CN117287261A - 一种煤层突出危险性频谱声学预测方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种煤层突出危险性频谱声学预测方法，涉及采矿业，包括：根据对煤层钻孔测得的瓦斯涌出初速度和钻屑量，获取第一类值；根据设备在煤层工作面作业时设定推进循环内的声学信号，得到工作频谱，并获取工作态的第二类值；根据所述第一类值、所述工作态的第二类值获取工作态的第三类值；根据所述工作态的第三类值与安全阈值，预测煤层突出危险性。该方法实现了预测方法的数字化，使得预测方法与实际工况更匹配，提高预测方法的可靠性和实用性。

Description

一种煤层突出危险性频谱声学预测方法

技术领域

本申请涉及采矿业，具体涉及一种煤层突出危险性频谱声学预测方法。

背景技术

在采煤过程中，会发生煤与瓦斯突然突出、冲击地压及其类似类型的动力现象。对这些现象发生之前在工作面附近记录的煤层突出危险性预兆以及该现象发生时的岩体稳定性失稳模型的分析证明，决定突出危险性的主要因素是工作面附近的应力状态、煤层内游离瓦斯的压力和煤的强度。因此，已知的动力现象预测方法，包括自动预测，都是基于对这些因素中的一个或多个进行监测。

目前有一种已知的方法是通过钻孔钻屑和瓦斯涌出初速度来预测煤层的突出危险性，该方法基于突出危险性主要因素的监测：瓦斯涌出初速度监测瓦斯因素，钻屑量监测应力状态和煤的强度，但是这种方法不是连续监测，需要停止采矿作业，比较费力费时。

另外一种煤层突出危险性声学预测方法，包括：通过运行中的机械在岩体中激发声学振动，连续测量它们在高频区域和低频区域的振幅，根据声学振动频谱高频区域和低频区域振幅的比值评价煤层的突出危险性，该方法的优点是在采矿过程中连续监测突出危险性。但是，由于影响测量声学信号频谱分量振幅的是岩体应力状态，而不是岩体中的瓦斯压力，因此该方法监测的主要是突出危险性的应力状态因素，常被用来预测突出、冲击地压及类似的动力现象，因此，信号频谱高频和低频区域振幅比值形式的危险性指标常被称为相对应力系数。

由于岩体状态监测的声学方法有很多种，所研究的突出危险性预测方法的本质是基于从振源到接收器通过岩体监测区域的运行中的采矿设备的“噪声”的频谱分析，将这种预测方法称为频谱声学。使用此方法预测突出危险性时，常采用如下两种途径：

第一种途径，为了补偿没有考虑瓦斯压力和煤层中揉皱煤分层强度的不足，将声学振动频谱高频部分和低频部分振幅比值的最大值作为临界值，其稍低于在煤与瓦斯突出之前测定的最小值。这种预测方法对突出危险性瓦斯因素和存在的揉皱煤分层(低强度)不敏感，决定了这种预测方法过高的安全系数，从而导致准确性(可靠性)和经济性差。

第二种途径，考虑瓦斯因素和煤的强度，在使用频谱声学方法预测时校正突出危险性指标的临界值。

因此，预测突出危险性和其它类型动力现象的频谱声学方法既可以独立使用，也可以作为多功能系统的一部分使用。然而，其实施因选择表征运行中的采矿设备噪声频谱高频区域和低频区域的工作频谱而变得复杂。

目前已知两种方法来确定工作频率。第一种方法将工作频率范围(例如，20～1500Hz)划分为低频和高频子带，使用低通和高通滤波器完成分离。通过评估探测性观察，从3个频率值600、800、1000Hz选择1个作为高频滤波器的截止频率，从3个频率值160、200、300Hz选择1个作为低频滤波器的截止频率。但该方法的缺点为：1、由于不使用位于高通滤波器和低通滤波器的截止频率之间的声学信号的频谱分量，如果在采矿过程中岩体应力状态的变化导致该特定频率范围内的声学信号频谱发生显著变化，则不会被观测到；2、需要专门工作来选择高频和低频滤波器的截止频率，并根据采矿地质和矿山技术条件的变化对其进行周期性校正；3、该方法的使用经验表明，即使在一个矿区中，也不可能为所有煤矿的突出危险性指标的临界值设立一个统一的值。因此，必须通过试验确定突出危险指标的临界值，但尚未有相应的实现方法。

第二种方法是通过岩体状态声学监测和动力现象预测系统实现的。其工作频率范围在20～3500Hz范围内，低频和高频区域设置如下：假设声学信号的幅频特性在声学振动接收器布置区域内具有最大值，通过信号处理，确定信号振幅具有最大值Amax时的频率，在该频率的左侧，确定信号振幅分别等于0.5Amax和0.75Amax时的频率，作为频谱低频区域的边界；同样，在对应于Amax的频率的右侧，确定信号振幅分别等于0.5Amax和0.75Amax时的频率，作为频谱高频区域的边界。与前一种方法相比，该方法的优点是高频和低频的边界不是固定的，而是根据接收信号的幅频特性自动校正的。但该方法的缺点为：1、并非整个频谱都用于确定危险指标(相对压力的比值)；2、该方法假设信号的幅频特性的形状具有明显的最大值，但实际上，当频率在工作频率范围内从最小值变为最大值时，会记录到幅频特性下降的信号，对于这种情况，计算算法假设信号频谱强制失真，从而影响危险性指标；3、该方法的使用经验表明，即使对于一个矿区，所有煤矿的突出危险性指标临界值都不能设定一个统一的值，必须通过试验确定突出危险性指标的临界值，但尚未有相应的实现方法。

因此，根据矿区煤层开采的实际情况，为提高突出危险性日常预测的可靠性，需对煤层突出危险性频谱声学预测方法进一步改进，以适应现场工况，提高作业安全预警的实用性和可靠性。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种煤层突出危险性频谱声学预测方法，以解决煤层开采时对于突出危险性日常预测的可靠性问题。

本申请解决其技术问题所采用的技术方案是：一种煤层突出危险性频谱声学预测方法，包括：

根据对煤层钻孔测得的瓦斯涌出初速度和钻屑量，获取第一类值；根据设备在煤层工作面作业时设定推进循环内的声学信号，得到工作频谱，并获取工作态的第二类值；

根据所述第一类值、所述工作态的第二类值获取工作态的第三类值；

根据所述工作态的第三类值与安全阈值，预测煤层突出危险性。

在一种具体的实施方案中，所述第一类值包括工具法相对系数R_o.B：

R_o.B＝R_T/b，

其中，R_T为工具法当前值，根据所述瓦斯涌出初速度和钻屑量确定；参数b根据不同煤层区域确定。

在一种具体的实施方案中，所述工具法当前值R_T为：

R_T＝(S_max.T-1.8)(g_max.T-a)，

其中S_max.T为所述钻屑量当前最大值，L/m；g_max.T为所述瓦斯涌出初速度当前最大值，L/min；参数a根据不同煤层区域确定。

在一种具体的实施方案中，所述第二类值包括最小参考值M_omin，所述M_omin获取方法为：

将设定推进循环内的频谱划分为P个时间间隔，并得到第j个时间间隔内N个频谱分量的第i个频谱分量的振幅A_ij，由下式确定第n_j个频谱分量：

确定n_j的最小值n_min，其对应的频率M_oj为最小参考值M_omin。

在一种具体的实施方案中，所述第三类值为M，M＝M_omin/R_o.B.。

在一种具体的实施方案中，所述安全阈值的获取方法，包括：

根据所述设备在煤层工作面设定推进循环内运行的声学信号，得到参考频谱，并获取参考态的第二类值；

根据所述第一类值、所述参考态的第二类值获取参考态的第三类值，将所述参考态的第三类值作为安全阈值。

在一种具体的实施方案中，所述根据所述工作态的第三类值与安全阈值，预测煤层突出危险性时，将工作态的第三类值M_T，和作为安全阈值的参考态的第三类值M_κp进行比较：若M_T≥M_κp，预测煤层区域属于突出危险性区域；若M_T＜M_κp，预测煤层区域属于无突出危险性区域。

在一种具体的实施方案中，所述声学信号频谱的获取过程中，将声学信号数字化转换为频谱，频谱频率范围的最大值不大于1000Hz，相邻频谱分量的间隔频率相同。

在一种具体的实施方案中，所述根据所述设备在煤层工作面设定推进循环内运行的声学信号，得到参考频谱，并获取参考态的第二类值过程中，排除所述参考频谱中若干时间间隔的数据。

在一种具体的实施方案中，获取声学信号时，声学信号的获取位置位于极限距离对应位置的附近范围内，所述极限距离对应位置处所述设备运行时的声学信号与噪声干扰信号的振幅比值满足设定条件。

本申请的优点是：煤层突出危险性频谱声学预测方法通过煤层钻孔时瓦斯涌出初速度和钻屑量确定突出危险性的工具法参数，并进一步根据设备运行时获取的声学信号的频谱，通过构建的数学模型将工具法参数和频谱特性数据相结合，获取可对比分析的参考状态下的安全阈值和工作状态下的相应对比值，不但实现了预测方法的数字化，同时使得该预测方法与实际工况更匹配，提高预测方法的可靠性和实用性。

附图说明

图1为本申请的一种煤层突出危险性频谱声学预测方法的流程示意图；

图2为本申请的一种煤层突出危险性频谱声学预测方法的一种频谱特性示意图。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种煤层突出危险性频谱声学预测方法，解决煤层开采时对于突出危险性日常预测的可靠性问题，总体思路如下：

请参阅图1，本申请提供一种煤层突出危险性频谱声学预测方法，包括步骤：

S11、根据对煤层钻孔测得的瓦斯涌出初速度和钻屑量，获取第一类值；根据设备在煤层工作面作业时设定推进循环内的声学信号，得到工作频谱，并获取工作态的第二类值；

S12、根据第一类值、工作态的第二类值获取工作态的第三类值；

S13、根据工作态的第三类值与安全阈值，预测煤层突出危险性。

该方法可先选择试验地点，使用具有高预测可靠性程度的工具方法进行突出危险性预测，例如根据施工检查钻孔时的瓦斯涌出初速度和钻屑量的日常预测方法，然后使用频谱声学方法，通过构建的相应数学模型对得到的参数数据进行处理、分析，判断煤层区段的突出危险性，从而使得该预测方法与实际工况更匹配，提高预测方法的实用性和可靠性。

对于安全阈值，可根据经验值或历史数据来确定，但为了更符合相应煤层工况，优选地，本例获取设备在煤层工作面运行的安全阈值，包括：

根据设备在煤层工作面设定推进循环内运行的声学信号，得到参考频谱，并获取参考态的第二类值；

根据第一类值、参考态的第二类值获取参考态的第三类值，将所述参考态的第三类值作为安全阈值。

通过上述安全阈值的获取方法，可与相应施工煤层的实际情况更匹配，进一步提高预测的准确性。

本例中，结合相对突出危险性系数的工具法预防方法，第一类值包括工具法相对系数R_o.B：

R_o.B＝R_T/b，

其中，R_T为工具法当前值，根据所述瓦斯涌出初速度和钻屑量确定；参数b根据不同煤层区域确定。

进一步地，工具法当前值R_T为：

R_T＝(S_max.T-1.8)(g_max.T-a)，

其中S_max.T为所述钻屑量当前最大值，L/m；g_max.T为所述瓦斯涌出初速度当前最大值，L/min；参数a根据不同煤层区域确定。

在确定工具法临界值b时，可根据下式确定：

R＝(S_max-1.8)(g_max-a)-b＝0；

其中R为无量纲突出危险性指标；S_max为钻屑量最大值，L/m；g_max为瓦斯涌出初速度最大值，L/min。当R≥0时，煤层区段属于突出危险，突出危险性的工具法参数中的工具法临界值b相应于上式中R_κp的取值：

R_κp＝(S_max-1.8)(g_max-a)＝b；

可得到不同区域煤层的相应工具法临界值b，例如对于不同地区的煤田，b＝21，或b＝6，通过确定工具法临界值b，得到R_O.B＝R_T/b，R_O.B∈[0，1]。

本实施例，对解析、处理相应频谱以获取第二类值，包括最小参考值M_omin的方法为：

将设定推进循环内的相应频谱划分为P个时间间隔，并得到第j个时间间隔内N个频谱分量的第i个频谱分量的振幅A_ij，由下式确定第n_j个频谱分量并获取其对应的频率M_oj：

确定n_j的最小值n_min，其相应的频率M_oj为最小参考值M_omin。通过该数学模型，可分别对相应设备在煤层工作面设定推进循环内运行的声学信号的参考频谱进行处理得到的相应的最小参考值M_omin作为参考态的第二类值，对工作频谱进行处理得到的相应的最小参考值M_omin作为工作态的第二类值以进行下一步处理。

具体应用时，为获取正在运行的相应矿山设备例如掘进机的声学信号频谱，可在煤层开采巷道的相应区段位置安装频谱声学预测设备，在工作面的一个设定推进循环内，测量运行中的设备激发的声学信号的振幅，通过对信号的模拟数字转换，由模数转换读数序列形成试验样本，再通过傅里叶快速变换得到设定推进循环内的频谱，在划分给定的时间间隔内例如15s计算相应频谱分量的平均值，由此得到频谱分量振幅的离散数列A_ij。通过构建关于频谱的数学模型对相应设备在设定推进循环内运行时的声学信号频谱进行处理，可提高该预测方法的数字化水平以及分析计算速度

由于监测煤层相关巷道工作面前方的应力状态时，声学振动源和接收器位于岩体监测区域的后方，而声波在运动时，不能聚焦在其横截面的几何尺寸理论上小于波长一半的介质体积，实际上，该值与波长相当，因此，该值至少应到由采煤设备切割机构发出的声响探测到的煤层深度。对于不同的煤田，煤中的声速差异显著，例如纵向和横向的声速分别为1.2～1.5km/s和0.8～1.0km/s的煤层区域，频率为1000Hz(对应于所选工作频带内的最小波长)的纵向和横向声波的波长将分别等于1.2～1.5m和0.8～1.0m；对于纵向和横向声速分别等于2.3～3.6km/s和1.0～1.3km/s的煤层区域，频率为1000Hz的纵向和横向声波的波长将分别在2.3～3.6m和1.0～1.3m内。因此本例中，由运行中的设备例如掘进机的切割装置激发的模拟声学信号由距发射器距离为r的接收换能器接收，在进行数字化使用傅里叶快速变换转换为幅频频谱时，被限制在20～1000Hz的频率范围内，以使得工作面前方岩体监测深度不小于1m，并且相邻频谱分量之间的间隔频率Δf相同，例如为20Hz，第i次频谱分量的频率为f_i＝i·Δf，相应的，上述第n_j个频谱分量对应的频率M_oj＝n_j·Δf。

为了结合煤层钻孔时瓦斯涌出初速度和钻屑量确定的突出危险性的第一类值以及相应设备运行时声学信号的频谱，使得该预测方法与实际工况更匹配，提高预测方法的可操作性和实用性，引入第三类值M，M＝M_omin/R_O.B.，由此可分别得到参考频谱对应的参考态的第三类值并作为安全阈值，工作频谱对应的工作态的第三类值亦即频谱法当前值。进一步地，根据所述工作态的第三类值与安全阈值，预测煤层突出危险性时，将工作态的第三类值M_T，和作为安全阈值的参考态的第三类值M_κp进行比较：若M_T≥M_κp，预测煤层区域属于突出危险性区域；若M_T＜M_κp，预测煤层区域属于无突出危险性区域。

本例在计算过程中，振幅A_ij在距离声源为r处为：

其中：/>m^-1Hz^-1。

因此得到：

其中：A_ij，0为声源处第j个时间间隔的第i个频谱分量的振幅；F(r)为考虑到声源信号源方向图的函数，例如对于平面波F(r)＝1，对于球面波F(r)＝1/r；α_i为第i个频谱分量的声响衰减系数，对于固体，一阶近似中的声响衰减系数与频率f_i成正比，与作用在物体上的平均当前应力σ_T成反比；α₀为无应力状态下在某一频率f₀上的衰减，m^-1；β为岩体的声学特性决定的无量纲比例系数；f_i为第i个频谱分量的频率，Hz；σ_Πp为是岩体中的平均极限应力，其为在动力现象破坏岩体之前，煤层监测区段的最大可能应力，Pa；σ_T为平均当前应力，Pa。

示例性地，假设声学信号的幅频特性有一个最大值，在N＝50，Δf为20Hz时，它在发射体的分量可以用以下形式的两个指数函数(增加和减少)来描述：

其中，A₀为当i＝0时，假设的“零”谐波的振幅，V；ξ、η为决定指数变化率的参数。对于第j个时间间隔的i＝14、i＝15频谱分量，根据条件A₀＝1V和下列频谱分量的振幅满足A_14j，0＝A_15j，0≈1V(两个指数的“缝合”条件)时，确定参数ξ和η，得到：

综合上述计算式，在取以下各值的情况下：a₀＝1.3m^-1；β＝0.07；f₀＝500Hz；F(r)＝1；r＝10m，各频谱分量振幅的计算结果如图2所示，同时给出了当σ_T/C_Πp＝0.2，0.4，0.6，0.8，1.0时模拟信号在距离声源r处的幅频特性。

进一步地，对于给定的声学信号参数，确定频谱分量振幅离散序列相应的第三类值M与比值σ_T/σ_Πp的关系，本实施例引入频谱法突出危险性指标κ，κ＝M_T/M₀，其中M₀为第三类参考值，在相应于σ_T/σ_∏p＝0.2时，取M₀＝M_0.2条件下，作为示例给出了对于平均应力的相应当前值和临界值比值的突出危险性指标值，如下表所示：

从上表可以看出，在所研究的的模拟运行中的采煤设备的声学信号模型条件下，日常应力与极限应力的比值增加5倍导致突出危险性指标(相对应力系数)κ增加2.6倍。同时，为了确定突出危险性指标，该方法使用了声学信号的整个频谱，这排除了由于工作面附近空间应力状态的变化导致位于工作频带范围之外的频谱分量振幅变化而引起的预测误差。

需要指出的是，确定第二类值的最小参考值M_omin是针对每种类型的运行中的采矿设备分别执行的，包括采煤机、刨煤机、钻机、电钻、风镐等，根据设备在煤层工作面设定推进循环内运行的声学信号，得到参考频谱，并获取参考态的第二类值过程中，排除参考频谱中相应若干时间间隔的数据，例如前3个15s间隔的处理结果，从而排除非工况干扰，使得分析计算更有针对性，结果更精准。

进一步地，可引入频谱法相对突出危险性系数κ_O.B.，κ_O.B.等于运行中的矿山设备频谱分量振幅离散数列通过相应数学模型计算得到的工作态的第三类值M_T与作为安全阈值的参考态的第三类值M_κp的比值：

κ_O.B.＝M_T/M_κp，κ_O.B.∈[0，1|；

考虑到随着准备或者回采巷道工作面的推进，在矿山地质条件变化的情况下，对运行中的矿山设备相应声学信号频谱分量离散数列的振幅计算得到的安全阈值进行校正，例如，在矿山地质条件看似恒定的情况下，工作面推进不超过300m，对运行中的矿山设备声学信号频谱分量离散数列的振幅通过相应分析计算，得到校正的安全阈值，从而进一步提高相关参数的精度和预测的准确性。

在准备巷道中选择声学振动接收器的安装位置时，在确定声学信号频谱分量振幅离散数列对应的安全阈值时应考虑以下因素：获取相应声学信号时，声学信号的获取位置位于极限距离对应位置的附近范围内，极限距离对应位置处设备运行时的声学信号与噪声干扰信号的振幅比值满足相应设定条件，亦即声学振动接收器应安装在距离巷道接近极限距离的位置，例如25m，以获得运行中的矿山设备声学信号频谱分量振幅离散数列的安全阈值的最小值，避免预测时产生误差。极限距离由具体巷道中的声衰减系数和矿山设备运行开始前测量的声学噪声水平确定，其声学辐射用来预测突出危险性。具体地，该极限距离对应于设备运行时声学信号与噪声干扰信号的振幅比值为3的设定条件下的相应位置处。

在实施本方法过程中，使用相应生产设备在施工检验钻孔时测量瓦斯涌出初速度，例如通过手持式电钻长达6.5m的螺旋组合杆、钻孔封孔器、瓦斯涌出初速度测量仪、测量钻屑量的测量容器，以及频谱声学监测系统，实现动力现象预测和岩体状态声学监测，该监测系统具体可由声学信号记录和地面传输设备、动力现象预测和岩体状态声学监测软件、计算机、打印机和不间断电源等组成，该系统的地下部分与地面之间的连接可通过通信线实现，例如可以使用矿井电话线缆。

根据检验钻孔的施工结果，使用瓦斯涌出初速度和钻屑量构建第一数学模型，通过突出危险性日常预测的工具法，由瓦斯涌出初速度最大值g_max.T和钻屑量最大值S_max.T确定突出危险性指标的工具法当前值R_T＝4.8，并得到第一类值的工具法相对系数R_O.B＝R_T/b＝4.8/6＝0.8。然后开始执行工作面的设定推进循环，例如，使用采煤设备掘进准备巷道，通过相应分析计算，将设定推进循环的持续时间分为15s的时间间隔，每个时间间隔结束时，确定对应于采煤设备声学信号频谱满足条件的相应频谱分量的编号n_j；对工作面推进的整个设定循环的频谱分析后，找到对应于采煤机声学信号频谱特性的n_j中的最小值n_min，例如n_min＝12。由M_omin＝n_min·Δf＝12×20＝240Hz确定最小参考值，进而计算得到运行中的采煤机声学信号频谱分量振幅离散数列对应的参考态的第三类值亦即安全阈值M_κp＝M_omin/R_O.B.＝240/0.8＝300Hz。

然后，切换到在工作模式下，使用频谱声学方法预测突出危险性。在确定了M_κp＝300Hz的采煤机掘进运行期间，以同样的设定推进循环和15s的时间间隔，测量运行中的采煤机声学信号频谱分量振幅离散数列由数学计算得到的工作态的第三类值M_T，例如M_T可以为180Hz、220Hz、240Hz、260Hz、200Hz、280Hz，将它们与安全阈值M_κp＝300Hz进行比较，得出预测结论，工作面前方的工作面附近空间在完成下一个设定推进循环预测之前无突出危险。

此外，本实施例还提供一种电子设备，其包括处理器及存储器，存储器存储有可被处理器调用的程序，处理器执行程序时，实现上述煤层突出危险性频谱声学预测方法。

综上，本申请通过提供一种煤层突出危险性频谱声学预测方法，可以对相应类型的矿山设备通过瓦斯涌出初速度、钻屑量以及声学信号频谱相结合来判断煤层区段的突出危险性，并对频谱的频率参数、声学振动接收器的安装距离进行优化选择，随着矿山地质条件变化对相应参数进行校正，提高了该预测方法的实用性和可靠性。

最后应说明的是：显然，上述实施例仅是为清楚地说明本申请所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本申请的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，包括：

根据对煤层钻孔测得的瓦斯涌出初速度和钻屑量，获取第一类值；根据设备在煤层工作面作业时设定推进循环内的声学信号，得到工作频谱，并获取工作态的第二类值；

根据所述第一类值、所述工作态的第二类值获取工作态的第三类值；

根据所述工作态的第三类值与安全阈值，预测煤层突出危险性。

2.如权利要求1所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，所述第一类值包括工具法相对系数R_o.B：

R_o.B＝R_т/b，

其中，R_т为工具法当前值，根据所述瓦斯涌出初速度和钻屑量确定；参数b根据不同煤层区域确定。

3.如权利要求2所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，所述工具法当前值R_т为：

R_т＝(S_max.т-1.8)(g_max.т-a)，

其中S_max.т为所述钻屑量当前最大值，L/m；g_max.т为所述瓦斯涌出初速度当前最大值，L/min；参数a根据不同煤层区域确定。

4.如权利要求3所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，所述第二类值包括最小参考值M_omin，所述M_omin获取方法为：

将设定推进循环内的频谱划分为P个时间间隔，并得到第j个时间间隔内N个频谱分量的第i个频谱分量的振幅A_ij，由下式确定第n_j个频谱分量：

确定n_j的最小值n_min，其对应的频率M_oj为最小参考值M_omin。

5.如权利要求4所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，所述第三类值为M，M＝M_omin/R_o.B.。

6.如权利要求5所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，所述安全阈值的获取方法，包括：

根据所述设备在煤层工作面设定推进循环内运行的声学信号，得到参考频谱，并获取参考态的第二类值；

根据所述第一类值、所述参考态的第二类值获取参考态的第三类值，将所述参考态的第三类值作为安全阈值。

7.如权利要求6所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，所述根据所述工作态的第三类值与安全阈值，预测煤层突出危险性时，将工作态的第三类值M_т，和作为安全阈值的参考态的第三类值M_кр进行比较：若M_т≥M_кр，预测煤层区域属于突出危险性区域；若M_т<M_кр，预测煤层区域属于无突出危险性区域。

8.如权利要求7所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，所述声学信号频谱的获取过程中，将声学信号数字化转换为频谱，频谱频率范围的最大值不大于1000Hz，相邻频谱分量的间隔频率相同。

9.如权利要求8所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，所述根据所述设备在煤层工作面设定推进循环内运行的声学信号，得到参考频谱，并获取参考态的第二类值过程中，排除所述参考频谱中若干时间间隔的数据。

10.如权利要求9所述的煤层突出危险性频谱声学预测方法，其特征在于，获取声学信号时，声学信号的获取位置位于极限距离对应位置的附近范围内，所述极限距离对应位置处所述设备运行时的声学信号与噪声干扰信号的振幅比值满足设定条件。