CN111612643B - 一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法 - Google Patents

Abstract

一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，通过对瓦斯抽采对象的分类并构建与之对应的影响抽采效果的抽采参数库和备选抽采方法库，建立抽采参数库与抽采方法库的关联映射模型，甄选出对每个抽采对象影响程度最大的关键参数，并对其划分多个区间以匹配现场应用，借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术等给出抽采参数相对重要性权值顺序，利用层次分析法计算抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值，基于各抽采方法的相对重要性权值及矿井实际情况选择抽采方法，本发明可以根据瓦斯抽采对象来匹配合适的瓦斯抽采方法，给出较高准确性和可靠性的匹配结果，提高瓦斯抽采量。

Description

一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法

技术领域

本发明涉及一种瓦斯抽采方法，具体是一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，属于煤矿瓦斯抽采技术领域。

背景技术

对于煤矿井下瓦斯的抽采，现在已积累了多种瓦斯抽采技术方法。但是在现场工程实践中，技术人员往往是针对某一种抽采方法进行单独试验考察，研究其在某一矿井或矿区的适用程度，忽略地质条件、开采技术、抽采工况等对抽采方法与抽采对象匹配关系的影响，造成同种瓦斯抽采方法用在不同矿区，甚至同一煤矿的不同区域也采用的是相同的抽采方法，最后导致抽采效果不尽相同。

因此，在瓦斯抽采方法优选匹配问题上，目前一般是根据经验来进行排除和挑选，比较盲目，没有依据，所以会造成抽采效果不理想，降低瓦斯抽采量。

发明内容

本发明的目的是提供一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，该方法可以根据瓦斯抽采对象来匹配合适的瓦斯抽采方法，给出较高准确性和可靠性的匹配结果，提高瓦斯抽采量。

为了实现上述目的，本发明提供一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，包括以下步骤：

步骤1：瓦斯抽采对象的分类并构建与之对应的影响瓦斯抽采效果的抽采参数库和备选瓦斯抽采方法数据库；

步骤2：建立瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型；

步骤3：甄选出对每个抽采对象影响程度最大的关键参数，并对其划分多个区间以匹配现场应用；

步骤4：借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采参数相对重要性权值顺序；

步骤5：利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值；

步骤6：基于各瓦斯抽采方法的相对重要性权值及矿井实际情况选择瓦斯抽采方法。

进一步，步骤1中瓦斯抽采对象包括准备巷道区域、回采工作面、采空区、邻近层卸压瓦斯抽采；影响瓦斯抽采效果的抽采参数库包括瓦斯涌出量、瓦斯压力、煤层透气性系数以及煤坚固性系数f值，备选瓦斯抽采方法数据库包括顺层条带式长钻孔、地面垂直井压裂、顶板高位钻孔和高抽巷、底抽巷扇形钻场。

进一步，步骤2中瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型的建立是在瓦斯解吸吸附实验、多场耦合计算、瓦斯定量溯源、采动卸压瓦斯运移分析手段的基础上，得出各抽采方法对应的相关抽采参数的关系，再采用层次分析法，以适用于瓦斯抽采对象的抽采方法优选顺序为目标层，以影响抽采方法选择顺序的因素为准则层，以适用于该对象的多种备选抽采方法为方案层，建立影响抽采效果的抽采参数库与抽采方法库的关联映射模型。

进一步，步骤4中借助分数阶扩散模型是用来分析煤层及不同粒径煤颗粒的瓦斯解吸量及瓦斯解吸速率的变化规律，从而得出瓦斯解吸量及瓦斯解吸速率的相对重要性权值；借助煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型是用来分析不同抽采负压、封孔长度及钻孔孔径对瓦斯抽采的影响，从而得出抽采负压、封孔长度及钻孔孔径的相对重要性权值；借助工作面涌出瓦斯定量溯源技术是用来确定采空区、上隅角、回风流和顶板走向钻孔位置瓦斯的来源及占比，从而确定邻近层瓦斯涌出量(比例)及本煤层瓦斯涌出量(比例)的相对重要性权值；借助煤岩层裂隙瓦斯渗流模型是用来研究工作面推进导致的覆岩裂隙带演化过程，从而确定渗透率的相对重要性权值。

进一步，步骤5中利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值；包括以下步骤：

步骤51：构建抽采参数判断矩阵；

步骤52：计算抽采参数判断矩阵的特征向量；

步骤53：对抽采参数判断矩阵进行一致性检验；

步骤54：构建抽采方法判断矩阵；

步骤55：计算抽采方法判断矩阵的特征向量；

步骤56：构建抽采方法构造矩阵；

步骤57：计算抽采方法相对重要性权值；

步骤58：对抽采方法相对重要性权值进行一致性检验。

进一步，步骤51中构建抽采参数判断矩阵与步骤52中的计算抽采参数判断矩阵的特征向量，具体包括：

由步骤4中借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采参数相对重要性权值顺序及矿井实际参数数据共同确定准则层各因素C₁，C₂，C₃，…，C_i，…，C_n分别对于目标层的相对重要性权值，构建判断矩阵A＝{a_ij,i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,n}，构建方式如表1所示，

表1准则层判断矩阵构建方式

则判断矩阵A为：

求出判断矩阵A的特征向量：

进一步，步骤53中对抽采参数判断矩阵进行一致性检验，具体包括：

计算公式：

式中：CI为一致性指标；

λ为矩阵的特征值；

n为矩阵的阶数；

式中：CR为一致性比率；

CI为一致性指标；

RI为随机一致性指标，其中随机一致性指标RI如表2所示，

表2随机一致性指标RI

当CR<0.1时，认为抽采参数判断矩阵的不一致程度在允许范围内，有着满意的一致性，通过一致性检验；

当CR≥0.1时，修改抽采参数判断矩阵直到通过一致性检验为止。

进一步，步骤54中构建抽采方法判断矩阵，具体包括：

经过专家评审后确定各备选方法Y₁，…Y_i，…，Y_m对于各影响因素C_i，i＝1，2，…，n，的相对重要性权值，并构建判断矩阵B，构建方式如表3所示，

表3方案层判断矩阵构建方式

方案层抽采方法有m个，依次确定方案层m个备选方法对准则层n个影响因素的相对重要性权值，可得出n个判断矩阵，其中，第k(k＝1,2,…,n)个判断矩阵B(k)为：

式中：B(k)为方案层判断矩阵；

cij(k)为各备选方案相对重要性比较的标度值。

进一步，步骤56中构建抽采方法构造矩阵，具体包括：

基于步骤55中的计算抽采方法判断矩阵的特征向量；得出：

矩阵B^(k)的特征向量W^(2)(k)为：

式中：W^(2)(k)为方案层各判断矩阵的特征向量；

d_i ^(k)为方案层各备选方法相对准则层影响因素C_k的相对重要性权值；

将方案层各判断矩阵的特征向量组建构造矩阵W⁽³⁾：

W⁽³⁾＝[W⁽²⁾ ₁ ... W⁽²⁾ _i ... W⁽²⁾ _n]。

进一步，步骤57中计算抽采方法相对重要性权值，具体包括：

将方案层构造矩阵和准则层特征向量矩阵相乘，则总排序矩阵为：

W＝W⁽³⁾W⁽¹⁾＝[d₁ … d_i … d_m]；

进一步，步骤58中对抽采方法相对重要性权值进行一致性检验，具体包括：

一致性比率由以下公式计算：

式中：bi为各参数的相对重要性权值；

CI⁽ⁱ⁾为方案层各判断矩阵对应的一致性指标；

RI⁽ⁱ⁾为方案层各判断矩阵对应的随机一致性指标；

当"CR<0.1"时，层次总排序通过一致性检验；

经过以上层次分析模型的分析计算，具体选择瓦斯抽采方法可根据各抽采方法的相对重要性权值与煤矿实际情况进行综合考量。

与现有技术相比，本发明通过瓦斯抽采对象的分类并构建与之对应的影响瓦斯抽采效果的抽采参数库和备选瓦斯抽采方法数据库，并建立瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型，然后甄选出对每个抽采对象影响程度最大的关键参数，并对其划分多个区间以匹配现场应用，再借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采参数相对重要性权值顺序，并利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值，最后基于各瓦斯抽采方法的相对重要性权值及矿井实际情况选择瓦斯抽采方法，本发明可以根据瓦斯抽采对象来匹配合适的瓦斯抽采方法，给出较高准确性和可靠性的匹配结果，提高瓦斯抽采量。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型图；

图3是本发明实施例中瓦斯抽采方法对应相关的抽采参数的示意图；

图4是本发明实施例中采空区瓦斯抽采影响参数和抽采方法关联映射模型；

图5是本发明实施例中2MPa下8#煤层不同煤矿平均最大瓦斯解吸量；

图6是本发明实施例中不同抽采负压瓦斯抽采浓度的变化；

图7是本发明实施例中不同抽采负压瓦斯抽采纯量的变化；

图8是本发明实施例中采空区的瓦斯来源比例随工作面推进的变化；

图9是本发明实施例中上隅角的瓦斯来源比例随工作面推进的变化。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如图1所示，一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，包括以下步骤：

步骤1：瓦斯抽采对象的分类并构建与之对应的影响瓦斯抽采效果的抽采参数库和备选瓦斯抽采方法数据库；

步骤2：建立瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型；

步骤3：甄选出对每个抽采对象影响程度最大的关键参数，并对其划分多个区间以匹配现场应用；

步骤4：借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型等给出瓦斯抽采参数相对重要性权值顺序；

步骤5：利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值；

步骤6：基于各瓦斯抽采方法的相对重要性权值及矿井实际情况选择瓦斯抽采方法。

步骤1中瓦斯抽采对象包括准备巷道区域、回采工作面、采空区、邻近层卸压瓦斯抽采等；影响瓦斯抽采效果的抽采参数库包括瓦斯涌出量、瓦斯压力、煤层透气性系数以及煤坚固性系数f值等，备选瓦斯抽采方法数据库包括顺层条带式长钻孔、地面垂直井压裂、顶板高位钻孔和高抽巷等预抽方法等。

如图2所示，步骤2中瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型的建立是在瓦斯解吸吸附实验、多场耦合计算、瓦斯定量溯源、采动卸压瓦斯运移分析手段的基础上，得出各抽采方法对应的相关抽采参数的关系，再采用层次分析法，以适用于瓦斯抽采对象的抽采方法优选顺序为目标层，以影响抽采方法选择顺序的因素为准则层，以适用于该对象的多种备选抽采方法为方案层，建立影响抽采效果的抽采参数库与抽采方法库的关联映射模型。

步骤4中借助分数阶扩散模型是用来分析煤层及不同粒径煤颗粒的瓦斯解吸量及瓦斯解吸速率的变化规律，从而得出瓦斯解吸量及瓦斯解吸速率的相对重要性权值；借助煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型是用来分析不同抽采负压、封孔长度及钻孔孔径对瓦斯抽采的影响，从而得出抽采负压、封孔长度及钻孔孔径的相对重要性权值；借助工作面涌出瓦斯定量溯源技术是用来确定采空区、上隅角、回风流和顶板走向钻孔位置瓦斯的来源及占比，从而确定邻近层瓦斯涌出量(比例)及本煤层瓦斯涌出量(比例)的相对重要性权值；借助煤岩层裂隙瓦斯渗流模型是用来研究工作面推进导致的覆岩裂隙带演化过程，从而确定渗透率的相对重要性权值。

步骤5中利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值；包括以下步骤：

步骤51：构建抽采参数判断矩阵；

步骤52：计算抽采参数判断矩阵的特征向量；

步骤53：对抽采参数判断矩阵进行一致性检验；

步骤54：构建抽采方法判断矩阵；

步骤55：计算抽采方法判断矩阵的特征向量；

步骤56：构建抽采方法构造矩阵；

步骤57：计算抽采方法相对重要性权值；

步骤58：对抽采方法相对重要性权值进行一致性检验。

步骤51中构建抽采参数判断矩阵与步骤52中的计算抽采参数判断矩阵的特征向量，具体包括：

由步骤4中借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采参数相对重要性权值顺序及矿井实际参数数据共同确定准则层各因素C₁，C₂，C₃，…，C_i，…，C_n分别对于目标层的相对重要性权值，构建判断矩阵A＝{a_ij,i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,n}，构建方式如表1所示，

表1准则层判断矩阵构建方式

则判断矩阵A为：

求出判断矩阵A的特征向量：

步骤53中对抽采参数判断矩阵进行一致性检验，具体包括：

计算公式：

式中：CI为一致性指标；

λ为矩阵的特征值；

n为矩阵的阶数；

式中：CR为一致性比率；

CI为一致性指标；

RI为随机一致性指标，其中随机一致性指标RI如表2所示，

表2随机一致性指标RI

当CR<0.1时，认为抽采参数判断矩阵的不一致程度在允许范围内，有着满意的一致性，通过一致性检验；

当CR≥0.1时，修改抽采参数判断矩阵直到通过一致性检验为止。

步骤54中构建抽采方法判断矩阵，具体包括：

经过专家评审后确定各备选方法Y₁，…Y_i，…，Y_m对于各影响因素C_i，i＝1，2，…，n的相对重要性权值，并构建判断矩阵B，构建方式如表3所示，

表3方案层判断矩阵构建方式

方案层抽采方法有m个，依次确定方案层m个备选方法对准则层n个影响因素的相对重要性权值，可得出n个判断矩阵，其中，第k(k＝1,2,…,n)个判断矩阵B(k)为：

式中：B(k)为方案层判断矩阵；

cij(k)为各备选方案相对重要性比较的标度值。

步骤56中构建抽采方法构造矩阵，具体包括：

基于步骤55中的计算抽采方法判断矩阵的特征向量；得出：

矩阵B^(k)的特征向量W^(2)(k)为：

式中：

W^(2)(k)为方案层各判断矩阵的特征向量；

d_i ^(k)为方案层各备选方法相对准则层影响因素C_k的相对重要性权值；

将方案层各判断矩阵的特征向量组建构造矩阵W⁽³⁾：

W⁽³⁾＝[W⁽²⁾ ₁ ... W⁽²⁾ _i ... W⁽²⁾ _n]。

步骤57中计算抽采方法相对重要性权值，具体包括：

将方案层构造矩阵和准则层特征向量矩阵相乘，则总排序矩阵为：

W＝W⁽³⁾W⁽¹⁾＝[d₁ … d_i … d_m]；

步骤58中对抽采方法相对重要性权值进行一致性检验，具体包括：

一致性比率由以下公式计算：

式中：

bi为各参数的相对重要性权值；

CI⁽ⁱ⁾为方案层各判断矩阵对应的一致性指标；

RI⁽ⁱ⁾为方案层各判断矩阵对应的随机一致性指标；

当"CR<0.1"时，层次总排序通过一致性检验；

经过以上层次分析模型的分析计算，具体选择瓦斯抽采方法可根据各抽采方法的相对重要性权值与煤矿实际情况进行综合考量。

实施例

以下为各步骤的具体实施例：

本案例基于屯兰矿8#煤层，将瓦斯抽采对象分为准备巷道区域、回采工作面、采空区、上邻近层卸压瓦斯抽采、下邻近层卸压瓦斯抽采，

构建影响瓦斯抽采效果的抽采参数库和备选抽采方法数据库，

如表4和表5所示，

表4瓦斯抽采参数库

表5瓦斯抽采方法数据库

如图3所示，在瓦斯解吸吸附实验、多场耦合计算、瓦斯定量溯源、采动卸压瓦斯运移分析等手段的基础上，得出各抽采方法对应的相关的抽采参数的关系；

此处提供抽采对象为采空区的处理过程，其他的抽采对象过程是一样的，就不一一列出；

由瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法数据库的关系总结出影响采空区瓦斯抽采的主要参数为：

(1)工作面瓦斯涌出量：采空区、采煤工作面、巷道煤壁等向工作面巷道空间涌出瓦斯的大小，对巷道空间瓦斯超限有直接影响关系；

(2)上邻近层瓦斯涌出所占比例：因不同抽采方法在采空区空间的布置位置不同，因此上邻近层瓦斯涌出比例的大小，将决定抽采方法的选择；

(3)下邻近层瓦斯涌出所占比例：确定下邻近层瓦斯涌出比例，指导下邻近层瓦斯抽采钻孔布置；

(4)回采率：决定采空区遗煤量，进而影响采空区瓦斯涌出量；

(5)通风方式：U型通风风量大小对风排瓦斯量有着重要影响；

(6)抽采负压：低负压和高负压抽采对抽采钻孔的抽采流量有着重要影响，此外，钻孔封孔方法、钻孔连接管路调控和放水都受负压影响；

(7)瓦斯解吸扩散速系数：煤体卸压后解吸速度，影响打钻、掘进和采煤过程中瓦斯初始涌出速率；

如图4所示，构建采空区影响参数和抽采方法关联映射模型，

由以上分析得出：工作面瓦斯涌出量、上邻近层瓦斯涌出所占比例、下邻近层瓦斯涌出所占比例、瓦斯解吸扩散速系数这些参数直接决定了瓦斯涌出量的大小，属于重要参数，应给予较大的相对重要性权值，而工作面瓦斯涌出量更是瓦斯涌出多少的直接体现，应赋予最大的相对重要性权值；为了对瓦斯抽采方法划分更有针对性，按照采煤工作面绝对瓦斯涌出量划分为＜5m³/min、5～10m³/min、10～20m³/min、20～30m³/min、30～40m³/min和>40m³/min共6个区间，对采空区瓦斯抽采参数和抽采方法排序。

主要抽采参数数据如表6所示：

表6影响采空区瓦斯抽采主要参数数据

以下给出采煤工作面绝对瓦斯涌出量＜5m³/min时，所述步骤4中借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型等给出瓦斯抽采参数相对重要性权值顺序；及步骤5中利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值的计算过程，其他区间的过程是一样的，就不一一列出。

借助分数阶扩散模型，以8#煤层为例，研究同一煤层不同煤矿煤样的瓦斯解吸量变化规律，对同一煤矿同一煤层不同地点所取煤样瓦斯解吸量求平均，结果如图5所示，在2MPa的瓦斯压力下，东曲矿和杜儿坪矿8#煤层煤样的平均最大瓦斯解吸量总体上高于马兰矿和屯兰矿，因此瓦斯解吸扩散速系数可以赋予较小的相对重要性权值。

通过煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型数值模拟得到不同抽采负压(13kPa，20kPa，25kPa)情况下瓦斯抽采浓度和纯流量的变化情况，如图6和图7所示，由图可知，瓦斯抽采浓度和抽采纯量均随时间延长而衰减，抽采负压越大瓦斯抽采浓度衰减越快，但3种抽采负压下瓦斯抽采纯量基本一致，因此可以得出抽采负压对于瓦斯抽采效果的影响较小，可以给出较小的相对重要性权值。

如图8和图9所示，借助工作面涌出瓦斯定量溯源技术得出以下结论采空区瓦斯、上隅角瓦斯中，各来源比例随工作面向前推进基本保持稳定；有部分来源的占比发生了波动，但变化幅度都较小，基本小于10％，因此在赋予相对重要性权值时，下邻近层的相对重要性权值要大于上邻近层的相对重要性权值。

综合以上分析可以得出相对重要性权值的大小应符合：工作面瓦斯涌出量>下邻近层瓦斯涌出所占比例>上邻近层瓦斯涌出所占比例>瓦斯解吸扩散速系数>抽采负压。

根据所给出的部分参数相对重要性权值的大小结合屯兰矿实际参数数据后得出各参数的标度值，如表7所示：

表7影响采空区瓦斯抽采参数重要性标度值

其特征值：

λ_max＝7

特征向量：

W⁽¹⁾＝[0.38 0.1 0.19 0.12 0.06 0.1 0.05]^T

一致性检验：

此时，判断矩阵有着可以接受的一致性；

此时，得出瓦斯抽采参数相对重要性权值，如表8所示，

表8影响采空区瓦斯抽采各参数相对重要性权值

由于瓦斯涌出量较小，所以采用风排瓦斯和回风隅角埋管即可。经专家评审后得出影响采空区瓦斯抽采方法重要性标度值计算如表9所示。

表9影响采空区瓦斯抽采方法重要性标度值

其构造矩阵为：

抽采方法排序为：

W＝W⁽¹⁾W⁽³⁾＝[0.78 0.22]

此时，瓦斯抽采方法相对重要性权值，如表10所示：

表10采空区瓦斯抽采方法相对重要性权值

综合考虑层次分析模型分析计算的结果以及煤矿对这些方法的掌握情况，最终选择出采空区瓦斯抽采方法为：风排瓦斯为主，回风隅角埋管为辅的抽采方法。

Claims (7)

1.一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：瓦斯抽采对象的分类并构建与之对应的影响瓦斯抽采效果的抽采参数库和备选瓦斯抽采方法数据库；

步骤2：建立瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型；

步骤3：甄选出对每个抽采对象影响程度最大的关键参数，并对其划分多个区间以匹配现场应用；

步骤4：借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采参数相对重要性权值顺序；

步骤5：利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值；

步骤6：基于各瓦斯抽采方法的相对重要性权值及矿井实际情况选择瓦斯抽采方法；

步骤1中瓦斯抽采对象包括准备巷道区域、回采工作面、采空区、邻近层卸压瓦斯抽采；影响瓦斯抽采效果的抽采参数库包括瓦斯涌出量、瓦斯压力、煤层透气性系数以及煤坚固性系数f值，备选瓦斯抽采方法数据库包括顺层条带式长钻孔、地面垂直井压裂、顶板高位钻孔和高抽巷、底抽巷扇形钻场；

步骤2中瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型的建立是在瓦斯解吸吸附实验、多场耦合计算、瓦斯定量溯源、采动卸压瓦斯运移分析手段的基础上，得出各抽采方法对应的相关抽采参数的关系，再采用层次分析法，以适用于瓦斯抽采对象的抽采方法优选顺序为目标层，以影响抽采方法选择顺序的因素为准则层，以适用于该对象的多种备选抽采方法为方案层，建立影响抽采效果的抽采参数库与抽采方法库的关联映射模型；

步骤4中借助分数阶扩散模型是用来分析煤层及不同粒径煤颗粒的瓦斯解吸量及瓦斯解吸速率的变化规律，从而得出瓦斯解吸量及瓦斯解吸速率的相对重要性权值；借助煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型是用来分析不同抽采负压、封孔长度及钻孔孔径对瓦斯抽采的影响，从而得出抽采负压、封孔长度及钻孔孔径的相对重要性权值；借助工作面涌出瓦斯定量溯源技术是用来确定采空区、上隅角、回风流和顶板走向钻孔位置瓦斯的来源及占比，从而确定邻近层瓦斯涌出量及本煤层瓦斯涌出量的相对重要性权值；借助煤岩层裂隙瓦斯渗流模型是用来研究工作面推进导致的覆岩裂隙带演化过程，从而确定渗透率的相对重要性权值。

2.根据权利要求1所述的一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，其特征在于，步骤5中利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对重要性权值；包括以下步骤：

步骤51：构建抽采参数判断矩阵；

步骤52：计算抽采参数判断矩阵的特征向量；

步骤53：对抽采参数判断矩阵进行一致性检验；

步骤54：构建抽采方法判断矩阵；

步骤55：计算抽采方法判断矩阵的特征向量；

步骤56：构建抽采方法构造矩阵；

步骤57：计算抽采方法相对重要性权值；

步骤58：对抽采方法相对重要性权值进行一致性检验。

3.根据权利要求2所述的一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，其特征在于，步骤51中构建抽采参数判断矩阵与步骤52中的计算抽采参数判断矩阵的特征向量，具体包括：

由步骤4中借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采参数相对重要性权值顺序及矿井实际参数数据共同确定准则层各因素C₁，C₂，C₃，…，C_i，…，C_n分别对于目标层的相对重要性权值，构建判断矩阵A＝{a_ij,i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,n}，构建方式如表1所示，

表1 准则层判断矩阵构建方式

则判断矩阵A为：

求出判断矩阵A的特征向量：

4.根据权利要求2所述的一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，其特征在于，步骤53中对抽采参数判断矩阵进行一致性检验，具体包括：

计算公式：

式中：CI为一致性指标；

λ为矩阵的特征值；

n为矩阵的阶数；

式中：CR为一致性比率；

CI为一致性指标；

RI为随机一致性指标，其中随机一致性指标RI如表2所示，

表2 随机一致性指标RI

当CR<0.1时，认为抽采参数判断矩阵的不一致程度在允许范围内，有着满意的一致性，通过一致性检验；

当CR≥0.1时，修改抽采参数判断矩阵直到通过一致性检验为止。

5.根据权利要求2所述的一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，其特征在于，步骤54中构建抽采方法判断矩阵，具体包括：

经过专家评审后确定各备选方法Y₁，…Y_i，…，Y_m对于各影响因素C_i，i＝1，2，…，n的相对重要性权值，并构建判断矩阵B，构建方式如表3所示，

表3 方案层判断矩阵构建方式

方案层抽采方法有m个，依次确定方案层m个备选方法对准则层n个影响因素的相对重要性权值，可得出n个判断矩阵，其中，第k(k＝1,2,…,n)个判断矩阵B(k)为：

式中：B(k)为方案层判断矩阵；

cij(k)为各备选方案相对重要性比较的标度值。

6.根据权利要求2所述的一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，其特征在于，步骤56中构建抽采方法构造矩阵，具体包括：

基于步骤55中的计算抽采方法判断矩阵的特征向量；得出：

矩阵B^(k)的特征向量W^(2)(k)为：

式中：W^(2)(k)为方案层各判断矩阵的特征向量；

d_i ^(k)为方案层各备选方法相对准则层影响因素C_k的相对重要性权值；

将方案层各判断矩阵的特征向量组建构造矩阵W⁽³⁾：

W⁽³⁾＝[W⁽²⁾ ₁...W⁽²⁾ _i...W⁽²⁾ _n]。

7.根据权利要求2所述的一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，其特征在于，步骤57中计算抽采方法相对重要性权值，具体包括：

将方案层构造矩阵和准则层特征向量矩阵相乘，则总排序矩阵为：

W＝W⁽³⁾W⁽¹⁾＝[d₁…d_i…d_m]；

步骤58中对抽采方法相对重要性权值进行一致性检验，具体包括：

一致性比率由以下公式计算：

式中：bi为各参数的相对重要性权值；

CI⁽ⁱ⁾为方案层各判断矩阵对应的一致性指标；

RI⁽ⁱ⁾为方案层各判断矩阵对应的随机一致性指标；

当"CR<0.1"时，层次总排序通过一致性检验；

经过以上层次分析模型的分析计算，具体选择瓦斯抽采方法可根据各抽采方法的相对重要性权值与煤矿实际情况进行综合考量。

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