公乌素煤矿16#煤层瓦斯地质规律研究

2013-08-12陈平齐瑞

河南科技 2013年12期

陈平齐瑞

(义煤集团新安县云顶煤业有限公司，河南洛阳 471800)

1 公乌素煤矿16#煤层概况

公乌素煤矿位于内蒙古自治区桌子山煤田东南部，公乌素精查区6－19 勘探线间原精查范围内，行政区划属乌海市海南区管辖［1］。含煤地层为二叠系山西组和石炭系太原组，本区煤系地层厚度143～299 m，平均厚度224 m 含煤17 层，煤层的总厚度在13.93～23.28m，平均18.6 m，含煤系数8.3%。可采煤层分布面积占井田面积的100%，(不含西来峰断层以东，600m 标高以下)煤层厚度最小1.67m，最大10.51m，平均厚度在8.50m，稳定程度为稳定煤层。结构复杂，对比可靠程度可靠，全区可采。挥发分原煤干燥无基挥发分23.80%－33.74%，平均28.83%。

2 矿区地质构造及控制特征研究

公乌素井田所在的桌子山矿区位于华北地台鄂尔多斯盆地西缘贺兰山北段，位于阿拉善地块和鄂尔多斯地台之间。桌子山煤田在大地构造位置处于鄂尔多斯台向斜西缘和贺兰山褶皱带之东北边缘的过渡带，鄂尔多斯西缘构造带主要由数条近南北延伸的从西向东逆冲推覆的大型断裂组成，又称鄂尔多斯西缘北段大型陆缘逆冲推覆体系。其中公乌素井田所处的桌子山段断裂走向NNW，在岗德尔山东麓老石旦等地区断面沿石炭—二叠系煤系地层滑脱，并形成多处飞来峰。本井田为单斜东倾，地层产状25°，倾角12－25°，倾向115°，矿区的基本构造呈单斜形态，且断层较发育。

公乌素煤矿位于桌子山煤田公乌素精查区第6～19 勘探线之间。其古地层区划古生代属华北地层大区，晋冀鲁豫地层区，鄂尔多斯地层分区，贺兰山—桌子山小区。桌子山煤田大地构造单元位于华北地台之鄂尔多斯西缘褶断带北段桌子山褶断束，4 级构造单元主要褶皱构造为岗德尔山背斜、西来峰逆断层、桌子山背斜等。5 级构造单元为桌子山背斜南部，拉什仲庙背斜、公乌素背斜向南倾没部分。区域内无岩浆岩活动。

由于逆冲推覆构造作用，在岗德尔山东麓老石旦等地区断面沿石炭—二叠系煤系地层滑脱，并形成多处飞来峰，使整个石炭—二叠系煤系地层推移至地表，再经过后期的剥蚀作用，煤层瓦斯大量释放，煤层大部分都处于瓦斯风化带内，这也是公乌素煤矿瓦斯较低的根本原因。

3 公乌素煤矿16#煤层瓦斯地质规律研究

瓦斯是一种气体地质体，它生于煤层，在煤层或围岩中赋存。在开采煤炭时，肯定会从中涌出瓦斯。瓦斯的生成、赋存及运移等规律均受复杂的地质作用的影响。依据公乌素煤矿16#煤层地勘及实测的瓦斯含量资料，统计得出如表1 所示。

表1 16#煤层瓦斯含量数据

3.1 煤层埋深对瓦斯赋存的影响

(1)煤层埋深对瓦斯赋存的影响

随着煤层埋深的增加，围岩透气性逐渐降低，瓦斯向地表运移的距离也相应增大，不利于瓦斯的逸散。所以在瓦斯带内，瓦斯含量随煤层埋藏深度的增加而逐渐变大。依据地勘及实测瓦斯含量资料，对公乌素煤矿16#煤层瓦斯含量数据以及与其对应的煤层埋深进行回归分析(图1)。

图1 16#煤层瓦斯含量与埋深回归趋势线

根据图1 可知:16#煤层瓦斯含量回归方程为:y=0.0036x＋2.1516，可以看出煤层瓦斯含量与煤层埋深具有较好的线性相关性，即随着煤层埋藏深度的增加而增大。

(2)煤层上覆基岩厚度对瓦斯赋存的影响

煤层上覆基岩厚度是煤层的埋藏深度减去第四系地层沉积厚度。在第四系垂向差异较小、松散沉积厚度也比较小的矿井，煤层埋深大体能反映上覆基岩厚度对瓦斯的影响。公乌素煤矿第四系地层沉积厚度为0－11.81m，厚度较小，而且整个井田内高差变化不大，所以，煤层上覆基岩厚度与煤层埋深对瓦斯赋存的影响基本一致。

3.2 煤层厚度对瓦斯赋存的影响

瓦斯在煤层中以扩散和渗流两种方式为主，浓度差是扩散的动力源，压力差是渗流的动力源。煤层的厚度越大，扩散终止或达到中值浓度所需要的时间就越长，中部煤层里瓦斯向顶、底板岩石扩散的路径就越长。阻力变大，瓦斯容易保存。煤层厚度的变化打破了瓦斯在煤层中的均衡状态，使瓦斯在煤层中的移动和变化状态得以改变［5］，所以煤层厚度的变化是导致瓦斯分布不均衡的一个重要原因。

由表1 对该煤层瓦斯含量与煤层厚度进行回归分析(图2)。从图2 可以看出煤层瓦斯含量与煤层厚度具有较好的线性相关性。

图2 16#煤层瓦斯含量与煤厚回归趋势线

3.3 煤质对瓦斯赋存的影响

煤层是瓦斯生成与储存的场所，同时也是瓦斯涌出、煤与瓦斯突出的物质基础。煤完全燃烧后剩下的残渣，称为灰分。正常情况下，煤中的灰分是不吸附瓦斯的。因此，煤层中灰分的变化对瓦斯赋存有一定程度的影响。同样对该煤层煤质和瓦斯含量进行分析可知灰分对瓦斯含量的影响较大。

4 瓦斯含量预测

4.1 BP 神经网络设计

BP 网络即误差反传神经网络，是一个前向多层网络，由输入层、输出层和隐含层组成［10］。针对公乌素煤矿16#煤层各因素对瓦斯赋存的影响，利用三层BP 网络建立瓦斯含量预测模型。取输入层共有3 个神经元，分别为:煤层埋深(m)、煤层厚度(m)、灰分Aad(%);取输出层神经元数目为1，代表瓦斯含量(m3/t)。则其BP 网络模型结构图如图3 所示。

图3 瓦斯含量预测BP 网络模型

4.2 瓦斯含量预测

根据煤层埋深、煤层厚度、灰分三个因素对瓦斯含量的影响，将表1 中前5 组作为学习样本，后3 组作为检验样本，利用MATLAB 对16#煤层瓦斯含量进行预测。设置最小训练误差为0.001，学习率为0.015，最大训练次数为1500，隐含层设有5 个神经元。得出16#煤层瓦斯含量预测值，并与实际值做对比，得到表2，并绘制出拟合曲线(图4)。

表2 煤层瓦斯含量实际值与预测值对比

序号煤层测试位置实际瓦斯含量(m3/t)神经网络预测值(m3/t)相对误差%3 16#335 4.07 4.0482 0.54 4 16#337 2.87 2.8578 0.43 5 16# 16#皮带下山迎头2.78 2.7909 0.39 6 16# 1603 运输顺槽迎头3.59 2.8145 21.6 7 16# 1604 进风顺槽探水巷距工作面200 米2.58 2.8031 8.65 8 16# 1604 回风顺槽距巷口150m 处2.44 2.6665 9.28