煤与瓦斯突出预测指标敏感性判定方法的研究及其区域临界值的确定

论文摘要

煤与瓦斯突出是极其复杂的一种动力现象,是严重威胁矿山安全生产的一种自然灾害。煤与瓦斯突出预测的关键是在众多突出预测指标中的筛选出适合要预测煤矿的敏感指标及其临界值的确定。现常用的方法是“三率”法和灰色关联分析法。其中“三率”法对井下实测数据中的突出动力现象进行详细的记录,极大程度的依靠工作人员的经验,误差较大。而灰色关联分析法数据处理过程复杂,不适合在现场生产中推广应用。针对以上突出预测敏感指标确定方法的不足,本文作了如下研究：1、结合煤与瓦斯突出机理及发生条件综合分析了现行的突出预测指标的应用现状、测定方法和各指标所反映的突出因素。2、对主成分分析法在煤与瓦斯突出预测指标敏感性排序中的应用进行了尝试。通过主成分分析法原理的分析,结合突出预测指标的特点,论述了主成分分析法在煤与瓦斯突出预测指标敏感性排序中应用的可行性。对某煤矿的实测数据同时应用“三率”法,灰色关联分析法和主成分分析法进行了突出预测指标敏感性排序。三种方法得出的结论一致。证明了主成分分析法在突出预测指标敏感性排序中的可靠性。3、针对井田范围大,地质条件复杂的大型煤矿提出了先根据突出预测指标所反映的突出因素对矿井进行区域划分,然后确定不同的区域临界值的方法。以寺河煤矿为例,针对钻屑瓦斯解吸指标对寺河煤矿进行区域划分。选择煤的坚固性系数变化、软煤层带、瓦斯含量变化等因素作为区域划分的标准。根据划分标准将煤矿划分出寺河东、西两大区,通过实验室方法分别得出适合寺河煤矿西区的钻屑瓦斯解吸指标K1试验临界值为0.83ml／(min0.5·g),东区为0.75 ml／(min0.5·g)。然后进行现场测量,以预测突出准确率和预测不突出准确率为可靠性判定指标进行临界值优化。通过这样的步骤进行临界值确定,能够使寺河煤矿减少了大约1／3的防突工作,占总预测总数的9%。临界值的确定周期大大缩短,提高了临界值优化阶段的工程效率,同时使钻屑解吸指标的临界值有更强的针对性。论文最大的创新点是首次将主成分分析法应用在煤与瓦斯突出预测指标敏感性排序中,提出了对地质条件复杂的大型煤矿进行突出预测时应分区域确定不同临界值的思路,并论述了针对钻屑瓦斯解吸指标对大型煤矿进行区域划分的原则。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究意义
• 1.2 煤与瓦斯突出预测研究现状
• 1.2.1 国外工作面突出预测研究现状
• 1.2.2 国内工作面突出预测研究现状
• 1.3 突出预测敏感指标及其临界值确定的研究现状
• 1.4 煤与瓦斯突出预测指标敏感性判定中存在的问题
• 1.5 论文主要研究内容和框架
• 1.5.1 论文研究内容
• 1.5.2 论文框架
• 第二章 预测指标介绍及其反应的突出因素分析
• 2.1 煤与瓦斯突出机理及发生条件
• 2.1.1 国外的煤与瓦斯突出机理假说
• 2.1.2 国内对煤与瓦斯突出机理的认识
• 2.1.3 煤与瓦斯突出发生条件
• 2.2 敏感指标适用性的确定原则
• 2.3 钻屑量指标
• 2.3.1 应用现状
• 2.3.2 测定方法
• 2.3.3 反映的突出因素
• 2.4 煤钻屑瓦斯解吸指标
• 2.4.1 应用现状
• 2.4.2 测定方法
• 2.4.3 反映的突出因素
• 2.5 钻孔瓦斯涌出初速度指标
• 2.5.1 应用现状
• 2.5.2 测定方法
• 2.5.3 反映的突出因素
• 2.6 R值指标
• 2.6.1 测定方法
• 2.6.2 反映的突出因素
• 2.7 本章小结
• 第三章 敏感指标的确定方法筛选
• 3.1 "三率"法在指标敏感性确定中的应用
• 3.1.1 方法原理
• 3.1.2 分析过程及结论
• 3.1.3 "三率"法优劣分析
• 3.2 灰色关联分析法在预测指标敏感性确定中的应用
• 3.2.1 方法简介
• 3.2.2 灰色关联模型的建立
• 3.2.3 分析过程及结论
• 3.2.4 灰色关联分析法优劣分析
• 3.3 主成分分析法在指标敏感性判定中的尝试
• 3.3.1 可行性分析
• 3.3.2 数学模型的建立
• 3.3.3 分析过程及结论
• 3.3.4 主成分分析法优劣分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 临界值的确定方法分析
• 4.1 临界值分析过程
• 4.2 "三率"法在临界值确定中的优缺点分析
• 4.3 本章小结
• 第五章 寺河煤矿钻屑解吸指标区域临界值的确定
• 5.1 寺河煤矿区域划分
• 5.2 钻屑解吸指标临界值确定
• 5.2.1 实验原理
• 5.2.2 煤样地点选取
• 5.2.3 实验方法
• 5.2.4 实验结果及分析
• 5.3 实验结果检验
• 5.3.1 临界值可靠性优化
• 5.3.2 效果对比
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论及展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文