CN101975075B - 利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及煤矿安全技术领域，具体涉及一种利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法，包括如下步骤：获取巷道施钻设计特征参数、巷道形状设计特征参数、巷道风量以及班次时间、巷道掘进速度以及时空修正参数；从煤矿瓦斯监控系统的实时瓦斯涌出监控数据中提取分别获取各作业班次瓦斯涌出监控数据，并计算获得井下施钻作业班次与非施钻作业班次的瓦斯涌出监控数据班次均值和30分钟移动最小值；获取瓦斯涌出量特征值；根据上述数据，反演获得瓦斯涌出量；本发明首次利用掘进面瓦斯涌出参数对掘进面前方煤体瓦斯含量进行实时分析、预测与反演。实现了对掘进面瓦斯含量的非接触式、连续预测与反演分析。

Description

利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法

技术领域

本发明涉及煤矿安全技术领域，具体设计一种利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法。

背景技术

煤体瓦斯含量的测定工作是当前煤矿安全生产中主要测定参数，是矿井巷道布置、通风设计、抽采设计以及区域突出危险预测的基础。

当前瓦斯含量测定方法主要有间接测定法和直接测定法两种。

间接法测定测定瓦斯含量是根据煤层实测瓦斯压力和实验室测定的煤层吸附常数值以及工业分析结果，并运用朗格缪尔方程计算煤体瓦斯含量。即：

$X=\frac{\mathrm{Vp}{T}_0}{{\mathrm{Tp}}_0\mathrm{\ξ}}+\frac{\mathrm{abp}}{(1+\mathrm{bp})}{e}^{n(t_0-t)}\·\frac{1}{(1+0.31W)}\·\frac{100-A-W}{100}---\left(1\right)$

式中A、W——煤中的灰分和水分，％

a、b——煤的吸附常数；

t、t₀——煤层与实验温度，℃；

p、p₀——煤层瓦斯绝对压力与标准状态下的空气压力，Mpa；

V——煤的空隙容积，m³/t；

n——系数，n＝0.02/(0.993+0.07p)；

ξ——瓦斯压缩系数。

间接法测定煤体瓦斯含量的关键在于井下煤层瓦斯压力的准确测定，其可以有效的测定游离瓦斯。也正是这一技术特点，为我们测定煤体瓦斯含量带来了众多的不便。其主要不足在于：

①瓦斯压力测量工艺极其复杂。瓦斯压力测点的选择布置、封孔工艺、各漏气环节的处理等都是极为困难的，无论哪个环节处理的不慎均可导致测压结果失效或不可靠。

②瓦斯压力测量周期过长。无论是主动测压法还是被动测压法，其测压时间均在半个月以上，测定周期较长。并且其测量仪器在井下得不到有效的维护，影响了测量结果的可靠性。这些都不能满足生产矿井对瓦斯含量测定的要求。

③测量成本太高。间接法测定煤体瓦斯含量还需进行实验室测试分析，工程量极大、成本较高，不能适应经济性的需要。

直接法测定瓦斯含量是通过取钻粉或钻芯来测定煤体在常压下的可解吸瓦斯量Q₁再加上煤体再常压下的不可解吸瓦斯量Q₂与取芯瓦斯损失量Q₃计算得到的。即：

Q＝Q₁+Q₂+Q₃                (2)

直接法测定煤体瓦斯含量，在很大程度上弥补了瓦斯含量间接测定方法的不足。为我们在测定瓦斯含量提供了一定的便捷。但是，这种依靠钻孔取芯来测量煤体的瓦斯含量也在存在一定的不足。

①工艺繁琐。瓦斯含量直接测定技术的工艺虽然相对于间接法测瓦斯含量已经有很大的改进，但是其工艺依然繁琐。无论是取芯还是瓦斯的解吸都在一定程度上影响了测定煤体瓦斯含量的速度，不利于利用瓦斯含量来进行煤与瓦斯突出的危险性的连续预测。

②损失瓦斯量(取芯过程中的游离瓦斯损失)的推算有一定的误差。损失瓦斯量Q₃在计算和测量上都存在一定的推导，推导的可信度在一定程度上影响了测量的准确性。

③操作人员的技术水平影响测定结果。工人的操作水平会在一定程度上影响煤样的取芯速度，从而影响瓦斯含量测定的结果。

另外，上述两种瓦斯含量测定方法在技术上都主要是通过对局部瓦斯含量的测定以及推断去代表该区域的瓦斯含量，是静态的，且以一点代面。这不仅会遗漏某些瓦斯赋存异常区域，更不能及时的反映煤体瓦斯含量的局部变化。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述问题，本发明针对现有煤矿瓦斯监控系统对井下瓦斯涌出数据的在线式监测以及井下掘进施工工序特点，根据瓦斯含量是瓦斯涌出主要影响因素的特征，从监控数据中提取采落煤岩体受采掘影响初期及至采落运离井巷掘进面的瓦斯涌出数据，较为准确的掌握采落煤体的瓦斯涌出量并有效的反演出掘进面煤体的瓦斯含量。

本发明的目的是这样实现的：利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法，包括如下步骤：

1)获取巷道施钻设计特征参数α、巷道形状设计特征参数β、巷道风量Q_f以及班次时间T、巷道掘进速度V以及时空修正参数P₁与P₂，其中α＝巷道壁内钻孔长度/钻孔总长度、β＝掘进面迎头面积/(新鲜巷道壁面积+掘进面迎头面积)；

2)根据井下作业情况，划分井下施钻作业班次与非施钻作业班次，从煤矿瓦斯监控系统的实时瓦斯涌出监控数据中提取分别获取各作业班次瓦斯涌出监控数据，并计算获得井下施钻作业班次与非施钻作业班次的瓦斯涌出监控数据班次均值

和30分钟移动最小值X_i，30mm，1、X_i，30mm，2；

3)获取瓦斯涌出量特征值Y，其中：

第i个班次若为施钻作业，则通过下式获得瓦斯涌出量特征值Y_i，1：

$Y_{i,1}=[\stackrel{\‾}{X_{i,1}}-(1-\mathrm{\β})\×X_{i.30\mathrm{mm},1}]\×\mathrm{\α};$

第i个班次若为非施钻作业，则通过下式获得瓦斯涌出量特征值Y_i，2：

$Y_{i,2}=\stackrel{\‾}{X_{i,2}}-(1-\mathrm{\β})\×X_{i.30\mathrm{mm},2};$

4)通过下式获得瓦斯涌出量反演结果Q：

$Q=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=i-n}^i(Y_{j,1}\×T)\×Q_f+{\mathrm{\Σ}}_{j=i-n}^i(Y_{j,2}\×T)\×Q_f}{M_n}+P_1\·\ln \left(V\right)+P_2;$

式中：M_n——掘进面第i-n到第i班次的落煤量，单位：吨；

Q——煤体瓦斯含量反演结果，单位：m³/吨；

Q_f——巷道风量，单位：m³/min。

进一步，步骤2)中：

第i个班次若为施钻作业，则瓦斯涌出监控数据班次均值：

$\stackrel{\‾}{X_{i,1}}=\frac{1}{T}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^T{x}_i;$

第i个班次若为非施钻作业，则瓦斯涌出监控数据班次均值：

$\stackrel{\‾}{X_{i,2}}=\frac{1}{T}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^T{x}_i;$

式中T为一个班次作业时间长度，单位min；X_i为煤矿瓦斯监控系统获得的第i分钟的瓦斯涌出监控均值，单位％；

第i个班次若为施钻作业，则瓦斯涌出班次30分钟移动最小值；

$X_{i,30\mathrm{mm},1}=\min [\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{30}{x}_i}{30},\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=2}^{31}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=j}^{j+29}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=T-29}^T{x}_i}{30}];$

第i个班次若为非施钻作业，则瓦斯涌出班次30分钟移动最小值；

$X_{i,30\mathrm{mm},2}=\min [\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{30}{x}_i}{30},\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=2}^{31}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=j}^{j+29}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=T-29}^T{x}_i}{30}];$

进一步，步骤1)中，炮掘掘进面的时空修正参数P₁＝P₂＝0，机掘掘进面时空修正参数P1＝5-6，P2＝9-10；

进一步，步骤1)中，机掘掘进面时空修正参数P1＝5.58，P2＝9.75。

该方法是通过对掘进面瓦斯涌出实时监控数据的分析，提取掘进面瓦斯涌出参数，利用已掘进区域内掘进面的瓦斯涌出反演当前区域煤体的瓦斯含量，并以此对掘进面前方5-10m煤体瓦斯含量进行分析、预测与反演，由于本发明通过获取现有的煤矿瓦斯监控系统中的数据进行处理，无需测试瓦斯压力或取芯或测取瓦斯解吸，工艺简单，成本低廉，而且本发明的算法非常简单，运算复杂度低、运算速度快，可根据煤矿瓦斯监控系统中的实时数据进行井下瓦斯涌出数据的实时在线式监测，而且可实现瓦斯含量的全局动态监测。本发明首次利用掘进面瓦斯涌出参数对掘进面前方煤体瓦斯含量进行实时分析、预测与反演。实现了对掘进面瓦斯含量的非接触式、连续预测与反演分析。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述：

图1利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法原理框架图；

图2掘进面瓦斯涌出参数反演瓦斯含量结果与DGC实测可解吸瓦斯含量对比验证图之一；

图3掘进面瓦斯涌出参数反演瓦斯含量结果与DGC实测可解吸瓦斯含量对比验证图之二；

图4掘进面瓦斯涌出参数反演瓦斯含量结果与DGC实测可解吸瓦斯含量对比验证图之三；

图5掘进面瓦斯涌出参数反演瓦斯含量结果与DGC实测可解吸瓦斯含量对比验证图之四。

具体实施方式

以下将对本发明的优选实施例进行详细的描述。

参见图1，掘进面瓦斯涌出分为掘进面煤壁瓦斯涌出、巷道两帮煤壁或邻近煤岩层瓦斯涌出、落煤瓦斯涌出三种。而掘进面煤体瓦斯又主要包括不可解吸瓦斯与可解吸瓦斯。不可解吸瓦斯基本稳定，可解吸瓦斯又分为落煤残存瓦斯与已解吸瓦斯。

在井下生产现场，落煤残存瓦斯我们认为是基本稳定或变化不大的，在炮掘时认为是常数或基本为零，在机掘时认为落煤残存瓦斯受到煤体采落前瓦斯含量的影响，即受到巷道掘进速度的影响，可以用掘进速度对其进行修正；已解吸瓦斯包括掘进面煤壁瓦斯涌出与落煤瓦斯涌出。落煤瓦斯瓦斯涌出可以被监控数据全程监控，而掘进面煤壁瓦斯涌出则需要与两帮煤壁或邻近煤岩层瓦斯涌出进行分离。

巷道非落煤期间的瓦斯涌出是巷道两帮或邻近煤岩层瓦斯涌出与掘进面煤壁瓦斯涌出的综合，而掘进面碛头瓦斯传感器到掘进面碛头这段小范围距离中，巷道两帮与掘进面碛头可以认为是同时暴露的，且瓦斯涌出强度基本一致，因此可以利用巷道两帮煤壁与掘进面煤体表面积的比例关系区分在非落煤期间的两帮煤壁瓦斯涌出与掘进面煤壁瓦斯涌出。而我们也同时认为，一般一个班次的作业时间掘进面都存在至少30分钟以上的非落煤作业时间，而该时间段的瓦斯涌出可以近似的认为是巷道非落煤期间的瓦斯涌出。

因此我们可以通过掘进面瓦斯监控数据反演掘进面煤体瓦斯含量。

本实施例的利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法包括如下步骤：

1)获取巷道施钻设计特征参数α、巷道形状设计特征参数β、巷道风量Q_f以及班次时间T、巷道掘进速度V以及时空修正参数P₁与P₂，其中α＝巷道壁内钻孔长度/钻孔总长度、β＝掘进面迎头面积/(新鲜巷道壁面积+掘进面迎头面积)、炮掘掘进面的时空修正参数P₁＝P₂＝0，机掘掘进面时空修正参数P₁与P₂需实际考察，通常P1＝5-6，P2＝9-10，多数情况下优选P1＝5.58，P2＝9.75；

2)根据井下作业情况，划分井下施钻作业班次与非施钻作业班次，从煤矿瓦斯监控系统的实时瓦斯涌出监控数据中提取分别获取各作业班次瓦斯涌出监控数据，并计算获得井下施钻作业班次与非施钻作业班次的瓦斯涌出监控数据班次均值

和30分钟移动最小值X_i，30mm，1、X_i，30mm，2。

其中：

第i个班次若为施钻作业，则瓦斯涌出监控数据班次均值：

$\stackrel{\‾}{X_{i,1}}=\frac{1}{T}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^T{x}_i;$

第i个班次若为非施钻作业，则瓦斯涌出监控数据班次均值：

$\stackrel{\‾}{X_{i,2}}=\frac{1}{T}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^T{x}_i;$

式中T为一个班次作业时间长度，单位min；X_i为煤矿瓦斯监控系统获得的第i分钟的瓦斯涌出监控均值，单位％；

第i个班次若为施钻作业，则瓦斯涌出班次30分钟移动最小值；

$X_{i,30\mathrm{mm},1}=\min [\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{30}{x}_i}{30},\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=2}^{31}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=j}^{j+29}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=T-29}^T{x}_i}{30}];$

第i个班次若为非施钻作业，则瓦斯涌出班次30分钟移动最小值；

$X_{i,30\mathrm{mm},2}=\min [\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{30}{x}_i}{30},\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=2}^{31}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=j}^{j+29}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=T-29}^T{x}_i}{30}];$

3)获取瓦斯涌出量特征值Y，其中：

第i个班次若为施钻作业，则通过下式获得瓦斯涌出量特征值Y_i，1：

$Y_{i,1}=[\stackrel{\‾}{X_{i,1}}-(1-\mathrm{\β})\×X_{i.30\mathrm{mm},1}]\×\mathrm{\α};$

第i个班次若为非施钻作业，则通过下式获得瓦斯涌出量特征值Y_i，2：

$Y_{i,2}=\stackrel{\‾}{X_{i,2}}-(1-\mathrm{\β})\×X_{i.30\mathrm{mm},2};$

4)通过下式获得瓦斯涌出量反演结果Q：

$Q=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=i-n}^i(Y_{j,1}\×T)\×Q_f+{\mathrm{\Σ}}_{j=i-n}^i(Y_{j,2}\×T)\×Q_f}{M_n}+P_1\·\ln \left(V\right)+P_2;$

式中：M_n——掘进面第i-n到第i班次的落煤量，单位：吨；

Q——煤体瓦斯含量反演结果，单位：m³/吨；

Q_f——巷道风量，单位：m³/min。

将本实施例的利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法应用于多个煤矿，与通过传统的可解吸瓦斯量测定方法测得的数据相比，发现该方法与瓦斯含量直接测定装置DGC对掘进面可解吸瓦斯含量的测定结果极为相近，参见图2-图5，图中每个测定地点的一对数据柱中，左侧为瓦斯含量直接测定装置DGC对掘进面可解吸瓦斯含量的测定结果，右侧为利用本实施例方法获得的结果，可以看出，本实施例方法获得的结果一般高于瓦斯含量直接测定装置DGC测定结果1-3m³/吨，这主要是该方法可以更准确的捕捉游离瓦斯含量，这也是对瓦斯含量直接测定方法的一种弥补。

以上所述仅为本发明的优选并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)获取巷道施钻设计特征参数α、巷道形状设计特征参数β、巷道风量Q_f以及班次时间T、巷道掘进速度V以及时空修正参数P₁与P₂，其中α＝巷道壁内钻孔长度/钻孔总长度、β＝掘进面迎头面积/(新鲜巷道壁面积+掘进面迎头面积)；

2)根据井下作业情况，划分井下施钻作业班次与非施钻作业班次，从煤矿瓦斯监控系统的实时瓦斯涌出监控数据中提取分别获取各作业班次瓦斯涌出监控数据，并计算获得井下施钻作业班次与非施钻作业班次的瓦斯涌出监控数据班次均值

和30分钟移动最小值X_i，30mm，1、X_i，30mm，2；

3)获取瓦斯涌出量特征值Y，其中：

第i个班次若为施钻作业，则通过下式获得瓦斯涌出量特征值Y_i，1：

$Y_{i,1}=[\stackrel{\‾}{X_{i,1}}-(1-\mathrm{\β})\×X_{i.30\mathrm{mm},1}]\×\mathrm{\α};$

第i个班次若为非施钻作业，则通过下式获得瓦斯涌出量特征值Y_i，2：

$Y_{\mathrm{1,2}}=\stackrel{\‾}{X_{\mathrm{1,2}}}-(1-\mathrm{\β})\×X_{\mathrm{1,30}\mathrm{mm},2};$

4)通过下式获得瓦斯涌出量反演结果Q：

$Q=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=i-n}^i(Y_{j,1}\×T)\×Q_f+{\mathrm{\Σ}}_{j=i-n}^i(Y_{j,2}\×T)\×Q_f}{M_n}+P_1\·\ln \left(V\right)+P_2;$

式中：M_n——掘进面第i-n到第i班次的落煤量，单位：吨；

Q——煤体瓦斯含量反演结果，单位：m³/吨；

Q_f——巷道风量，单位：m³/min。

2.如权利要求1所述的利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法，其特征在于：步骤2)中：

第i个班次若为施钻作业，则瓦斯涌出监控数据班次均值：

$\stackrel{\‾}{X_{i,1}}=\frac{1}{T}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^T{x}_i;$

第i个班次若为非施钻作业，则瓦斯涌出监控数据班次均值：

$\stackrel{\‾}{X_{i,2}}=\frac{1}{T}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^T{x}_i;$

式中T为一个班次作业时间长度，单位min；X_i为煤矿瓦斯监控系统获得的第i分钟的瓦斯涌出监控均值，单位％；

第i个班次若为施钻作业，则瓦斯涌出班次30分钟移动最小值；

$X_{i,30\mathrm{mm},1}=\min [\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{30}{x}_i}{30},\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=2}^{31}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=j}^{j+29}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=T-29}^T{x}_i}{30}];$

第i个班次若为非施钻作业，则瓦斯涌出班次30分钟移动最小值；

$X_{i,30\mathrm{mm},2}=\min [\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{30}{x}_i}{30},\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=2}^{31}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=j}^{j+29}{x}_i}{30},...,\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=T-29}^T{x}_i}{30}];$

3.如权利要求1所述的利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法，其特征在于：步骤1)中，炮掘掘进面的时空修正参数P₁＝P₂＝0，机掘掘进面时空修正参数P1＝5-6，P2＝9-10。

4.如权利要求3所述的利用掘进面瓦斯涌出参数反演的煤体瓦斯含量测定方法，其特征在于：步骤1)中，机掘掘进面时空修正参数P1＝5.58，P2＝9.75。

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