CN111206960A - 基于全时域ae特征预测煤岩动力灾害的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，属于煤矿动力灾害预测预报领域。包括以下步骤：检测安装：将声发射系统的声发射探头在煤岩采、掘、钻的场景和/或设备上，将瓦斯监控系统的瓦斯传感器安设在煤岩采、掘、钻作业范围内；监测：通过声发射系统从宏观角度全时域监测声发射探头检测到的声发射信号特征，通过瓦斯监控系统实时采集瓦斯传感器检测到的瓦斯监控数据；分析预测：关联分析瓦斯监控数据及声发射信号特征，反演或监测得到应力环境参数、煤体结构参数及瓦斯含量参数，预测煤岩动力灾害的发生。本发明解决了传统声发射滤噪不彻底的问题，实现煤岩动力灾害的预测预报，提高了采、掘、钻过程中煤岩动力灾害预测的准确性。
Description
技术领域
本发明属于煤矿动力灾害预测预报领域，涉及一种基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法。
背景技术
声发射技术用于煤矿井下动力灾害连续监测时，在采掘工作面附近安装一定数量的声发射传感器，通过对煤岩破裂、机械振动所产生的声发射信号的监测和分析，自动判断工作面动力灾害发生的危险性，起到提前预警的作用。影响声发射技术预测预报准确性的关键在于，煤矿井下环境复杂，噪声源众多，并且有大量噪声与有效声发射信号频谱重叠在一起，给分析声发射信号特征带来了困难。
诸多学者尽管针对井下噪声特点开展了众多的研究，提出了工艺滤波、硬件滤波、小波变换、自适应滤波等方法与手段，但是井下环境存在机器噪声、电气噪声、人为活动噪声、随机噪声等多种噪声类型，这些噪声与煤岩体破坏产生的声发射信号相比，在数量上绝不止一个数量级的差距，而且噪声的信号特征与有效声发射信号具有相似的特征，想要完全滤除掉噪声几乎是不可能的，想要从众多的声发射信号中寻找用于预测预报的有效声发射信号犹如“大海捞针”。
因此，有必要研究一种基于采、掘、钻过程中AE全时域特征预测煤岩动力灾害的方法，并配合瓦斯监控数据，能够对采掘、施钻过程中宏观层面全时域的能量、振铃计数、振幅、事件数、瓦斯浓度等数据进行动态监测，实现对井下煤岩动力灾害的动态连续预测预报，运用辩证思维的方法有效解决了传统声发射滤噪不彻底的问题，提高了采掘、施钻作业过程中煤岩动力灾害预测的准确性。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，能够提高采、掘、钻作业过程中对煤岩动力灾害预测的准确性。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，包括以下步骤：检测安装：将声发射系统的声发射探头在煤岩采、掘、钻的场景和/或设备上，将瓦斯监控系统的瓦斯传感器安设在煤岩采、掘、钻作业范围内；监测：通过声发射系统从宏观角度全时域监测声发射探头检测到的声发射信号特征，通过瓦斯监控系统实时采集瓦斯传感器检测到的瓦斯监控数据；分析预测：关联分析瓦斯浓度数据及声发射信号特征，反演或监测得到应力环境参数、煤体结构参数及瓦斯含量参数，预测煤岩动力灾害的发生。
可选地，声发射系统用于煤岩动力灾害实时在线监测，声发射系统包括声发射监测仪、地面分析处理软件、声发射探头及专用信号线。
可选地，信号特征包括声发射能量、振铃计数、振幅、事件数。
可选地，安设声发射探头的场景为围岩、煤壁或支护体。
可选地，安设声发射探头的设备为采掘、施钻机械。
可选地，宏观角度指，从时间、空间范围层面，从大的、总体方面统计分析声发射信号特征，区别于利用声发射技术监测煤岩体内部微观破坏的方法。
可选地，全时域是指，动态全过程不间断采集采、掘、钻过程中作业环境内的全部声发射特征信号。
可选地，瓦斯监控数据指，安设在煤岩采、掘、钻作业范围内的瓦斯传感器监测到的瓦斯浓度数据。
可选地，应力环境参数指：采、掘、钻过程中煤体所处的应力状态，煤体所处的应力越大，则造成应力降低区煤体破坏，应力向深部煤体转移，浅部煤体更易剥落，全时域AE信号特征减弱。
可选地，煤体结构参数指：采、掘、钻场景内煤体的软硬程度，煤体越软，则在采煤、掘进、施钻过程中破煤所需能量越小，全时域AE信号特征减弱。
可选地，瓦斯含量参数指：利用采、掘、钻施工地点悬挂的瓦斯传感器监测场景内瓦斯浓度数据，瓦斯浓度增大，则表明采、掘、钻场景内瓦斯涌出增大，进一步则表明煤体瓦斯含量增大。
可选地，预测煤岩动力灾害指：通过AE全时域特征配合瓦斯浓度数据反演或者监测得到应力环境、煤体结构、瓦斯含量三个关键参数，通过分析判识进而判断发生煤岩动力灾害的可能性，实现煤岩动力灾害的预测预报。
本发明的有益效果在于：通过AE全时域特征配合瓦斯浓度数据反演或者监测得到应力环境、煤体结构、瓦斯含量三个关键参数，解决了传统声发射滤噪不彻底的问题，通过分析判识进而判断发生煤岩动力灾害的可能性，实现煤岩动力灾害的预测预报，提高了采掘、施钻作业过程中煤岩动力灾害预测的准确性。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
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优选的详细描述，其中：
图1为基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法的流程图；
图2为基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法安设示意图。
附图标记：1-声发射探头、2-分站、3-瓦斯传感器、4-采掘机械。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
请参阅图1～图2，为一种基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，包括以下步骤：
检测安装：将声发射系统的声发射探头1在煤岩采、掘、钻的场景和/或设备上，将瓦斯监控系统的瓦斯传感器3安设在煤岩采、掘、钻作业范围内；
监测：通过声发射系统从宏观角度全时域监测声发射探头1检测到的声发射信号特征，通过瓦斯监控系统实时采集瓦斯传感器3检测到的瓦斯浓度数据；
分析预测：关联分析瓦斯浓度数据及声发射信号特征，反演或监测得到应力环境参数、煤体结构参数及瓦斯含量参数，预测煤岩动力灾害的发生。
设备安装步骤中：声发射系统用于煤岩动力灾害实时在线监测，声发射系统包括声发射监测仪、地面分析处理软件、声发射探头1及专用信号线。安设声发射探头1的安设场景为围岩、煤壁或支护体。安设声发射探头1的设备也可以为采掘、施钻机械。本实施例中，声发射探头1为两个，两个声发射探头1分别安设在采掘机械4及煤壁上，两个声发射探头1通过分站2与声发射监测仪连接。
监测步骤中，信号特征包括声发射能量、振铃计数、振幅、事件数。宏观角度指，从时间、空间范围层面，从大的、总体方面统计分析声发射信号特征，区别于利用声发射技术监测煤岩体内部微观破坏的方法。全时域是指，动态全过程不间断采集采、掘、钻过程中作业环境内的全部声发射特征信号。
分析预测步骤中，瓦斯监控数据指：安设在煤岩采、掘、钻作业范围内的瓦斯传感器3监测到的瓦斯浓度数据。应力环境参数指：采、掘、钻过程中煤体所处的应力状态，煤体所处的应力越大，则造成应力降低区煤体破坏，应力向深部煤体转移，浅部煤体更易剥落，全时域AE信号特征减弱。煤体结构参数指：采、掘、钻场景内煤体的软硬程度，煤体越软，则在采煤、掘进、施钻过程中破煤所需能量越小，全时域AE信号特征减弱。瓦斯含量参数指：利用采、掘、钻施工地点悬挂的瓦斯传感器3监测场景内瓦斯浓度数据，瓦斯浓度增大，则表明采、掘、钻场景内瓦斯涌出增大，进一步则表明煤体瓦斯含量增大。预测煤岩动力灾害指：通过AE全时域特征配合瓦斯浓度数据反演或者监测得到应力环境、煤体结构、瓦斯含量三个关键参数，通过分析判识进而判断发生煤岩动力灾害的可能性，实现煤岩动力灾害的预测预报。
通过AE全时域特征配合瓦斯浓度数据反演或者监测得到应力环境、煤体结构、瓦斯含量三个关键参数，解决了传统声发射滤噪不彻底的问题，通过分析判识进而判断发生煤岩动力灾害的可能性，实现煤岩动力灾害的预测预报，提高了采掘、施钻作业过程中煤岩动力灾害预测的准确性。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：包括以下步骤：
检测安装：将声发射系统的声发射探头在煤岩采、掘、钻的场景和/或设备上，将瓦斯监控系统的瓦斯传感器安设在煤岩采、掘、钻作业范围内；
监测：通过声发射系统从宏观角度全时域监测声发射探头检测到的声发射信号特征，通过瓦斯监控系统实时采集瓦斯传感器检测到的瓦斯监控数据；
分析预测：关联分析瓦斯监控数据及声发射信号特征，反演或监测得到应力环境参数、煤体结构参数及瓦斯含量参数，预测煤岩动力灾害的发生。
2.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：声发射系统用于煤岩动力灾害实时在线监测，声发射系统包括声发射监测仪、地面分析处理软件、声发射探头及专用信号线。
3.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：信号特征包括声发射能量、振铃计数、振幅、事件数。
4.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：安设声发射探头的场景为围岩、煤壁或支护体。
5.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：安设声发射探头的设备为采掘、施钻机械。
6.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：宏观角度指，从时间、空间范围层面，从大的、总体方面统计分析声发射信号特征，区别于利用声发射技术监测煤岩体内部微观破坏的方法。
7.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：全时域是指，动态全过程不间断采集采、掘、钻过程中作业环境内的全部声发射特征信号。
8.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：瓦斯监控数据指，安设在煤岩采、掘、钻作业范围内的瓦斯传感器监测到的瓦斯浓度数据。
9.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：应力环境参数指：采、掘、钻过程中煤体所处的应力状态，煤体所处的应力越大，则造成应力降低区煤体破坏，应力向深部煤体转移，浅部煤体更易剥落，全时域AE信号特征减弱；煤体结构参数指：采、掘、钻场景内煤体的软硬程度，煤体越软，则在采煤、掘进、施钻过程中破煤所需能量越小，全时域AE信号特征减弱；瓦斯含量参数指：利用采、掘、钻施工地点悬挂的瓦斯传感器监测场景内瓦斯浓度数据，瓦斯浓度增大，则表明采、掘、钻场景内瓦斯涌出增大，进一步则表明煤体瓦斯含量增大。
10.根据权利要求1所述基于全时域AE特征预测煤岩动力灾害的方法，其特征在于：预测煤岩动力灾害指：通过AE全时域特征配合瓦斯浓度数据反演或者监测得到应力环境、煤体结构、瓦斯含量三个关键参数，通过分析判识进而判断发生煤岩动力灾害的可能性，实现煤岩动力灾害的预测预报。
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