CN103104292A - 一种突出发生初期快速判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种突出发生初期快速判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的方法，包括在井下设置7个传感器，各瓦斯传感器检测到的数据通过监测数据通讯分站实时传输到预警服务器，所述预警服务器对检测到的数据进行分析，判断是否发生突出；当判断为突出发生时，根据第二、第四瓦斯传感器监测的数据对本次突出的瓦斯涌出量、突出持续时间和瓦斯逆流范围等进行预测，根据第五、第六、第七瓦斯传感器的数据对本次突出的扩散范围进行判断。本发明能在煤与瓦斯突出事故发生初期快速判识突出事故、快速预测瓦斯涌出量、突出持续时间和瓦斯逆流范围，不仅可以防止灾害的进一步扩大，而且对事故及时开展救援、井下人员的避灾、灾后控制措施等有很大的帮助。

Description

一种突出发生初期快速判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的方法

技术领域

本发明涉及一种煤与瓦斯突出发生初期，能够快速判识突出事故及快速预测瓦斯涌出规模等的方法。

背景技术

煤与瓦斯突出事故是煤矿生产过程中最严重的灾害之一，我国是世界上发生煤与瓦斯突出现象最严重、危害性最大的国家之一。突出发生初期中喷出大量煤粉，还会涌出大量瓦斯，能直接冲毁巷道支护和设施，破坏通风系统，淹没人员，造成人员和财产损失。此外，突出的高浓度瓦斯扩散、排出矿井外的过程中，还可能威胁到在正常状况下的“安全”区域，产生瓦斯爆炸等二次事故。

煤与瓦斯突出是世界性难题。在机理方面，“综合作用假说”由于全面考虑了突出发生的作用力和介质两个方面的主要因素，得到了国内外大多数学者的认可。在煤与瓦斯突出预测、防治方面，也取得了相当多的成果。但是，由于煤与瓦斯突出灾害的复杂性，影响突出的因素众多，到目前为止，对各种地质、开采条件下突出灾害发生的机理还没有完全掌握，预测预报的准确性也不够。在目前的技术条件下，还无法做到彻底根除突出灾害的发生，也没有有效的煤与瓦斯突出灾害防治方法。

突出发生后，突出的高浓度瓦斯会在井巷网络中扩散及传播。在距离事故地点较远或正常状况下“安全”的地方，如果井下人员未能及时得知突出发生的报警，仍在正常作业，就有可能会发生比如瓦斯爆炸、逆流窒息等灾难性事故，致使瓦斯事故进一步扩大。因此，煤与瓦斯突出事故发生过程中，快速判识突出事故及快速预测瓦斯涌出规模和瓦斯逆流范围，不仅可以防止灾害的进一步扩大，而且对事故救援的及时开展有很大的帮助。

目前，已有的研究都是针对突出事故结束后的瓦斯涌出量计算，而对突出发生初期中的快速判识、快速判断突出规模，并以此来指导救援和二次灾害预防的系统或方法尚未发现报道。其中，得到突出后瓦斯涌出规模的方法，都是在突出事故结束以后，以瓦斯浓度和风量为基础的，例如以下几种：（1）发生煤与瓦斯突出后，各矿井一般是将平均瓦斯浓度乘以突出前的风量；（2）将突出的瓦斯涌出量视为突出前后瓦斯涌出量增加值，根据回风巷瓦斯浓度和风量的测值变化规律，采用曲线拟合后再积分，或者采用分段取平均值的方法；（3）在突出点中远距离的各巷道处，利用瓦斯浓度传感器及矿井监测软件，分别计算瓦斯浓度、风量、时间的乘积，然后求和，得到突出后瓦斯涌出量。这三种方法都能计算出突出后瓦斯涌出量，但这些方法都是在事故结束后，通过对中、远距离的瓦斯传感器近似计算得到的，错过了事故救援及预防二次灾害的时间。

另外，突出发生初期中瓦斯突出规模难以快速判断，除了由于瓦斯涌出量大，致使突出点附近风流紊乱，风量不稳等原因外，还由于现场设备被涌出的瓦斯与抛出煤体破坏严重,以及瓦斯浓度过高、断电等原因，导致突出点附近的瓦斯传感器，在煤与瓦斯突出发生后很快停止工作。因此，完全依赖突出点附近的瓦斯传感器对瓦斯涌出量进行统计分析往往十分困难，甚至是不现实的。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出一种突出发生初期快速判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的方法，包括：

在井下设置7个传感器，具体为：在掘进巷道中距离其与上山相交位置10米处布置第一瓦斯传感器，在上山中距离与其掘进巷道相交位置的两侧10米处分别布置第二瓦斯传感器和第三瓦斯传感器，在上山中距离第二瓦斯传感器80米处布置第四瓦斯传感器，在工作面的回风巷中布置第五瓦斯传感器，在工作面的进风巷中布置第六瓦斯传感器，在工作面的运输大巷中布置第七瓦斯传感器；

各瓦斯传感器检测到的数据通过监测数据通讯分站实时传输到预警服务器，所述预警服务器对检测到的数据进行分析，分析包括：

当第一瓦斯传感器监测到瓦斯超限时，则根据第一瓦斯传感器和第三瓦斯传感器的数据快速判断是否发生突出，判断准则具体为：(1)第一瓦斯传感器和第三瓦斯传感器监测到的瓦斯浓度峰值都大于50%；(2)第一瓦斯传感器和第三瓦斯传感器监测到的瓦斯浓度峰值由5%上升到50%的时间都小于30秒；当条件(1)和(2)同时成立时，则判断突出发生，所述预警服务器通过报警器给予相应警示；

当判断为突出发生时，根据第二瓦斯传感器和第四瓦斯传感器初始有效数据即瓦斯浓度上升期的数据对本次突出的规模进行预测，预测具体为：

(1)当第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于400立方米，突出持续时间超过15s，且未引起瓦斯逆流，突出的瓦斯都将顺风流排出矿井；

(2)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于2%小于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于1000立方米，逆流长度小于50m；

(3)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于2000立方米，逆流长度小于80m；

(4)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于40%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量大于2000立方米，逆流长度大于80m；

当判断为突出发生时，根据第五瓦斯传感器、第六瓦斯传感器和第七瓦斯传感器的数据对本次突出的扩散范围进一步进行判断，判断准则具体为：

当第五瓦斯传感器和第六瓦斯传感器出现数据异常时，说明涌出瓦斯已分别影响到工作面的回风巷和进风巷，此时所述预警服务器通过报警器对回风巷、工作面、进风巷内的人员给予警示；当第七瓦斯传感器发生数据异常时，说明涌出瓦斯已分别影响到工作面的运输大巷，此时所述预警服务器通过报警器对下风向所有区域给予警示。

相对于现有技术，本发明的有益效果是：

传统的瓦斯涌出量计算都是在事故结束后进行的。本发明能在煤与瓦斯突出事故发生初期快速判识突出事故、快速预测瓦斯涌出量、突出持续时间和瓦斯逆流范围，不仅可以防止灾害的进一步扩大，而且对事故及时开展救援、井下人员的避灾、灾后控制措施等有很大的帮助；

巷道内瓦斯浓度变化是煤与瓦斯突出发生后最先出现的现象，本发明不完全依赖突出点附近的瓦斯传感器全部数据，只是通过采集突出点附近的瓦斯传感器获得的初始有效数据，利用数值预测模型，建立一种快速判识突出及快速预测瓦斯涌出规模的系统。

附图说明

附图1为巷道模型及瓦斯传感器布置图。

附图标记如下：

1.1-第一瓦斯传感器；1.2-第二瓦斯传感器；1.3-第三瓦斯传感器；1.4-第四瓦斯传感器；1.5-第五瓦斯传感器；1.6-第六瓦斯传感器；1.7-第七瓦斯传感器；2-掘进巷道，3-突出点，4-上山，5-工作面回风巷，6-采煤工作面，7-工作面进风巷，8-运输大巷。

具体实施方式

下面结合附图以具体实施例的方式对本方法做出详细的说明。参见附图1，在井下设置7个传感器，具体为：在掘进巷道中距离其与上山相交位置10米处布置第一瓦斯传感器，在上山中距离与其掘进巷道相交位置10米处分别布置第二瓦斯传感器和第三瓦斯传感器，其中第二瓦斯传感器位于工作面侧，第三瓦斯传感器位于另外一侧，在上山中工作面侧距离第二瓦斯传感器80米处布置第四瓦斯传感器，在工作面的回风巷中布置第五瓦斯传感器，在工作面的进风巷中布置第六瓦斯传感器，在工作面的运输大巷中布置第七瓦斯传感器。

上述传感器监测到瓦斯浓度异常，根据实际一般有突出、放炮、通风故障等情况。这些情况下瓦斯浓度的变化曲线各不相同。当突出点发生瓦斯突出时，瓦斯浓度变化特点是浓度上升速度快，达到的最高瓦斯浓度值较大，在高浓度持续时间长；其他瓦斯异常情况下，具有瓦斯浓度上升相对较慢，在最高浓度时持续的时间短、浓度峰值较小等特点。

据此，当第一瓦斯传感器监测到掘进巷道内瓦斯超限时（如瓦斯浓度>1%或根据井下实际情况设定），则可根据第一瓦斯传感器及第三瓦斯传感器的数据快速判断是否发生突出，判断准则具体为：(1)第一瓦斯传感器及第三监测到的瓦斯浓度峰值都大于50%；(2)第一瓦斯传感器及第三瓦斯传感器监测到的瓦斯浓度由5%上升到50%的时间都小于30秒。当条件(1)和(2)同时成立时，说明当前区域瓦斯浓度高且瓦斯浓度上升很快，此时可判断突出发生，预警服务器通过报警器给予井下工作面和井上指挥中心报警警示；若条件(1)和(2)没有同时成立，则判断为不突出，引起瓦斯浓度异常的原因可能为放炮或煤岩应力发生变化。

当判断为突出发生时，根据第二瓦斯传感器和第四瓦斯传感器的数据本次突出的规模进行预测，预测具体为：

(1)当第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于400立方米，突出持续时间超过15s，且未引起瓦斯逆流，突出的瓦斯都将顺风流排出矿井；

(2)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于2%小于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于1000立方米，逆流长度小于50m；

(3)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于2000立方米，逆流长度小于80m；

(4)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于40%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量大于2000立方米，逆流长度大于80m；

上述瓦斯涌出量和逆流长度的预测是运用数值模拟软件Fluent及其前处理Gambit做出的，按照实际参数，建立煤与瓦斯突出后，瓦斯在巷道网络中运移衰减的物理模型和数值模型；假设突出中瓦斯涌出量Q和突出持续时间T作为模型中的已知条件；根据设置瓦斯传感器作为监测点，建立瓦斯涌出量Q、突出持续时间T及瓦斯逆流长度L之间的关系方程：

$\left\{\begin{array}{c}T=5.004+24.114t_1-9.54{7t}_2\\ L=-19.960+0.134T+2840.43Q^{-0.5}\\ t_2=-10.241+0.113T+2109.507T^{-0.55}\end{array}\right.$

其中t₁为第二瓦斯传感器处浓度上升到40%时的时间，t₂为第四瓦斯传感器处瓦斯浓度由5%上升到80%时的时间。通过计算，得出上述预测参数值。

当判断为突出发生时，同时根据第五瓦斯传感器、第六瓦斯传感器和第七瓦斯传感器的数据对本次突出的扩散范围进行判断，判断准则具体为：

当第五瓦斯传感器和第六瓦斯传感器出现数据异常时，说明涌出瓦斯已分别影响到工作面的回风巷和进风巷，此时所述预警服务器通过报警器对回风巷、工作面、进风巷内的人员给予警示；当第七瓦斯传感器发生数据异常时，说明涌出瓦斯已分别影响到工作面的运输大巷，此时所述预警服务器通过报警器对下风向所有区域给予警示。

以上所述，仅为本发明专利较佳的具体实施方式，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明专利的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种突出发生初期快速判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的方法，其特征在于包括：

在井下设置7个传感器，具体为：在掘进巷道中距离其与上山相交位置10米处布置第一瓦斯传感器，在上山中距离与其掘进巷道相交位置10米处分别布置第二瓦斯传感器和第三瓦斯传感器，在上山中距离第二瓦斯传感器80米处布置第四瓦斯传感器，在工作面的回风巷中布置第五瓦斯传感器，在工作面的进风巷中布置第六瓦斯传感器，在工作面的运输大巷中布置第七瓦斯传感器；

各瓦斯传感器检测到的数据通过监测数据通讯分站实时传输到预警服务器，所述预警服务器对检测到的数据进行分析，分析包括：

当第一瓦斯传感器监测到瓦斯超限时，则根据第一瓦斯传感器和第三瓦斯传感器的数据快速判断是否发生突出，判断准则具体为：(1)第一瓦斯传感器和第三瓦斯传感器监测到的瓦斯浓度峰值都大于50%；(2)第一瓦斯传感器和第三瓦斯传感器监测到的瓦斯浓度峰值由5%上升到50%的时间都小于30秒；当条件(1)和(2)同时成立时，则判断突出发生，所述预警服务器通过报警器给予相应警示；

当判断为突出发生时，根据第二瓦斯传感器和第四瓦斯传感器的数据对本次突出的规模进行预测，预测具体为：

(1)当第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于400立方米，突出持续时间超过15s，且未引起瓦斯逆流，突出的瓦斯都将顺风流排出矿井；

(2)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于2%小于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于1000立方米，逆流长度小于50m；

(3)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于2000立方米，逆流长度小于80m；

(4)当第四瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于40%，且第二瓦斯传感器监测的瓦斯浓度峰值大于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量大于2000立方米，逆流长度大于80m；

当判断为突出发生时，根据第五瓦斯传感器、第六瓦斯传感器和第七瓦斯传感器的数据对本次突出的扩散范围进一步进行判断，判断准则具体为：

当第五瓦斯传感器和第六瓦斯传感器出现数据异常时，说明涌出瓦斯已分别影响到工作面的回风巷和进风巷，此时所述预警服务器通过报警器对回风巷、工作面、进风巷内的人员给予警示；当第七瓦斯传感器发生数据异常时，说明涌出瓦斯已分别影响到工作面的运输大巷，此时所述预警服务器通过报警器对下风向所有区域给予警示。