郭盼盼,毛潤奇
(山西蘭花科創玉溪煤礦有限責任公司,山西 晉城 048000)
煤與瓦斯突出是地壓、瓦斯、重力和煤的物理性質綜合作用的結果,是一種異常的瓦斯動力現象。實際的預測敏感指標應該是能夠充分反映造成突出的三個因素(重力除外),而事實上,目前常使用的預測指標只能對這三個突出預測要素的間接和部分反映。但是對于不同礦井、煤層,突出的主導因素有所不同,突出的主導要素各有不同,導致突出發生的3個因素的比重是不一樣的。因此,它主要反映某1要素或突出3要素中2個或3個要素的不同指標,其預測突出危險性的敏感性也會有所差異。
瓦斯壓力與煤的物理性質在煤與瓦斯突出發生過程中起著舉足輕重的作用。煤鉆屑解吸指標K1指標在固定粒度、固定重量、固定暴露時間等條件下,綜合反映瓦斯壓力和煤質性質,其實質為初始解吸量。沈陽所在實驗室對煤鉆屑瓦斯的脫吸指標與瓦斯壓力、粒度及脫吸時間的關系進行了研究。對煤鉆屑瓦斯解吸指標的影響程度有了一定的掌握。瓦斯壓力和煤的物理性質在工作面前的特性決定了鉆屑解吸指標的大小,壓力越大的瓦斯K1越大。
山西蘭花科創玉溪煤礦地處山西省南部,樊莊普查區東南部,屬山區。行政區劃隸屬沁水縣胡底鄉,屬于半山區。井田面積26.147km2,核定開采3號煤層,地質儲量2.16×108t,可采儲量1.42×108t。是一座沒有煤塵爆炸危險的煤與瓦斯突出礦井,屬非自燃煤層,水文地質類型為中等型,年產原煤240×104t,主采3 號煤層。井下布置1 個回采工作面(1301 采煤工作面)及2個掘進工作面(1302回風2順槽掘進工作面、1302回風3順槽掘進工作面)。
玉溪煤礦3 號煤層局部突出預測敏感指標臨界值項目考察期間,采用S 值、K1值、Δh2值作為預測指標。各預測指標在現場考察跟蹤過程中均參照《細則》中參考臨界值,S=6.0kg/m、K1=0.5mL/(g ·min1/2)、Δh2=200Pa。突出預測中的任意一項指標超過了以上臨界值?;蛟谑┕ゃ@孔的過程中出現噴孔、吸鉆、頂鉆等明顯煤與瓦斯突出征兆時,將工作面定為有突出危險性,否則為無突出危險工作面。
突出預測指標的測值除受工作面突出危險性大小影響外,還在一定程度上受到現場測試條件、儀器性能、操作人員責任心等外部條件和人為因素影響。對于敏感指標而言,工作面突出危險性對指標測值的影響程度遠遠大于外部條件和人為因素的影響程度,預測指標能很好地區分突出危險工作面和非突出危險工作面。而對于不敏感指標,指標測值受工作面突出危險程度的影響與受外部條件、人為因素的影響相差不大,在突出危險工作面和非突出危險工作面的測值相重疊,不能或不易區分。
通過現場考察1302 回風2 順槽掘進工作面、1302回風3順槽掘進工作面和1301采煤工作面。共統計K1值264 組(見表1)、S 值264 組(見表2),Δh2值76 組(見表3)。
表1 鉆屑瓦斯解吸指標K1值分布統計表
表2 鉆屑量S值分布統計表
表3 鉆屑瓦斯解吸指標Δh2值分布統計表
對跟蹤和統計的K1值264 組數據分析整理可知:鉆屑瓦斯解吸指標K1發生過超標10 次,最大值為1.37mL/(g·min1/2),超過《細則》中給出的臨界值0.5mL/(g·min1/2),最小值為0.08mL/(g·min1/2),一般為0~0.4mL/(g·min1/2)(占89.77%),說明鉆屑瓦斯解吸指標K1對于玉溪煤礦3 號煤層具有一定的敏感性,可作為玉溪煤礦3號煤層突出預測指標。
對考察跟蹤的76 組鉆屑瓦斯解吸指標Δh2數據分析整理可知:鉆屑瓦斯解吸指標Δh2發生過超標12 次,Δh2max值最大為600Pa,超過《細則》中給出的臨界值200Pa,最小為40Pa,數值分布比較分散。說明鉆屑瓦斯解吸指標Δh2對于玉溪煤礦3號煤層具有一定的敏感性,可作為玉溪煤礦3號煤層突出預測指標。
對在跟蹤和統計的S值264組數據分析整理可知:Smax值最大值為5.4kg/m,未超過《細則》參考臨界值6kg/m,最小值為2.0kg/m,一般為2.0~4.0kg/m(占97.35%)。在預測指標K1和Δh2同時超標的檢測位置,鉆屑量S值超標0次,表明鉆屑量S值指標對于玉溪煤礦3號煤層敏感性較差,只能作為玉溪煤礦3 號煤層突出預測輔助指標。
(1)煤層厚度:1302回風2順槽掘進工作面及1302回風3順槽掘進工作面煤厚5.8~6.1m;1301綜采工作面煤厚5.8~6.2m。
(2)煤層埋深:考察地點1302回風2順槽掘進工作面檢測里程1229~1870.5m,煤層埋深+546~+694m??疾斓攸c1302 回風3 順槽掘進工作面檢測里程1089~2016.5m,煤層埋深+558~+698m。
(3)煤層瓦斯:1302工作面原始瓦斯含量為18.68m3/t,河南理工大學對玉溪煤礦1302北底抽巷各鉆場覆蓋區域實測殘余瓦斯含量最大值如表4所示:
表4 1302工作面區域范圍瓦斯含量
(4)1301 采煤工作面原始瓦斯含量18.68m3/t,對1301工作面第二單元(切眼以西50~360m)實測殘余瓦斯含量最大值為7.26m3/t,反演殘余瓦斯壓力最大值為0.5MPa。
灰色關聯分析是根據各因素變化曲線幾何形狀的相似程度,來判斷因素之間關聯程度的方法,通過對動態過程發展態勢的量化分析,完成對系統內時間序列有關統計數據幾何關系的比較,求出參考數列與各比較數列之間的灰色關聯度。本次運用灰色關聯分析,通過分析和確定因子間的影響程度或因子對主行為貢獻程度的方法,它彌補了采用數理統計方法進行系統分析的不足,對樣本有無規律都同樣實用,也不會出現量化結果與定性分析結果不符的現象?;疑到y理論分析基本思想是首先選擇參考序列,繼而確定出反映煤與瓦斯突出系統內在規律的映射量模型,然后計算出各預測指標與映射量之間的關聯系數和關聯度,最終建立突出預測敏感指標確定方法的理論分析體系。
(1)灰色關聯模型的建立。根據灰色系統理論,其數字模型可概括為:設有一母因素數列,記為:
同時將子因素數列,記為:
(2)數據的無量綱化處理。由于鉆屑瓦斯解吸指標K1與Δh2、鉆屑量S在數值上存在較大差異,而且其單位也不同,為抵消各指標在數量級和單位差異上的影響,需要對各指標的預測數據進行標準化處理,此處采用均值化算子對各指標數值轉換如下:
式中: X′j(i)——各指標無量綱變換量,i=1,2,3,4,…,n;j=1,2,3;
Xˉj——各預測指標K1、Δh2、S的樣本平均,j=1,2,3由下式確定:
(3)灰色關聯函數?;疑P聯函數計算模型為:
式中:Δj(min )=minjmini|X0( i )-Xj( i )|,i=1,2,3,…,m;j=1,2,3…,n
Δj(max )=maxjmaxi|X0( i )-Xj( i )|,i=1,2,3,…,m;j=1,2,3,…,n
Δj=|X0( i )-Xj( i )|,i=1,2,3,…,m,j=1,2,3,…,n;
ξj( i )第i時刻比較序列Xj(i)與參考序列X0(i)的相對差值;
K——分辨系數,取K=0.5;
m——比較數列個數;
n——分析數據組數;
X0( i )——參考序列,即建立的系統映射量;
其它符號意義同前。
根據上述公式計算得到的關聯系數值很多,為了便于進行整體信息的比較,減少信息的分散,將各個時刻的關聯系數計算得到一個平均值,即為關聯度,由此,各預測指標與煤與瓦斯突出危險性的關聯度為各指標突出危險性間的關聯度可表示為:
通過上述公式計算可得,影響要素與煤層突出危險性之間的敏感關系,由灰色關聯分析可知,關聯度數值越大表示兩個量之間的關系越緊密,其中關聯度數值最大的就是所需要的敏感指標。
選取的264 組鉆屑瓦斯解吸指標K1、鉆屑量S,76組Δh2數據作為基礎數據。同時采用各區域范圍的實測最大殘余瓦斯含量作為參考數列X0(j)由于指標在數量級和量綱上存在差異,為消除這種差異對結果造成的影響,根據公式(1)將各預測指標進行無量綱處理,再根據公式(3)可得各指標的灰色關聯度,最后求平均值得到如表5所示的結果。
表5 預測指標關聯度分析結果
由表5可以看出,各指標對煤與瓦斯突出的敏感性的先后順序為:鉆屑瓦斯解吸指標K1>鉆屑瓦斯解吸指標Δh2>鉆屑量S。
由此可見,在玉溪煤礦鉆屑瓦斯解吸指標K1值在3號煤層的突出預測中最為敏感,可作為3號煤層預測敏感指標。