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    煤炭與瓦斯的測量器具設計

    2015-05-30 11:15:26姜雷
    文化產業(yè) 2015年8期
    關鍵詞:瓦斯煤炭

    姜雷

    摘 要:近十幾年來發(fā)生在我國煤礦的煤與瓦斯突出事故越來越多,呈不斷上升趨勢,已成為當今人們十分關注的嚴重問題之一。煤與瓦斯突出事故不僅使受害者在經濟上和精神上蒙受巨大損失,而且還會導致社會勞動力資源的損失和儀器設備等物質資源的破壞,對社會造成不良影響。這些損失和破壞,無疑阻礙了經濟的發(fā)展,給社會帶來巨大的負擔。因此,必須對瓦斯突出進行準確的預測,以便客觀地評價煤礦安全工作,增加社會的安全意識,使瓦斯事故的增長得以有效控制。使我國的煤炭事業(yè)有進一步的發(fā)展。

    關鍵詞:煤炭;瓦斯;測量器具;

    文章編號:1674-3520(2015)-08-00-01

    一、煤與瓦斯突出概況

    (一)煤與瓦斯突出概況。目前我國國有煤礦中具有瓦斯災害的礦井509個,其中高瓦斯井163個,煤與瓦斯突出礦井107個。隨著采掘深度不斷增加,地應力與瓦斯壓力不斷加大,煤炭開采的地質條件也日趨復雜,煤與瓦斯突出礦井的數(shù)目增多,次數(shù)頻繁,強度加大,解決礦井煤與瓦斯突出災害問題已經迫在眉睫 。

    (二)煤與瓦斯突出預測的研究現(xiàn)狀。煤與瓦斯突出(簡稱突出),是煤礦的主要災害,它是煤礦井下生產過程中發(fā)生的一種地質動力現(xiàn)象,它能在極短的時間內(多則數(shù)分鐘,少則數(shù)秒或幾十秒鐘)由煤體向巷道或采場突然突出大量的煤炭及涌出大量的瓦斯,并造成一定的有時是十分巨大的動力效應。事故的發(fā)生,嚴重地威脅礦山的生產及工人的生命安全,因此各采煤國家投入了大量的人力物力,開展突出機理、預測及防治技術的研究,提出的關于突出機理的假說已有十幾種,在一些方面取得了進展,但因煤與瓦斯突出是一種影響因素非常多,且非常復雜的動力過程,由于煤巖物理力學性質的非線性、巖體破壞形式的多樣性和瓦斯賦存與運移過程的復雜性,對于突出的原因、過程及一些細節(jié)還不十分明確,現(xiàn)場存在著相當一些特殊的突出現(xiàn)象也無法解釋,問題還遠遠沒有得到徹底解決。

    二、煤與瓦斯突出機理及相關因素的分析

    (一)煤與瓦斯突出預測的影響因素。1、煤質及煤的物理力學特性的研究;這是目前研究得較多的方面,主要對煤的宏觀和微觀結構、孔隙性、篩分指數(shù);吸附性能、吸附變形特性、滲透性、瓦斯的放散速度;煤的強度、揮發(fā)分含量及物質組成、溫度、電阻串、順磁性、聲學特性及壓電性能等各方面進行了廣泛的研究。 2、煤層中瓦斯參數(shù);主要研究煤層中瓦斯的含量、瓦斯壓力、瓦斯含量與煤變質程度的關系、鉆孔瓦斯涌出特征及瓦斯組分等。3、礦山地應力的研究;主要研究煤層及圍巖的應力狀態(tài),鉆屑量與應力的關系,煤層影響及采動圍巖變形等。

    (二)預防煤與瓦斯突出的局部性措施。1、超前鉆孔:在煤巷掘進工作面的前方,打直徑為75—300mm的鉆孔,排放瓦斯,并在鉆孔周圍形成卸壓帶,以防止發(fā)生突出。一般鉆孔深15—20m。超前鉆孔常用于煤層較厚,賦存穩(wěn)定,煤質較軟,透氣性較好的情況下。但在打鉆時,易出現(xiàn)夾鉆、垮孔、甚至孔內突出等現(xiàn)象。 2、水力沖孔:在進行采掘工作之前,使用高壓水射流,在有突出危險的煤層(或石門揭煤)中,沖出若干直徑較大的孔洞。沖孔過程中可排出大量瓦斯和一定數(shù)量的煤炭,因而在煤體中形成局部卸壓區(qū)域,在這個區(qū)域內,則可防止發(fā)生突出。水力沖孔常用于石門揭煤、煤層巷道掘進和回采工作面。在石門揭煤時,采用水力沖孔在工作面前方應保留3~5m的安全巖性。3、震動性放炮:為了誘導突出所采用的一種特殊放炮方法。當井巷要揭開突出危險煤層時,在工作面布置較多的炮眼,裝較多的炸藥,以強力全斷面一次爆破,瞬間揭開突出煤層。借助放炮時產生的強烈震動力使煤層中潛能和瓦斯得到迅速釋放,從而達到人為的誘導突出的目的。震動性放炮時,除采取其他一定措施外,還應將井下人員撤到地面,在地面起爆。為了減少影響生產,一般都在交接班時進行。

    三、人工神經網絡

    人工神經網絡也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值,以適應周圍環(huán)境的要求。同一網絡因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網絡是一個具有學習能力的系統(tǒng),可以發(fā)展知識,以致超過設計者原有的知識水平。通常,它的學習訓練方式可分為兩種,一種是有監(jiān)督或稱有導師的學習,這時利用給定的樣本標準進行分類或模仿;另一種是無監(jiān)督學習或稱無為導師學習,這時,只規(guī)定學習方式或某些規(guī)則,則具體的學習內容隨系統(tǒng)所處環(huán)境 (即輸入信號情況)而異,系統(tǒng)可以自動發(fā)現(xiàn)環(huán)境特征和規(guī)律性,具有更近似人腦的功能。

    四、基于神經網絡的煤與瓦斯突出預測模型

    進行煤與瓦斯突出預測,我們首先必須承認煤與瓦斯突出事故的發(fā)生存在著某種規(guī)律性,這些規(guī)律隱藏在歷史數(shù)據(jù)中,從數(shù)學的角度來講,他們表現(xiàn)為一種函數(shù)關系,預測的目的就是要找出這些規(guī)律,并且利用這些規(guī)律。人工神經網絡在事故預測中會有很大的潛力,因為神經網絡可以從紛繁復雜的數(shù)據(jù)中自主地尋找出參數(shù)之間的規(guī)律,具有很強的函數(shù)逼近能力。

    五、技術經濟分析

    利用神經網絡來預測煤與瓦斯突出是一種新的方法,綜合考慮容易測量得到的瓦斯壓力、煤體溫度等和煤與瓦斯突出密切相關因素數(shù)據(jù)來估計瓦斯突出的危險程度?;谏窠浘W絡的自學能力,可以由多個不同的輸入得出分析結果。只要有足夠的數(shù)據(jù)就能完成對網絡模型的訓練??朔艘酝詥我蛩貫橹鞯闹笜私涷炁袛喾▽е碌念A測不準確的問題。采用BP人工神經網絡方法建立模型,并通過幾種改進的BP算法模型的數(shù)據(jù)擬合與預測情況結果分析,說明該模型的有效性。提高煤與瓦斯突出的預測的準確性。

    本設計的基于神經網絡的煤與瓦斯突出預測模型預計需要投資500萬元人民幣就可以在煤礦使用,每一次煤與瓦斯突出事故的發(fā)生平均會造成2000萬元人民幣以上的損失。所以本設計在生產實際中是可用的。

    六、結論

    本文克服了將突出預測僅視為某個因素預測問題的不足,從與煤與瓦斯突出有直接相關的很多參數(shù)出發(fā)進行預測,使模型更能準確地反映突出的潛在規(guī)律。在建立煤與瓦斯突出的BP預測模型的基礎上,通過計算機程序實現(xiàn)了對突出有關參數(shù)的預測,結果表明該方法預測精度高,收斂速度快,是一種實際可行的預測方法。

    有待進一步研究的問題

    煤與瓦斯突出系統(tǒng)多屬性的特點決定了作為煤與瓦斯突出系統(tǒng)行為特征量的煤與瓦斯突出預測的困難性和復雜性。本文所采用的基于神經網絡的煤與瓦斯突出預測方法雖然取得了相當不錯的預測效果,但是由于煤與瓦斯突出是多重因素聯(lián)合效應下的產物,所以很難實現(xiàn)對煤與瓦斯突出的精確預測。

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