CN102944664A - 测试煤体瓦斯解吸特性的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种测试煤体瓦斯解吸特性的方法，包括如下步骤：首先在现有矿井安全监测监控系统的基础上在距离煤矿的掘进巷道的出口20m处设置一个风速传感器；然后从上述系统的监测数据中获取掘进工作面的混合风流的实时甲烷浓度以及实时风速；再通过查阅或测量的方法获得掘进工作面的断面面积和风筒出风口的横截面面积；然后根据上述数据计算在正常开采过程中每分钟所对应的实时瓦斯涌出量；最后选取每个瓦斯涌出量峰值后的20至30min内一段时间的瓦斯涌出累计量作出瓦斯涌出累计量曲线，对每个瓦斯涌出累计量曲线进行拟合，得到瓦斯涌出累计量Q'(t')=m·t′ⁿ中指数n的大小，作为表征相应的一个瓦斯涌出量峰值所对应的表征煤体瓦斯解吸特性实时指标。

Description

测试煤体瓦斯解吸特性的方法

技术领域

本发明属于煤矿安全开采中有关煤体瓦斯吸附解吸特性分析的技术领域，特别涉及一种测试煤体瓦斯解吸特性的方法。

背景技术

煤体瓦斯的主要成分是烷烃，其中甲烷占绝大多数。瓦斯灾害一直是影响我国煤炭企业安全生产的重大灾害之一，随着开采深度的增加，这种事故灾害的危害性越来越大，已经成为制约我国煤炭行业发展的重要因素。瓦斯在煤岩中的赋存状态包括游离状态和吸附状态两种，游离瓦斯通常占煤岩赋存瓦斯量的10%至20%，吸附瓦斯则占80%至90%，二者处于动态平衡状态。煤体的解吸特性是影响瓦斯涌出的重要因素，煤矿日常工作中需要不断分析工作面煤体的解吸特性。

矿井安全监测监控系统是煤矿井下安全避险“六大系统”之一，目前全国基本上所有煤矿均配有监测监控系统，实现了对煤矿井下瓦斯、一氧化碳浓度、温度、风速等的实时动态监控。但是目前的矿井监测监控系统不能对煤体的瓦斯解吸特性实时动态分析。煤体瓦斯解吸特性是地质构造的产物，可用来判断煤层瓦斯含量的高低和煤结构的变化。目前，煤体瓦斯解吸特性一般采用钻屑瓦斯解吸指标K₁和△h₂表征，可利用瓦斯解吸仪在实验室和现场测定钻屑瓦斯解吸指标K₁和△h₂。实验室测定通过采集新暴露煤样，通过实验系统模拟研究煤矿井下湿式打钻的钻屑瓦斯解吸指标变化情况，测算出解吸指标K₁和△h₂。现场测定是在打钻过程中，通过瓦斯解吸仪测定解吸指标K₁和△h₂。这些传统的瓦斯解吸特性测定方法主要为接触式，费工费时，不能实时动态分析煤体的瓦斯解吸特性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能够对煤体瓦斯解吸特性进行实时动态测试分析的测试煤体瓦斯解吸特性的方法。

实现本发明目的的技术方案是提供一种测试煤体瓦斯解吸特性的方法，包括如下步骤：

①构建矿井安全监测监控系统，在煤巷的掘进巷道的距离掘进工作面处的小于等于5m的部位设置位于混合风流中的第一甲烷传感器，在距离掘进巷道的进出口处的10至15m处设置位于混合风流中的第二甲烷传感器，在位于与掘进巷道相邻的巷道中设置局部通风机，且该局部通风机的外接风筒的出风口位于靠近掘进工作面的部位，该局部通风机的进风口则设置在局部通风机上，并且在局部通风机的进风口所朝方向的3至5m处设置第三甲烷传感器。在掘进巷道中且距离掘进巷道的出口的18至22m处设置一个风速传感器。

②从矿井安全监测监控系统的监测数据中获取掘进巷道中的第一甲烷传感器和风速传感器的实时监测数据，并以所得数据作为掘进工作面的混合风流的实时甲烷浓度数据C以及实时风速大小数据V，即时间为t时，对应的甲烷浓度数据为C_t、实时风速大小数据V_t。

③通过查阅煤矿的掘进工作面的设计资料或通过测量的方法获得掘进巷道设计的掘进工作面的断面面积S₁和风筒的出风口的横截面面积S₂。

④根据步骤②和③获得的数据，利用如下公式计算掘进工作面在正常开采过程中每间隔1分钟所对应时间点的实时瓦斯涌出量Q_t：

Q_t=C_t·V_t(S₁-S₂)，其中t为对应时间。

⑤计算掘进工作面的煤体瓦斯解吸特性实时指标n。

在煤矿正常开采过程中，煤体瓦斯涌出量的大小是随着时间推移不断波动的，在掘进工作面落煤开始时达到峰值。将煤矿正常开采过程中的每个瓦斯涌出量峰值所对应的时间t作为时间起点t'=0，对煤矿正常开采过程中的每个瓦斯涌出量峰值后的20至30min内一段时间每间隔1至3分钟计算所对应时间点的瓦斯涌出累计量Q'(t')，在煤矿正常开采过程中的瓦斯涌出累计量Q'可采用公式Q'(t')=m·t′ⁿ来描述，以t'为横坐标，瓦斯涌出累计量Q'为纵坐标，作出瓦斯涌出累计量曲线，利用Matlab中的lsqcurvefit函数对每个瓦斯涌出累计量曲线进行拟合，即可得到公式Q'(t')=m·t′ⁿ中指数n的大小，作为表征相应的一个瓦斯涌出量峰值所对应的表征煤体瓦斯解吸特性的实时指标n，对煤矿巷道的掘进工作面实时连续计算其正常开采过程中的每个瓦斯涌出量峰值的煤体瓦斯解吸特性实时指标n。

步骤⑤中，瓦斯涌出累计量Q'(t')=m·t′ⁿ的推导过程是：煤的瓦斯解吸速度可用幂关系式

进行描述，其中V_t'指解吸时间为t'时煤的瓦斯解吸速度。V₁指解吸时间为1min时煤的瓦斯解吸速度，即解吸初速度。k_t'指衰减系数。现对上述幂关系式的两边对t'积分：

${\∫}_0^{t^{\′}}{V}_{t^{\′}}\·d{t}^{\′}={\∫}_0^{t^{\′}}{V}_1\·t^{\′-k_{t^{\′}}}\·d{t}^{\′}$

$Q_j\left(t^{\′}\right)-Q_j\left(0\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}}+C.$

上述表达式中，Q_j(t')指时间为t'时煤的瓦斯解吸累计量。Q_j(0)指时间为0时煤的瓦斯解吸量，大小为0，因此上述表达式可表达为：

$Q_j\left(t^{\′}\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}}+C.$

由于Q_j(0)=0，代入上述表达式，则得到C=0，则得到：

$Q_j\left(t^{\′}\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}}.$

令m=V₁/(1-k_t')，n=1-k_t'，则上式可写成：Q_j(t')=m·t′ⁿ。

在煤矿正常开采过程中，掘进工作面的落煤量是基本不变的，在落煤开始的瞬间，掘进工作面的瓦斯涌出量达到极大值，之后随着落煤过程中风流的稀释，瓦斯涌出量逐渐变小。由于掘进工作面落煤的过程相当于煤体解吸的过程，因此落煤过程的瓦斯涌出累计量与煤体解吸过程中瓦斯解吸累计量可互为彼此的相对指标，则瓦斯涌出累计量Q'也可以用上述推导得到的关系式来进行描述：Q'(t')=m·t′ⁿ。

步骤①中，风速传感器前后10m内应无分支风流、无拐弯、无障碍、断面无变化。

第三甲烷传感器用于检测经过其所在位置的气流中所含甲烷的数据，该数据作为掘进工作面进风流所含甲烷的数据。

本发明具有积极的效果：（1）本发明的测试煤体瓦斯解吸特性的方法与传统的钻屑瓦斯解吸指标预测法相比具有明显的先进性，本方法基于现有矿井监测监控系统，省时省力，一方面降低了掘进工作面突出预测的劳动强度；另一方面能够对煤体瓦斯解吸特性进行实时测试分析，达到了非接触式动态分析的目的，是一种十分理想的煤体瓦斯解吸特性测试方法。并且通过将本发明得到的瓦斯解吸特性的实时指标n和传统的钻屑瓦斯解吸指标K₁以及△h₂进行对比分析，可以后续得出n的突出危险临界值，从而为掘进工作面的煤与瓦斯突出预测提供依据。

（2）本发明的测试煤体瓦斯解吸特性的方法不受人工操作等人为因素的影响，不影响生产，可大幅度降低瓦斯解吸分析费用；基础信息完全来源于现有监测监控系统，在地面上就能够实现煤体瓦斯解吸特性的实时动态测试；同时还可以判断煤层瓦斯含量的高低和煤结构的变化。

附图说明

图1为煤矿中串联通风的掘进工作面的矿井安全监测监控系统的设置示意图；

图2为实施例1中煤矿在某年某月7日从5点12分到次日5点10分这段时间内的正常开采过程中掘进工作面的瓦斯浓度和风速曲线；

图3为实施例1中煤矿的掘进工作面在某年某月7日从5点12分到次日5点10分这段时间内的瓦斯涌出曲线；

图4为对图3的瓦斯涌出曲线的从第194min到220min之间的26min内的瓦斯涌出量进行累计所得到的曲线；

图5为实施例1中的煤矿在某年某月7日到21日之间的15天的正常开采过程中的瓦斯解吸特性实时指标n的变化曲线以及用于对照的传统的钻屑瓦斯解吸指标K1的变化曲线。

上述附图中的标记如下：

掘进巷道B，掘进工作面B1，进出口B2，巷道A，

第一甲烷传感器T₁，第二甲烷传感器T₂，第三甲烷传感器T₃，风速传感器S，局部通风机F，进风口F1，出风口F2，

掘进巷道设计的断面面积S₁，风筒横截面面积S₂。

具体实施方式

（实施例1）

本实施例针对吉林通化某煤矿的某一掘进工作面进行煤体瓦斯解吸特性的测定，本实施例的测试煤体瓦斯解吸特性的方法包括如下几个步骤：

①构建矿井安全监测监控系统。见图1，本实施例的掘进工作面B1属于串联通风煤巷的掘进巷道B的工作面，按照《煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范》的6.4节的的6.4.1中的煤巷、半煤岩和有瓦斯涌出岩巷的掘进工作面甲烷传感器的设计规定的要求，在煤巷的掘进巷道B的距离掘进工作面B1处的小于等于5m的部位设置位于混合风流中的第一甲烷传感器T₁，在距离掘进巷道B的进出口B2处的10至15m处设置位于混合风流中的第二甲烷传感器T₂，由于采用串联通风的掘进工作面，还在位于与掘进巷道B相邻的巷道A中设置被串工作面局部通风机F，且该局部通风机F的外接风筒的出风口F2位于靠近掘进工作面B1的部位，该局部通风机F的进风口F1则设置在局部通风机F上，并且在局部通风机F的进风口F1所朝方向的3至5m处设置第三甲烷传感器T₃，第三甲烷传感器T₃用于检测经过其所在位置的气流中所含甲烷的数据，该数据作为掘进工作面进风流所含甲烷的数据。甲烷传感器T₁、T₂、T₃应垂直悬挂，距顶板不得大于0.3m，距巷壁不得小于0.2m。混合风流处的甲烷传感器应有防止爆破冲击的防护设施。

仍见图1，本实施例中，矿井安全监测监控系统还在距离煤矿的掘进巷道B的出口B2的20m处增加设置一个风速传感器S，风速传感器S前后10m内应无分支风流、无拐弯、无障碍、断面无变化。

②从矿井安全监测监控系统的监测数据中获取掘进巷道B中的第一甲烷传感器T₁和风速传感器S的实时监测数据，并以所得数据作为掘进工作面B1的混合风流的实时甲烷浓度数据C以及实时风速大小数据V，即时间为t时，对应的甲烷浓度数据为C_t、实时风速大小数据V_t。

本实施例中，对掘进工作面B1在某年某月7日从5点12分到次日5点10分这段时间内采集该掘进面B1的每分钟的甲烷浓度C_t和风速大小V_t的实时监测数据，其中t为对应时间，共1438组数据，如图2所示，以7日5点12分作为时间零点，根据上述实时监测数据绘制该掘进工作面B1的瓦斯浓度和风速曲线，由图可见，在150min时，甲烷浓度C₁₅₀的大小为0.49%（气体百分比浓度），实时风速V₁₅₀的大小为2.09m/s；在900min时，甲烷浓度C₉₀₀的大小为0.54%，实时风速V₉₀₀的大小为2.15m/s。

③见图1，通过查阅煤矿的掘进工作面B1的设计资料或通过测量的方法获得掘进巷道设计的掘进工作面B1的断面面积S₁和风筒的出风口F2的横截面面积S₂，单位均为m²。本实施例中，该煤矿的掘进巷道B的掘进工作面B1的设计的断面面积S₁为12.2m²，风筒的出风口F2的直径为500mm，风筒的出风口F2的横截面面积S₂为0.2m²。

④根据步骤②和③获得的数据，利用如下公式计算掘进工作面B1在上述时间段内每间隔1分钟所对应时间点的实时瓦斯涌出量Q_t，单位为m³/min，本实施例中共得到1438个数据：

Q_t=C_t·V_t(S₁-S₂)，

其中t为对应时间。例如，在时间150min时，通过步骤②得到的C₁₅₀的大小为0.49%，V₁₅₀的大小为2.09m/s，从而通过公式计算150min时的瓦斯涌出量Q₁₅₀，单位为m³/min；Q₁₅₀=C₁₅₀·V₁₅₀(S₁-S₂)=0.49%×2.09×(12.2-0.2)=0.123m³/s=7.37m³/min；

又如在时间900min时，通过步骤②得到的C₉₀₀的大小为0.54%，V₉₀₀的大小为2.15m/s，从而通过公式计算900min时的瓦斯涌出量Q₉₀₀：

Q₉₀₀=C₉₀₀·V₉₀₀(S₁-S₂)=0.54%×2.15×(12.2-0.2)=0.139m³/s=8.34m³/min；

按照上述方法可计算掘进工作面B1在上述相应时间段内每分钟的对应实时瓦斯涌出量，然后根据计算出来的实时瓦斯涌出量Q_t的大小及其所对应的时间值绘制得到掘进工作面B1在该时间段内的瓦斯涌出曲线，如图3所示。

⑤计算掘进工作面B1的煤体瓦斯解吸特性实时指标n。

前人围绕煤体瓦斯解吸特性也做了大量研究，研究结果表明煤的瓦斯解吸速度可用幂关系式

进行描述，其中V_t'指解吸时间为t'时煤的瓦斯解吸速度，其单位为m³/kg·min；V₁指解吸时间为1min时煤的瓦斯解吸速度，即解吸初速度，其单位m³/kg·min；k_t'指衰减系数（参见著作1中的第548页内容，[1]于不凡.煤矿瓦斯灾害防治及利用技术手册（修订版）[M].北京:煤炭工业出版社，2005:548.）。

现对上述幂关系式

的两边对t'积分：

${\∫}_0^{t^{\′}}{V}_{t^{\′}}\·{\mathrm{dt}}^{\′}={\∫}_0^{t^{\′}}{V}_1\·t^{\′-k_{t^{\′}}}\·d{t}^{\′}$

$Q_j\left(t^{\′}\right)-Q_j\left(0\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}}+C;$

上述表达式中，Q_j(t')指时间为t'时煤的瓦斯解吸累计量，其单位为m³/kg；Q_j(0)指时间为0时煤的瓦斯解吸量，大小为0，因此上述表达式可表达为：

$Q_j\left(t^{\′}\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}}+C;$

由于Q_j(0)=0，代入上述表达式，则得到C=0，则得到：

$Q_j\left(t^{\′}\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}};$

令m=V₁/(1-k_t')，n=1-k_t'，则上式可写成：Q_j(t')=m·t′ⁿ。

在煤矿正常开采过程中，煤体瓦斯涌出量的大小是随着时间推移不断波动的，在掘进工作面B1落煤开始时达到峰值。而在煤矿正常开采过程中，掘进工作面B1的落煤量是基本不变的，在落煤开始的瞬间，即割煤时，掘进工作面B1的瓦斯涌出量达到极大值，之后随着落煤过程中风流的稀释，瓦斯涌出量逐渐变小。由于掘进工作面B1落煤的过程相当于煤体解吸的过程，因此落煤过程的瓦斯涌出累计量与煤体解吸过程中瓦斯解吸累计量可互为彼此的相对指标，则瓦斯涌出累计量Q'也可以用上述推导得到的关系式来进行描述：Q'(t')=m·t′ⁿ。因此，将煤矿正常开采过程中的每个瓦斯涌出量峰值所对应的时间t作为时间起点t'=0，对每个瓦斯涌出量峰值后的20至30min内一段时间每间隔2分钟计算所对应时间点的瓦斯涌出累计量Q'(t')，以t'为横坐标，瓦斯涌出累计量Q'为纵坐标，作出瓦斯涌出累计量曲线，利用Matlab中的lsqcurvefit函数对瓦斯涌出累计量曲线进行拟合，即可得到公式Q'(t')=m·t′ⁿ中指数n的大小，作为新的表征煤体瓦斯解吸特性实时指标。

针对煤矿正常开采过程中的每一个瓦斯涌出量峰值都计算出一个相应的n值，对应于每次割煤时的表征煤体解吸特性的实时指标。下面选取一个瓦斯涌出量峰值（一次割煤）进行计算并加以说明。例如，在图3中，瓦斯涌出量大小是随着时间推移是不断波动的，在t=194min时，出现极大值Q₁₉₄=10.55m³/min，表明该时刻t=194min为落煤时间点（即割煤时），随后的26min内瓦斯涌出量随着风流的稀释逐渐减少至6.55m³/min，其中t=196min时Q₁₉₆=9.63m³/min，t=198min时Q₁₉₈=9.58m³/min，t=200min时Q₂₀₀=9.19m³/min。以图3中t=194min作为瓦斯涌出累计量曲线的时间起点t'=0，计算t=196min、t=198min和t=200min时的瓦斯涌出累计量Q'(t')，分别对应t'＝2min、t'=4min和t'=6min。

Q'(2)=Q₁₉₄+Q₁₉₆=10.55+9.63=20.18m³/min；

Q'(4)=Q₁₉₄+Q₁₉₆+Q₁₉₈=10.55+9.63+9.58=29.76m³/min；

Q'(6)=Q₁₉₄+Q₁₉₆+Q₁₉₈+Q₂₀₀=10.55+9.63+9.58+9.19=38.95m³/min；

按照上述方法可计算相应时间段内每间隔2min所对应时间点的瓦斯涌出累计量，得出该掘进工作面B1从第194min到220min之间的26min内的瓦斯涌出累计量曲线，如图4所示。利用Matlab中的lsqcurvefit函数对图4所示的瓦斯涌出累积量曲线进行拟合，得到公式Q'(t')=m·t′ⁿ中的指数n=0.72，作为表征t=194min对应的该瓦斯涌出量峰值的表征煤体瓦斯解吸特性实时指标n。

上述例子只是计算了本实施例的掘进工作面B1在步骤①中的某年某月7日从5点12分到次日5点10分这段时间内的其中一次割煤时的煤体瓦斯解吸特性实时指标n，在实际应用中，通过本发明的测试煤体瓦斯解吸特性的方法对煤矿巷道的掘进工作面实时连续计算正常开采过程中的每次割煤时（瓦斯涌出量的每个峰值）的煤体瓦斯解吸特性实时指标n，例如对本实施例中的巷道的掘进工作面B1计算在某年某月7日到21日之间的每次割煤时（瓦斯涌出量的每个峰值）的煤体瓦斯解吸特性实时指标n，得到15天的瓦斯解吸特性实时指标n的变化曲线，并对本实施例的掘进工作面B1在上述某年某月7日到21日之间的15天开采过程中用传统的瓦斯解吸指标K₁测定方法进行测定，并作出K₁的变化曲线，如图5所示。通过与传统的钻屑瓦斯解吸指标K₁进行对比，可看出n曲线与K₁曲线的变化趋势正好相反，例如，在割煤次序为21时，n曲线达到极小值0.45，K₁曲线达到极大值0.56；在割煤次序为32时，n曲线达到极大值0.73，K₁曲线达到极小值0.31，表明新的瓦斯解吸特性实时指标n与传统的瓦斯解吸指标K₁具有同步性，能够表征煤体瓦斯的解吸特性。另外，通过对比K₁的突出危险临界值，可得到n的突出危险临界值，为煤与瓦斯突出的工作面预测提供依据。

Claims (3)

1.一种测试煤体瓦斯解吸特性的方法，其特征在于，包括如下步骤：

①构建矿井安全监测监控系统，在煤巷的掘进巷道（B）的距离掘进工作面（B1）处的小于等于5m的部位设置位于混合风流中的第一甲烷传感器（T₁），在距离掘进巷道（B）的进出口（B2）处的10至15m处设置位于混合风流中的第二甲烷传感器（T₂），在位于与掘进巷道（B）相邻的巷道（A）中设置局部通风机（F），且该局部通风机（F）的外接风筒的出风口（F2）位于靠近掘进工作面（B1）的部位，该局部通风机（F）的进风口（F1）则设置在局部通风机（F）上，并且在局部通风机（F）的进风口（F1）所朝方向的3至5m处设置第三甲烷传感器（T₃）；在掘进巷道（B）中且距离掘进巷道（B）的出口（B2）的18至22m处设置一个风速传感器（S）；

②从矿井安全监测监控系统的监测数据中获取掘进巷道（B）中的第一甲烷传感器（T1）和风速传感器（S）的实时监测数据，并以所得数据作为掘进工作面（B1）的混合风流的实时甲烷浓度数据C以及实时风速大小数据V，即时间为t时，对应的甲烷浓度数据为C_t、实时风速大小数据V_t；

③通过查阅煤矿的掘进工作面（B1）的设计资料或通过测量的方法获得掘进巷道设计的掘进工作面（B1）的断面面积S₁和风筒的出风口（F2）的横截面面积S₂；

④根据步骤②和③获得的数据，利用如下公式计算掘进工作面（B1）在正常开采过程中每间隔1分钟所对应时间点的实时瓦斯涌出量Q_t：

Q_t=C_t·V_t(S₁-S₂)，其中t为对应时间；

⑤计算掘进工作面（B1）的煤体瓦斯解吸特性实时指标n；

在煤矿正常开采过程中，煤体瓦斯涌出量的大小是随着时间推移不断波动的，在掘进工作面（B1）落煤开始时达到峰值；将煤矿正常开采过程中的每个瓦斯涌出量峰值所对应的时间t作为时间起点t'=0，对煤矿正常开采过程中的每个瓦斯涌出量峰值后的20至30min内一段时间每间隔1至3分钟计算所对应时间点的瓦斯涌出累计量Q'(t')，在煤矿正常开采过程中的瓦斯涌出累计量Q'可采用公式Q'(t')=m·t′ⁿ来描述，以t'为横坐标，瓦斯涌出累计量Q'为纵坐标，作出瓦斯涌出累计量曲线，利用Matlab中的lsqcurvefit函数对每个瓦斯涌出累计量曲线进行拟合，即可得到公式Q'(t')=m·t′ⁿ中指数n的大小，作为表征相应的一个瓦斯涌出量峰值所对应的表征煤体瓦斯解吸特性的实时指标n，对煤矿巷道的掘进工作面（B1）实时连续计算其正常开采过程中的每个瓦斯涌出量峰值的煤体瓦斯解吸特性实时指标n。

2.根据权利要求1所述的测试煤体瓦斯解吸特性的方法，其特征在于：步骤⑤中，瓦斯涌出累计量Q'(t')=m·t′ⁿ的推导过程是：煤的瓦斯解吸速度可用幂关系式

进行描述，其中V_t'指解吸时间为t'时煤的瓦斯解吸速度；V₁指解吸时间为1min时煤的瓦斯解吸速度，即解吸初速度；k_t'指衰减系数；现对上述幂关系式

的两边对t'积分：

${\∫}_0^{t^{\′}}{V}_{t^{\′}}\·d{t}^{\′}={\∫}_0^{t^{\′}}{V}_1\·t^{\′-k_{t^{\′}}}\·d{t}^{\′},$

$Q_j\left(t^{\′}\right)-Q_j\left(0\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}}+C;$

上述表达式中，Q_j(t')指时间为t'时煤的瓦斯解吸累计量；Q_j(0)指时间为0时煤的瓦斯解吸量，大小为0，因此上述表达式可表达为：

$Q_j\left(t^{\′}\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}}+C;$

由于Q_j(0)=0，代入上述表达式，则得到C=0，则得到：

$Q_j\left(t^{\′}\right)=\frac{V_1}{1-k_{t^{\′}}}\·t^{\′1-k_{t^{\′}}};$

令m=V₁/(1-k_t')，n=1-k_t'，则上式可写成：Q_j(t')=m·t′ⁿ；

在煤矿正常开采过程中，掘进工作面（B1）的落煤量是基本不变的，在落煤开始的瞬间，掘进工作面（B1）的瓦斯涌出量达到极大值，之后随着落煤过程中风流的稀释，瓦斯涌出量逐渐变小；由于掘进工作面（B1）落煤的过程相当于煤体解吸的过程，因此落煤过程的瓦斯涌出累计量与煤体解吸过程中瓦斯解吸累计量可互为彼此的相对指标，则瓦斯涌出累计量Q'也可以用上述推导得到的关系式来进行描述：Q'(t')=m·t′ⁿ。

3.根据权利要求1或2所述的测试煤体瓦斯解吸特性的方法，其特征在于：步骤①中，风速传感器（S）前后10m内应无分支风流、无拐弯、无障碍、断面无变化；

第三甲烷传感器（T₃）用于检测经过其所在位置的气流中所含甲烷的数据，该数据作为掘进工作面进风流所含甲烷的数据。

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