共查询到17条相似文献，搜索用时 234 毫秒
1.
2.
在分析影响南桥煤矿５号煤层采掘瓦斯涌出量影响因素的基础上,对矿井未采区瓦斯等级及涌出量进行了预测。 相似文献
3.
适当加大综放工作面长度已成为煤矿高产高效主要发展方向之一,但工作面采长加大后,瓦斯的涌出量加大,对安全生产带来隐患。通过分析阳泉煤矿三矿综放工作面采长增加后瓦斯涌出量的变化特征,对采长200m以下和200m以上的综放工作面瓦斯涌出影响因素进行了对比研究,认为综放工作面采长增大后,邻近层垮落卸压范围增大,吨煤瓦斯涌出量增加27%;瓦斯涌出总量的增加主要取决于卸压影响范围体积的增加和煤层开采产量的增大。 相似文献
4.
5.
煤矿掘进工作面瓦斯涌出规律研究 总被引：3，自引：0，他引：3
煤矿掘进工作面瓦斯涌出一般来说只与直接源瓦斯涌出量的大小有关；而在许多矿井的生产实践中，掘进工作面瓦斯涌出量却显示出与直接源涌出量不一致的特性，常常出现瓦斯涌出异常现象。本文通过对所谓”异常现象”进行观察研究，利用瓦斯监测系统和温度计、气压计对地面的气象状况进行观测，对所获得的数据进行综合分析，找出异常涌出瓦斯的来源、影响因素等，发现瓦斯涌出曲线呈现较为规律变化；经比较发现了与大气物理参数变化的关系。从而找出了掘进工作面的瓦斯涌出规律，即与大气物理参数变化之间的关系。为矿井制定生产规划、合理安排组织生产、减少瓦斯事故、保证矿井安全生产提供参考；在安全管理方面提出有针对性地加强瓦斯检查及其它措施。 相似文献
6.
煤油气共生矿井的采面瓦斯涌出预测 总被引：1，自引：1，他引：0
以煤系含油气的陈家山煤矿综采工作面瓦斯地质资料为依据,应用灰色系统理论中的关联分析方法,在研究影响采面瓦斯涌出量主控地质与生产因素的基础上,借助人工神经网络理论中的BP网络方法,建立了综采工作面瓦斯涌出量预测的BP网络模型。通过误差分析及实际应用,证明将关联分析与BP网络结合起来开展采面瓦斯涌出量预测是一种可行的方法。 相似文献
7.
8.
9.
灰色关联理论在矿井瓦斯涌出灾害预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于灰色理论分析方法,建立了煤层瓦斯涌出量及其影响因素的数学模型,根据某煤矿14^#煤层各影响因素的灰色关联度来对煤层瓦斯涌出情况进行预测;最后对推导结果进行了实际检验。检验成果表明用该方法对煤层瓦斯涌出量进行预测是可行的,可为矿井瓦斯灾害预测提供参考依据。 相似文献
10.
11.
为评价煤层气资源勘探开发潜力和指导矿井安全生产,对准噶尔盆地南缘硫磺沟煤矿主煤层(4-5、7、9-15号煤)的储层物性特征(显微组分、裂隙及含气性等)进行了测试分析,结合现场钻井资料、瓦斯解吸及瓦斯涌出量等资料,从构造、沉积、煤层埋深、水动力条件等方面分析了该区煤层气的控气地质因素。结果表明：煤储层物性较好,孔裂隙较为发育,微裂隙高达3 935条/9 cm2;煤层含气性(瓦斯含量)较好,4-5号煤层为4.88~10.81 m3/t,平均6.56 m3/t。控气地质因素分析表明,准南硫磺沟煤层气的控气模式以构造-水动力耦合控气为主。同时,利用多层次模糊数学综合评价模型,预测的硫磺沟煤矿(4-5号煤)煤层气赋存有利区为钻孔29-3和28-3周边区域。 相似文献
12.
13.
运用压汞法和等温吸附法对开滦矿区东欢坨矿8煤储层特征进行研究,结合矿井实测瓦斯涌出量数据,分析了控制东欢坨矿8煤瓦斯异常涌出的地质因素。结果表明:瓦斯异常主控地质因素为地质构造及水文地质特征,东欢坨矿"水大瓦斯小,水小瓦斯大"的赋存规律明显。矿井瓦斯赋存形式主要为游离态,表现出在压性断层带时,瓦斯涌出量较小;在未导通煤系含水层情况下,张性断层带往往煤体破碎、孔裂隙相对发育,瓦斯涌出量显著增大,而在断层导通煤系含水层的水文异常区,瓦斯涌出量有明显减小的趋势。东欢坨矿瓦斯涌出量受多种因素的控制,筛选出煤层埋深、煤层厚度、煤层顶板含泥率和断层数作为主要控制因素,建立了具有较好相关性的瓦斯涌出量多变量数学预测模型;并通过灰色系统理论建模软件对瓦斯涌出量和各影响因子之间的关联度进行分析,得到断层数是瓦斯涌出量的最主要影响因素。 相似文献
14.
围岩气异常涌出已成为严重威胁煤油气共生矿井安全高效开采的新的隐蔽致灾因素。以煤油气共生矿井围岩气储集层分布为基础,结合对围岩气控气要素的分析,提出了基于地质构造、岩性（砂岩透镜体和砂体上倾尖灭）、围岩气储集层分布和煤炭开采采动影响等多因素耦合下的煤油气共生矿井围岩气区域综合预测技术。采用该技术对黄陵二号煤矿2号煤层围岩气分布进行了区域综合预测,将矿井围岩气区划为Ⅰ级、Ⅱ级和Ⅲ级,并指出了矿井围岩气重点防范区域,减少围岩气防御面积近30%。 相似文献
15.
根据煤矿井下煤层瓦斯参数测定结果,以瓦斯地质理论为基础,分析了呼鲁斯太矿区瓦斯分布规律及其控制因素。结果表明:矿区煤层瓦斯区域分布具有不均衡性,以F2-2和F22断层为界将矿区划分为北部、中部、南部三个区域,中部煤层瓦斯压力、瓦斯含量最高,北部次之,南部最低;煤变质程度较高和围岩封闭性较好是矿区瓦斯富集的根本条件,而构造复杂程度的不同、构造线方向的改变是瓦斯分布不均的主控因素。矿区中部为北北东向构造向东西向构造转折区,应力集中,且顶板为泥岩,煤变质程度较高,形成较好的瓦斯生储条件;南部北北东向推覆构造较为强烈,使煤层沿倾向切割,断层连通地表,造成瓦斯大量逸散。 相似文献
16.
17.
为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性等问题,结合主成分分析法和分源预测理论,对开采层、邻近层、采空区的瓦斯涌出量数据分别进行主成分分析降维,得到预测指标。针对极限学习机(ELM)存在的输入权值矩阵与隐含层阈值随机生成的问题,利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)对极限学习机的参数寻优,将新疆某煤矿回采工作面瓦斯涌出量及影响因素作为SAPSO-ELM模型的输入进行训练,再利用训练好的SAPSO-ELM模型对陕西某煤矿回采工作面的瓦斯涌出量进行验证预测,并对比原始ELM模型的预测结果。结果表明,SAPSO-ELM模型的平均相对误差为3.45%,ELM模型的平均相对误差为8.81%,与ELM模型相比,SAPSO-ELM模型预测精度及效率均优于原始ELM模型。分源预测理论和主成分分析法的结合有效解决了多因素间的多重相关性并降低了预测模型的复杂度,SAPSO-ELM预测模型实现了瓦斯涌出量的快速精准预测,对预防瓦斯事故发生和保障煤矿安全高效开采具有较好的指导作用。 相似文献