed by using gray relating analysis method．The sensibility risk of coal and gas outburst is compared，the most sensible forecast index of outburst is found．It can increase the reliability of outburst forecast．

Coal and gas outburst；Sensibility index；Gray relating analysis method；Reliability of forecast

TD713

B

1672-0652（2013）10-0021-04

2013-07-22

卢卫永（1987—），男，河南周口人，2012级河南理工大学在读硕士研究生，主要从事煤矿资源开采技术方面的研究（E-mail）489698551＠qq．com