CN109356655A - 基于瓦斯浓度和声发射提取指标的复合煤岩动力灾害预测预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于瓦斯浓度和声发射提取指标的复合煤岩动力灾害预测预警方法，依据复合煤岩动力灾害发生机理，分析煤体失稳灾变前煤体破裂、瓦斯解吸扩散产生的声发射、瓦斯浓度响应信息，建立数学模型，形成预测预警指标。该发明利用大数据技术，实现了复合煤岩动力灾害的连续智能预测预警。
Description
技术领域
本发明涉及煤矿煤岩动力灾害防治领域，尤其涉及一种基于瓦斯浓度和声发射提取指标的复合煤岩动力灾害预测预警方法。
背景技术
从能源需求角度看，我国以煤炭为主的能源格局短时间内不会改变，煤炭比重较长时间内将保持在50％左右，且煤炭开采95％左右以地下井工开采为主。目前，煤炭开采以每年10～20m的速度向深部延伸，深部开采在中东部已逐渐成为常态，并带来了新的煤岩瓦斯动力灾害问题。我国矿井煤岩瓦斯动力灾害最典型的两种表现形式为煤与瓦斯突出和冲击地压，但中东部含瓦斯煤岩动力灾害表现出一种具有冲击倾向性和突出危险性的双重动力学特性，由浅部单一、独立的冲击地压或煤与瓦斯突出转变为复合型，煤岩各种动力灾害之间的相互作用加强，煤岩动力灾害特征变得复杂和多样，并已成为煤矿一种主要的、新型的安全危害。复合煤岩动力灾害在孕育、激发、发展等过程中，多种因素相互交织，相互诱发、强化，使得发生的条件更低，灾害强度更大、致灾程度更严重，使得发生机理更为复杂，预测、预警及防治更难。
总之，复合煤岩动力灾害预警预防方面目前只是进行了初步研究，亟需一种预测预警方法。
发明内容
为了克服上述现有技术中的不足，本发明的目的在于，提供一种基于瓦斯浓度和声发射提取指标的复合煤岩动力灾害预测预警方法。
本发明的技术解决方案是：基于瓦斯浓度和声发射提取指标的复合煤岩动力灾害预测预警方法，包括下述步骤：
S1：依据复合煤岩动力灾害发生机理、煤岩体物理力学特性及发生条件，分析煤体失稳灾变前煤体破裂、瓦斯解吸扩散特征；
S2：依据复合煤岩动力灾害煤体破裂特征与声发射信号响应机理、规律，基于煤矿现场采掘工艺，建立声发射信号振铃数提取指标，即A＝每天每采掘作业班声发射振铃数和÷每30天声发射振铃数移动平均值，即
i为每分钟，单位为min；ki为每分钟声发射振铃数；n为480分钟(8个小时采掘作业时间)，t为每天，单位为d；Kt-N+1为每天声发射振铃数和，N＝30，A指标反映动静载应力作用下岩石破裂失稳情况；
S3：依据复合煤岩动力灾害煤体破裂特征与声发射信号响应机理、规律，基于煤矿现场采掘工艺，建立声发射信号振铃数提取指标，即B＝每天每采掘作业班声发射能量和÷每30天声发射能量移动平均值，即
i为每分钟，单位为min；ei为每分钟声发射能量；n为480分钟(8个小时采掘作业时间)，t为每天，单位为d；Et-N+1为每天声发射能量和，N＝30，B指标反映动静载应力作用下岩石破裂失稳情况；
S4：依据复合煤岩动力灾害煤体破裂特征、瓦斯解吸扩散规律与瓦斯浓度信息响应机理、规律，基于煤矿现场采掘工艺，建立瓦斯浓度提取指标，即C＝每天每采掘作业班瓦斯浓度最高值÷每30天瓦斯浓度移动平均值，即
dmax为落煤瞬间瓦斯浓度最高值；t为每天，单位为d；Dt-N+1为每天瓦斯浓度和，N＝30，C指标反映煤体瓦斯含量情况；
S5：基于A、B、C指标可进行复合煤岩动力灾害的连续智能预测预警，当A、B、C指标分别超过平时值的20％以上进行威胁预测预警，超过平时值的50％以上进行危险预测预警。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明依据复合煤岩动力灾害发生机理，分析煤体失稳灾变前煤体破裂、瓦斯解吸扩散产生的声发射、瓦斯浓度响应信息，建立数学模型，形成预测预警指标。该发明利用大数据技术，实现了复合煤岩动力灾害的连续智能预测预警。
附图说明
图1为基于瓦斯浓度和声发射提取指标的复合煤岩动力灾害预测预警方法示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将运用具体的实施例及附图，对本发明保护的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利保护的范围。
本实施例提供一种基于瓦斯浓度和声发射提取指标的复合煤岩动力灾害预测预警方法，如图1所示，方法包括下述步骤：
S1：依据复合煤岩动力灾害发生机理、煤岩体物理力学特性及发生条件，分析煤体失稳灾变前煤体破裂、瓦斯解吸扩散特征；
S2：依据复合煤岩动力灾害煤体破裂特征与声发射信号响应机理、规律，基于煤矿现场采掘工艺，建立声发射信号振铃数提取指标，即A＝每天每采掘作业班声发射振铃数和÷每30天声发射振铃数移动平均值，即(i为每分钟，单位为min；ki为每分钟声发射振铃数；n为480分钟(8个小时采掘作业时间)，t为每天，单位为d；Kt-N+1为每天声发射振铃数和，N＝30)，A指标反映动静载应力作用下岩石破裂失稳情况；
比如东北某矿某天某班采掘作业班声发射振铃数和为13489，每30天声发射振铃数移动平均值为21624，则声发射振铃数指标为A＝13489/21624＝0.62，通过每天大量连续数据比较，就可以通过该指标预测预警前方动载变化，进而指导灾害防控。
S3：依据复合煤岩动力灾害煤体破裂特征与声发射信号响应机理、规律，基于煤矿现场采掘工艺，建立声发射信号振铃数提取指标，即B＝每天每采掘作业班声发射能量和÷每30天声发射能量移动平均值，即(i为每分钟，单位为min；ei为每分钟声发射能量；n为480分钟(8个小时采掘作业时间)，t为每天，单位为d；Et-N+1为每天声发射能量和，N＝30)，B指标反映动静载应力作用下岩石破裂失稳情况；
比如东北某矿某天某班采掘作业班声发射振铃数和为8634，每30天声发射能量移动平均值为17965，则声发射能量指标为B＝8634/17965＝0.48，通过每天大量连续数据比较，就可以通过该指标预测预警前方动载变化，进而指导灾害防控。
S4：依据复合煤岩动力灾害煤体破裂特征、瓦斯解吸扩散规律与瓦斯浓度信息响应机理、规律，基于煤矿现场采掘工艺，建立瓦斯浓度提取指标，即C＝每天每采掘作业班瓦斯浓度最高值÷每30天瓦斯浓度移动平均值，即(dmax为落煤瞬间瓦斯浓度最高值；t为每天，单位为d；Dt-N+1为每天瓦斯浓度和，N＝30)，C指标反映煤体瓦斯含量情况；
比如东北某矿某天某班采掘作业班落煤瓦斯浓度最高值为0.64，每30天瓦斯浓度移动平均值为0.36，则瓦斯浓度指标为C＝0.64/0.36＝1.78，通过每天大量连续数据比较，就可以通过该指标预测预警前方瓦斯含量变化，进而指导灾害防控。
S5：基于A、B、C指标可进行复合煤岩动力灾害的连续智能预测预警，当A、B、C指标分别超过平时值的20％以上进行威胁预测预警，超过平时值的50％以上进行危险预测预警，具体矿井还应考察A、B、C指标上升百分比，确定合适的预测预警临界值。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参考即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (1)
1.基于瓦斯浓度和声发射提取指标的复合煤岩动力灾害预测预警方法，其特征在于，包括下述步骤：
S1：依据复合煤岩动力灾害发生机理、煤岩体物理力学特性及发生条件，分析煤体失稳灾变前煤体破裂、瓦斯解吸扩散特征；
S2：依据复合煤岩动力灾害煤体破裂特征与声发射信号响应机理、规律，基于煤矿现场采掘工艺，建立声发射信号振铃数提取指标，即A＝每天每采掘作业班声发射振铃数和÷每30天声发射振铃数移动平均值，即
i为每分钟，单位为min；ki为每分钟声发射振铃数；n为480分钟即8个小时采掘作业时间，t为每天，单位为d；Kt-N+1为每天声发射振铃数和，N＝30，A指标反映动静载应力作用下岩石破裂失稳情况；
S3：依据复合煤岩动力灾害煤体破裂特征与声发射信号响应机理、规律，基于煤矿现场采掘工艺，建立声发射信号振铃数提取指标，即B＝每天每采掘作业班声发射能量和÷每30天声发射能量移动平均值，即
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