玉溪煤矿3号煤层局部突出预测敏感指标考察研究

郭盼盼，毛润奇

（山西兰花科创玉溪煤矿有限责任公司，山西 晋城 048000）

煤与瓦斯突出是地压、瓦斯、重力和煤的物理性质综合作用的结果，是一种异常的瓦斯动力现象。实际的预测敏感指标应该是能够充分反映造成突出的三个因素（重力除外），而事实上，目前常使用的预测指标只能对这三个突出预测要素的间接和部分反映。但是对于不同矿井、煤层，突出的主导因素有所不同，突出的主导要素各有不同，导致突出发生的3个因素的比重是不一样的。因此，它主要反映某1要素或突出3要素中2个或3个要素的不同指标，其预测突出危险性的敏感性也会有所差异。

瓦斯压力与煤的物理性质在煤与瓦斯突出发生过程中起着举足轻重的作用。煤钻屑解吸指标K1指标在固定粒度、固定重量、固定暴露时间等条件下，综合反映瓦斯压力和煤质性质，其实质为初始解吸量。沈阳所在实验室对煤钻屑瓦斯的脱吸指标与瓦斯压力、粒度及脱吸时间的关系进行了研究。对煤钻屑瓦斯解吸指标的影响程度有了一定的掌握。瓦斯压力和煤的物理性质在工作面前的特性决定了钻屑解吸指标的大小，压力越大的瓦斯K1越大。

1 工程背景

山西兰花科创玉溪煤矿地处山西省南部，樊庄普查区东南部，属山区。行政区划隶属沁水县胡底乡，属于半山区。井田面积26.147km2，核定开采3号煤层，地质储量2.16×108t，可采储量1.42×108t。是一座没有煤尘爆炸危险的煤与瓦斯突出矿井，属非自燃煤层，水文地质类型为中等型，年产原煤240×104t，主采3 号煤层。井下布置1 个回采工作面（1301 采煤工作面）及2个掘进工作面（1302回风2顺槽掘进工作面、1302回风3顺槽掘进工作面）。

2 突出预测指标考察

2.1 突出预测敏感指标考察

玉溪煤矿3 号煤层局部突出预测敏感指标临界值项目考察期间，采用S 值、K1值、Δh2值作为预测指标。各预测指标在现场考察跟踪过程中均参照《细则》中参考临界值，S=6.0kg/m、K1=0.5mL/（g ·min1/2）、Δh2=200Pa。突出预测中的任意一项指标超过了以上临界值。或在施工钻孔的过程中出现喷孔、吸钻、顶钻等明显煤与瓦斯突出征兆时，将工作面定为有突出危险性，否则为无突出危险工作面。

突出预测指标的测值除受工作面突出危险性大小影响外，还在一定程度上受到现场测试条件、仪器性能、操作人员责任心等外部条件和人为因素影响。对于敏感指标而言，工作面突出危险性对指标测值的影响程度远远大于外部条件和人为因素的影响程度，预测指标能很好地区分突出危险工作面和非突出危险工作面。而对于不敏感指标，指标测值受工作面突出危险程度的影响与受外部条件、人为因素的影响相差不大，在突出危险工作面和非突出危险工作面的测值相重叠，不能或不易区分。

通过现场考察1302 回风2 顺槽掘进工作面、1302回风3顺槽掘进工作面和1301采煤工作面。共统计K1值264 组（见表1）、S 值264 组（见表2），Δh2值76 组（见表3）。

表1 钻屑瓦斯解吸指标K1值分布统计表

表2 钻屑量S值分布统计表

表3 钻屑瓦斯解吸指标Δh2值分布统计表

对跟踪和统计的K1值264 组数据分析整理可知：钻屑瓦斯解吸指标K1发生过超标10 次，最大值为1.37mL/（g·min1/2），超过《细则》中给出的临界值0.5mL/（g·min1/2），最小值为0.08mL/（g·min1/2），一般为0～0.4mL/（g·min1/2）（占89.77%），说明钻屑瓦斯解吸指标K1对于玉溪煤矿3 号煤层具有一定的敏感性，可作为玉溪煤矿3号煤层突出预测指标。

对考察跟踪的76 组钻屑瓦斯解吸指标Δh2数据分析整理可知：钻屑瓦斯解吸指标Δh2发生过超标12 次，Δh2max值最大为600Pa，超过《细则》中给出的临界值200Pa，最小为40Pa，数值分布比较分散。说明钻屑瓦斯解吸指标Δh2对于玉溪煤矿3号煤层具有一定的敏感性，可作为玉溪煤矿3号煤层突出预测指标。

对在跟踪和统计的S值264组数据分析整理可知：Smax值最大值为5.4kg/m，未超过《细则》参考临界值6kg/m，最小值为2.0kg/m，一般为2.0～4.0kg/m（占97.35%）。在预测指标K1和Δh2同时超标的检测位置，钻屑量S值超标0次，表明钻屑量S值指标对于玉溪煤矿3号煤层敏感性较差，只能作为玉溪煤矿3 号煤层突出预测辅助指标。

2.2 突出预测敏感指标考察地点概况

（1）煤层厚度：1302回风2顺槽掘进工作面及1302回风3顺槽掘进工作面煤厚5.8～6.1m；1301综采工作面煤厚5.8～6.2m。

（2）煤层埋深：考察地点1302回风2顺槽掘进工作面检测里程1229～1870.5m，煤层埋深+546～+694m。考察地点1302 回风3 顺槽掘进工作面检测里程1089～2016.5m，煤层埋深+558～+698m。

（3）煤层瓦斯：1302工作面原始瓦斯含量为18.68m3/t，河南理工大学对玉溪煤矿1302北底抽巷各钻场覆盖区域实测残余瓦斯含量最大值如表4所示：

表4 1302工作面区域范围瓦斯含量

（4）1301 采煤工作面原始瓦斯含量18.68m3/t，对1301工作面第二单元（切眼以西50～360m）实测残余瓦斯含量最大值为7.26m3/t，反演残余瓦斯压力最大值为0.5MPa。

2.3 灰色关联法分析

灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法，通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。本次运用灰色关联分析，通过分析和确定因子间的影响程度或因子对主行为贡献程度的方法，它弥补了采用数理统计方法进行系统分析的不足，对样本有无规律都同样实用，也不会出现量化结果与定性分析结果不符的现象。灰色系统理论分析基本思想是首先选择参考序列，继而确定出反映煤与瓦斯突出系统内在规律的映射量模型，然后计算出各预测指标与映射量之间的关联系数和关联度，最终建立突出预测敏感指标确定方法的理论分析体系。

（1）灰色关联模型的建立。根据灰色系统理论，其数字模型可概括为：设有一母因素数列，记为：

同时将子因素数列，记为：

（2）数据的无量纲化处理。由于钻屑瓦斯解吸指标K1与Δh2、钻屑量S在数值上存在较大差异，而且其单位也不同，为抵消各指标在数量级和单位差异上的影响，需要对各指标的预测数据进行标准化处理，此处采用均值化算子对各指标数值转换如下：

式中: X′j(i)——各指标无量纲变换量，i=1，2，3，4,…，n；j=1，2，3；

Xˉj——各预测指标K1、Δh2、S的样本平均，j=1，2，3由下式确定：

（3）灰色关联函数。灰色关联函数计算模型为：

式中：Δj(min )=minjmini|X0( i )-Xj( i )|，i=1，2，3，…，m；j=1，2，3…，n

Δj(max )=maxjmaxi|X0( i )-Xj( i )|，i=1，2，3，…，m；j=1，2，3,…，n

Δj=|X0( i )-Xj( i )|，i=1，2，3，…，m，j=1，2，3,…，n；

ξj( i )第i时刻比较序列Xj(i)与参考序列X0(i)的相对差值；

K——分辨系数，取K=0.5；

m——比较数列个数；

n——分析数据组数；

X0( i )——参考序列，即建立的系统映射量；

其它符号意义同前。

根据上述公式计算得到的关联系数值很多，为了便于进行整体信息的比较，减少信息的分散，将各个时刻的关联系数计算得到一个平均值，即为关联度，由此，各预测指标与煤与瓦斯突出危险性的关联度为各指标突出危险性间的关联度可表示为：

通过上述公式计算可得，影响要素与煤层突出危险性之间的敏感关系，由灰色关联分析可知，关联度数值越大表示两个量之间的关系越紧密，其中关联度数值最大的就是所需要的敏感指标。

2.4 灰色关联度的计算

选取的264 组钻屑瓦斯解吸指标K1、钻屑量S，76组Δh2数据作为基础数据。同时采用各区域范围的实测最大残余瓦斯含量作为参考数列X0（j）由于指标在数量级和量纲上存在差异，为消除这种差异对结果造成的影响，根据公式（1）将各预测指标进行无量纲处理，再根据公式（3）可得各指标的灰色关联度，最后求平均值得到如表5所示的结果。

表5 预测指标关联度分析结果

由表5可以看出，各指标对煤与瓦斯突出的敏感性的先后顺序为：钻屑瓦斯解吸指标K1＞钻屑瓦斯解吸指标Δh2＞钻屑量S。

3 结论

由此可见，在玉溪煤矿钻屑瓦斯解吸指标K1值在3号煤层的突出预测中最为敏感，可作为3号煤层预测敏感指标。