CN110135117A - 一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，根据硬煤是均匀缓慢解吸瓦斯、软煤中的瓦斯初始解吸剧烈且衰减较快的特性，依据实验室不同软硬煤比例条件下测得的瓦斯解吸量的变化情况，得出第1分钟瓦斯解吸量变化率，建立第1分钟瓦斯解吸量变化率与煤层软硬比关联模型，结合现场监测获得的瓦斯涌出量数据和断面软硬煤赋存情况，构建软煤层厚度判识准则，并根据软煤层厚度进行煤与瓦斯突出危险性预警。本发明易操作，准确性高，该方法与传统的用人工识别软煤层厚度相比，更加快捷和安全，对生产无干扰。

Description

一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法

技术领域

本发明属于煤矿安全领域，具体涉及一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法。

背景技术

煤与瓦斯突出是一种瓦斯特殊涌出的现象，即在压力作用下，破碎的煤与瓦斯由煤体内突然向采掘空间大量喷出的现象。煤与瓦斯突出是煤矿井下生产的一种强大的自然灾害，严重威胁着煤矿的安全生产，具有极大的破坏性，是煤矿井下最严重的灾害之一，防治煤与瓦斯突出是矿井安全的一个重要课题。据统计，突出大多发生在软煤层厚度大于0.3m的地方，由此可见准确判识软煤厚度及其变化对于煤与瓦斯突出预警具有重要意义。

目前软煤厚度观测主要在工作面掘进后，采用人工方式测量，再根据人工观测数据判断是否超过预警厚度，工作量较大，耗时长，不能在工作面掘进过程中实时观测，具有一定的滞后性，未实现实时自动预警。

研究结果表明，在相同平衡压力条件下，软煤瓦斯解吸量为1.58～7.95mL/g，硬煤瓦斯解吸量为0.25～4.96mL/g，软煤瓦斯总解吸量是硬煤的1.6～6.3倍；第一个60s内软煤瓦斯解吸量为0.43～1.54mL/g，第一个60s内硬煤瓦斯解吸量为0.08～0.81mL/g，第一个60s内软煤瓦斯解吸量是硬煤的1.9～5.4倍，软煤总解吸量及解吸速度均远大于硬煤。

发明内容

本发明提供一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，能通过现场工作面实时监测获得的第1分钟瓦斯涌出量来实时监测现场工作面软煤层厚度，并根据软煤层厚度进行煤与瓦斯突出危险性预警，易操作，准确性高。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，包括以下步骤：

(1)考虑到工作面瓦斯赋存具有一定的连续性，瓦斯压力不会出现突变，在需要进行预警的工作面描绘该工作面断面上的软、硬煤的分布、分层情况，并在现场测试该工作面煤层的瓦斯涌出量及变化曲线，读取第1分钟瓦斯涌出量Q₁，并测试工作面煤层瓦斯含量和瓦斯吸附压力，其中对于同一工作面，认为该工作面断面煤层的瓦斯吸附压力、变质程度、含水率等因素相同，且工作面煤层中硬煤均匀缓慢解吸瓦斯，而软煤中的瓦斯初始解吸剧烈且衰减较快；

(2)在需要进行预警的工作面上分别采集软煤、硬煤，在实验室进行与现场实测工作面煤层相同的瓦斯吸附压力条件下软、硬煤的瓦斯解吸量的测试，具体为在实验室内测试不同比例的软、硬煤混合时的第1分钟瓦斯解吸量q₁，其中不同比例的软、硬煤混合后的总质量均相等；

(3)第1分钟瓦斯解吸量或涌出量变化率θ是质量为m、不同软硬比μ的煤测得的第1分钟瓦斯解吸量或涌出量与质量相同的硬煤测得的第1分钟瓦斯解吸量或涌出量的比值，质量相同且软硬比μ不同的煤对应不同的第1分钟瓦斯解吸量或涌出量变化率θ，实验室中的第1分钟瓦斯解吸量变化率用θ₁表示，现场工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率用θ₂表示，软硬比相同情况下，θ₁与θ₂相等；

在实验室内计算步骤(2)中不同比例的软、硬煤混合时的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁，并绘制不同软硬比μ与相应第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁的拟合曲线，从而得出实验室中θ₁与μ的函数模型，进而得出现场工作面中θ₂与μ的函数模型，其中实验室中软硬比μ为煤中软煤与硬煤的质量比例，现场工作面中软硬比μ＝h_软/(H-h_软)，且h_软为现场工作面中软煤层厚度/米，H为工作面高度/米；

(4)当现场工作面的软煤层厚度h_软超过0.3米时，就有瓦斯突出的危险，进而一个工作面的临界软硬比μ_临＝0.3/(H-0.3)，其中H为工作面高度，根据步骤(3)的现场工作面中θ₂与μ的函数模型可以得出θ_2临；

(5)根据现场工作面实时监测的第1分钟瓦斯涌出量得到第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，并将θ₂与θ_2临进行比较，一旦θ₂达到θ_2临即进行煤与瓦斯突出预警，同时依据现场工作面第1分钟瓦斯涌出量实时判识出软煤层厚度h_软；

(6)工作面每隔200m测试煤层瓦斯含量ω，以确定θ₂的变化不是因为煤层瓦斯含量的变化引起的。

进一步地，步骤(3)中，用q₁表示实验室中不同软硬比μ条件下第1分钟瓦斯解吸量，用q_x1表示实验室中全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯解吸量，用q₂表示现场工作面不同软硬煤层比例条件下第1分钟瓦斯涌出量，用q_x2表示现场工作面全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量，利用实验室测试的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁确定现场的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，其中，θ₁＝(q₁-q_x1)/q_x1，θ₂＝(q₂-q_x2)/q_x2。

进一步地，步骤(5)中，根据θ₂与μ的函数模型、工作面中软硬比μ＝h_软/(H-h_软)以及θ₂＝(q₂-q_x2)/q_x2，可得出软煤层厚度h_软与现场工作面瓦斯涌出量q₂的函数模型。

进一步地，步骤(6)中，

具体为以每200m作为一个预警单元，在200m处工作面煤层的软硬比μ已知，根据实验室确定的θ₁与μ的函数模型，可知现场工作面中θ₂与μ的函数模型，进而可得出200m处工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，而200m处工作面的第1分钟瓦斯涌出量q₂已知，由θ₂＝(q₂-q_x2)/q_x2，可得出200m处工作面现场全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量q_x2，用求出的q_x2作为该200m范围内工作面监测第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂的一个已知条件，从而通过已经建立的现场工作面中θ₂与μ的函数模型，得出软硬比μ以及软煤层厚度h_软以进行预警；

监测了200m之后，再重复上述方法进行下一个200m处工作面现场全是硬煤时的第1分钟瓦斯涌出量q_x2数值的确定；

若某个200m处工作面煤层瓦斯含量ω突变，则该200m范围内工作面现场全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量q_x2发生变化，进而该200m范围内工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂也会受到影响，以每200m作为一个预警单元，重新确定要预警的200m范围内工作面现场全是硬煤时的第1分钟瓦斯涌出量q_x2的数值，以确定θ₂的变化不是因为煤层瓦斯含量ω的变化引起的。

进一步地，步骤(2)中，在实验室内软、硬煤混合的质量比例为0:1、1:5、2:5、3:5、4:5、1:1、5:4、5:3、5:2与5:1。

相对于现有技术，本发明的有益效果为：

工作面软煤层出现与否以及软煤层厚度的变化是判识工作面煤与瓦斯突出危险性的主要指标之一；本发明基于软煤与硬煤瓦斯涌出特性差异，利用瓦斯涌出量变化实时判识工作面前方软煤层厚度变化情况，从而实现对工作面煤与瓦斯突出危险性预警；相比于以往的人工观测软煤层厚度变化，本发明利用实时监测到的瓦斯涌出量反演软硬煤层厚度变化情况，数据采集方便，计算简单，能够达到实时预警，工作人员可以根据预警情况，提前采取对应的安全措施，消除安全隐患，有利于提高工作面的安全性，且更加快捷和安全，对生产无干扰；

本发明中，利用现场工作面实时监测的第1分钟瓦斯涌出量判识掘进工作面软煤层厚度，根据实验室中实验数据拟合出的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁与软硬比μ之间的函数模型，得出现场工作面中第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂与软硬比μ之间的函数模型，现场工作面中θ₂与μ的函数模型是通过第1分钟瓦斯涌出量判断工作面是否存在煤与瓦斯突出危险的桥梁，当实时监测的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂增大时，软煤层在整个工作面所占的比例是增大的，而工作面的高度一般是保持不变的，所以软煤层比例增大就意味着软煤层厚度的增加，也就意味着煤与瓦斯突出危险的增加；通过θ₂与θ_2临的比较，可以在煤与瓦斯突出危险变大的时候及时预警，并采取相应的安全措施，另外可以得出现场实时工作面软煤层厚度的具体数值，便于现场工作人员更精确地把握工作面现场的安全情况；

本发明还考虑到了实验室数据与现场实时监测数据的差异性和不同位置瓦斯含量有可能存在差异等不确定因素，预警结果相对可靠，有利于提高工作面的安全性。

附图说明

图1为本发明中工作面软硬煤层厚度等效图；

图2为本发明实验室中不同软硬比μ与相应第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁的拟合曲线。

具体实施方式

瓦斯解吸量或瓦斯涌出量概念相同，其中，实验室中用瓦斯解吸量，现场工作面用瓦斯涌出量。

一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，包括以下步骤：

(1)如图1所示，做工作面正前方煤层素描图，描绘软硬煤分布及厚度情况，工作面高为2.8米，其中软煤层位于中部且软煤层厚度为0.1米，现场测试工作面煤层瓦斯吸附压力为0.5MPa，第1分钟的瓦斯涌出量Q₁为2.75m³/min；

(2)现场采集工作面断面上的软煤、硬煤若干带回实验室，在瓦斯吸附压力0.5MPa、不同比例软、硬煤混合时进行第1分钟瓦斯解吸量q₁的测试，得到表1，

表1不同软硬比μ条件下的第1分钟瓦斯解吸量q₁

(3)第1分钟瓦斯解吸量变化率θ是质量为m、不同软硬比μ的煤测得的第1分钟瓦斯解吸量与质量相同的硬煤测得的第1分钟瓦斯解吸量的比值，质量相同且软硬比μ不同的煤对应不同的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ，实验室中的第1分钟瓦斯解吸量变化率用θ₁表示，现场工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率用θ₂表示，且θ₁与θ₂相等，用q₁表示实验室中不同软硬比μ条件下第1分钟瓦斯解吸量，用q_x1表示实验室中全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯解吸量，用q₂表示现场工作面不同软硬煤层比例条件下第1分钟瓦斯涌出量，用q_x2表示现场工作面全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量，其中，θ₁＝(q₁-q_x1)/q_x1，θ₂＝(q₂-q_x2)/q_x2；

根据表1可得出在瓦斯吸附压力0.5MPa、不同软硬煤μ条件下第1分钟瓦斯解吸量q₁与全硬煤第1分钟瓦斯解吸量相比的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁，即得到表2，并绘制不同软硬比μ与相应第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁的拟合曲线，即得到图2，从而得出实验室中θ₁与μ的函数模型，即：θ₁＝0.3773lnμ+1.0657，利用实验室测试的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁确定现场工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，进而得出现场工作面中θ₂与μ的函数模型，即：θ₂＝0.3773lnμ+1.0657，又根据现场工作面中软硬比μ＝h_软/(H-h_软)，且h_软为现场工作面中软煤层厚度/米，H为工作面高度/米，以及q₂＝(θ₂+1)q_x2，可得出软煤层厚度h_软与现场工作面第1分钟瓦斯涌出量q₂的函数模型，即：q_x2为现场工作面全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量(m³/min)；

表2不同软硬比μ条件下的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁

(4)当现场工作面的软煤层厚度h_软超过0.3米时，就有瓦斯突出的危险，进而一个工作面的临界软硬比μ_临＝0.3/(H-0.3)，其中H为工作面高度/米，在此例中，因为H为2.8米，进而可得出μ_临为0.12，根据步骤(3)的现场工作面中θ₂与μ的函数模型可以得出θ_2临＝0.27；

(5)根据现场工作面实时监测的第1分钟瓦斯涌出量q₂得到第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，并将θ₂与步骤(4)中求得的θ_2临进行比较，当θ₂＜θ_2临时，即可以进行正常的安全生产，当监测到θ₂≥θ_2临，则立即预警，停止生产并采取相应的安全措施，同时依据现场工作面第1分钟瓦斯涌出量q₂，根据步骤(3)中h_软与q₂的函数模型实时推算出现场工作面软煤层厚度h_软的数值；

(6)工作面每隔200m测试煤层瓦斯含量ω，以确定θ₂的变化不是因为煤层瓦斯含量的变化引起的，具体为以每200m作为一个预警单元，在200m处工作面煤层的软硬比μ已知，根据实验室确定的θ₁与μ的函数模型，可知现场工作面中θ₂与μ的函数模型，进而可得出200m处工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，而200m处工作面的第1分钟瓦斯涌出量q₂已知，由θ₂＝(q₂-q_x2)/q_x2，可得出200m处工作面现场全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量q_x2，用求出的q_x2作为该200m范围内工作面监测第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂的一个已知条件，从而通过已经建立的现场工作面中θ₂与μ的函数模型，得出软硬比μ以及软煤层厚度h_软以进行预警；

监测了200m之后，再重复上述方法进行下一个200m处工作面现场全是硬煤时的第1分钟瓦斯涌出量q_x2数值的确定；

若某个200m处工作面煤层瓦斯含量ω突变，则该200m范围内工作面现场全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量q_x2发生变化，进而该200m范围内工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂也会受到影响，以每200m作为一个预警单元，重新确定要预警的200m范围内工作面现场全是硬煤时的第1分钟瓦斯涌出量q_x2的数值，以确定θ₂的变化不是因为煤层瓦斯含量ω的变化引起的。

本发明根据软煤、硬煤中瓦斯初始阶段解吸速度和解吸量存在较大差异这一特性，提出一种采用工作面瓦斯涌出数据实时判识软煤层厚度及变化，并得到工作面现场软煤层厚度的具体数值，进而进行煤与瓦斯突出危险性预警的方法。

Claims (5)

1.一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)考虑到工作面瓦斯赋存具有一定的连续性，瓦斯压力不会出现突变，在需要进行预警的工作面描绘该工作面断面上的软、硬煤的分布、分层情况，并在现场测试该工作面煤层的瓦斯涌出量及变化曲线，读取第1分钟瓦斯涌出量Q₁，并测试工作面煤层瓦斯含量和瓦斯吸附压力，其中对于同一工作面，认为该工作面断面煤层的瓦斯吸附压力、变质程度、含水率等因素相同，且工作面煤层中硬煤均匀缓慢解吸瓦斯，而软煤中的瓦斯初始解吸剧烈且衰减较快；

(2)在需要进行预警的工作面上分别采集软煤、硬煤，在实验室进行与现场实测工作面煤层相同的瓦斯吸附压力条件下软、硬煤的瓦斯解吸量的测试，具体为在实验室内测试不同比例的软、硬煤混合时的第1分钟瓦斯解吸量q₁，其中不同比例的软、硬煤混合后的总质量均相等；

(3)第1分钟瓦斯解吸量或涌出量变化率θ是质量为m、不同软硬比μ的煤测得的第1分钟瓦斯解吸量或涌出量与质量相同的硬煤测得的第1分钟瓦斯解吸量或涌出量的比值，质量相同且软硬比μ不同的煤对应不同的第1分钟瓦斯解吸量或涌出量变化率θ，实验室中的第1分钟瓦斯解吸量变化率用θ₁表示，现场工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率用θ₂表示，软硬比相同情况下，θ₁与θ₂相等；

在实验室内计算步骤(2)中不同比例的软、硬煤混合时的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁，并绘制不同软硬比μ与相应第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁的拟合曲线，从而得出实验室中θ₁与μ的函数模型，进而得出现场工作面中θ₂与μ的函数模型，其中实验室中软硬比μ为煤中软煤与硬煤的质量比例，现场工作面中软硬比μ＝h_软/(H-h_软)，且h_软为现场工作面中软煤层厚度/米，H为工作面高度/米；

(4)当现场工作面的软煤层厚度h_软超过0.3米时，就有瓦斯突出的危险，进而一个工作面的临界软硬比μ_临＝0.3/(H-0.3)，其中H为工作面高度，根据步骤(3)的现场工作面中θ₂与μ的函数模型可以得出θ_2临；

(5)根据现场工作面实时监测的第1分钟瓦斯涌出量得到第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，并将θ₂与θ_2临进行比较，一旦θ₂达到θ_2临即进行煤与瓦斯突出预警，同时依据现场工作面第1分钟瓦斯涌出量实时判识出软煤层厚度h_软；

(6)工作面每隔200m测试煤层瓦斯含量ω，以确定θ₂的变化不是因为煤层瓦斯含量的变化引起的。

2.根据权利要求1所述的一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，其特征在于，步骤(3)中，用q₁表示实验室中不同软硬比μ条件下第1分钟瓦斯解吸量，用q_x1表示实验室中全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯解吸量，用q₂表示现场工作面不同软硬煤层比例条件下第1分钟瓦斯涌出量，用q_x2表示现场工作面全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量，利用实验室测试的第1分钟瓦斯解吸量变化率θ₁确定现场的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，其中，θ₁＝(q₁-q_x1)/q_x1，θ₂＝(q₂-q_x2)/q_x2。

3.根据权利要求2所述的一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，其特征在于，步骤(5)中，根据θ₂与μ的函数模型、工作面中软硬比μ＝h_软/(H-h_软)以及θ₂＝(q₂-q_x2)/q_x2，可得出软煤层厚度h_软与现场工作面瓦斯涌出量q₂的函数模型。

4.根据权利要求2所述的一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，其特征在于，步骤(6)中，

具体为以每200m作为一个预警单元，在200m处工作面煤层的软硬比μ已知，根据实验室确定的θ₁与μ的函数模型，可知现场工作面中θ₂与μ的函数模型，进而可得出200m处工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂，而200m处工作面的第1分钟瓦斯涌出量q₂已知，由θ₂＝(q₂-q_x2)/q_x2，可得出200m处工作面现场全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量q_x2，用求出的q_x2作为该200m范围内工作面监测第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂的一个已知条件，从而通过已经建立的现场工作面中θ₂与μ的函数模型，得出软硬比μ以及软煤层厚度h_软以进行预警；

监测了200m之后，再重复上述方法进行下一个200m处工作面现场全是硬煤时的第1分钟瓦斯涌出量q_x2数值的确定；

若某个200m处工作面煤层瓦斯含量ω突变，则该200m范围内工作面现场全是硬煤的条件下第1分钟瓦斯涌出量q_x2发生变化，进而该200m范围内工作面的第1分钟瓦斯涌出量变化率θ₂也会受到影响，以每200m作为一个预警单元，重新确定要预警的200m范围内工作面现场全是硬煤时的第1分钟瓦斯涌出量q_x2的数值，以确定θ₂的变化不是因为煤层瓦斯含量ω的变化引起的。

5.根据权利要求1所述的一种基于瓦斯涌出数据判识掘进工作面软煤层厚度的方法，其特征在于，步骤(2)中，在实验室内软、硬煤混合的质量比例为0:1、1:5、2:5、3:5、4:5、1:1、5:4、5:3、5:2与5:1。