高瓦斯突出

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基于瓦斯抽采孔的煤层注水降尘技术在高瓦斯突出煤层综采工作面的应用
针对高瓦斯突出煤层综采工作面粉尘污染问题,利用回风巷瓦斯抽采孔进行煤层注水降尘试验。研究分析了注水量、注水流量和注水压力随时间的变化,以及注水前后煤体水分增量和降尘效果。 结果表明,利用瓦斯抽采孔进行动静压结合注水减尘,操作简便,减少了注水钻孔施工量。注水后,煤体水分增量超过1%,司机位置总粉尘浓度从1 335.5 mg/m3降至681.1 mg/m3,呼吸性粉尘浓度从358.6 mg/m3降至167.1 mg/m3,降尘效率分别为49.0%和53.4%。采煤机下风侧15 m处总粉尘浓度从1 108.9 mg/m3降至526.8 mg/m3,呼吸性粉尘浓度从303.9 mg/m3降至145.8 mg/m3,降尘效率分别为52.5%和52.0%。
煤矿瓦斯突出事故的成因分类研究
为了识别导致煤与瓦斯突出的因素,并制定预防措施以降低事故率,本研究基于“2-4”模型建立了煤矿瓦斯突出事故的成因分类框架。分析了93起重大煤矿瓦斯突出事故的直接原因、间接原因、根本原因和根源原因,揭示了各类事故原因的具体表现和主要因素,并提出了相应的控制措施。研究结果显示,事故原因可分为13类因素,包括不安全的操作行为、物态条件、间接因素和根本因素,其中违章放炮、突出前兆、安全意识不足、培训管理不完善和安全意识低等因素是事故发生的主要原因。
基于结构应力的煤与瓦斯突出区域预测
从潘一矿13-1煤层煤与瓦斯突出特征出发,探讨了突出机理,认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型。针对这种类型的煤与瓦斯突出,从突出的各种控制因素和预测方法的工程可行性角度进行了讨论。指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和共性,并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息,对勘探和测井资料进行充分的数据挖掘。结合支持向量机等先进的分类算法,提出了基于多因素模式识别的区域预测方法,既有理论基础,又具有工程实用性和操作性。
中梁山南矿煤与瓦斯突出规律及主控因素研究
中梁山南矿煤与瓦斯突出问题严重。基于该矿瓦斯地质实测数据,结合区域及井田构造演化规律,分析了煤与瓦斯突出特征及主控因素。 研究表明,中梁山南矿煤与瓦斯突出以中小型和倾出为主,突出强度随煤层埋深增加而增大。突出多发生于石门及工作面平巷,断层影响带为突出易发区域,其中K1、K10煤层突出最为严重,西翼煤层亦具有较高突出危险性。 通过分析煤层埋深、顶底板岩性、煤厚及其变化、软分层、地质构造等因素对煤与瓦斯突出的影响,发现断层构造和煤层厚度及其变化是该矿煤与瓦斯突出的主要控制因素。
煤与瓦斯突出模拟实验装置的力学加载优化研究
煤与瓦斯突出的物理相似模拟实验是深入研究其机理的重要手段。目前,针对大尺寸实验装置的力学加载要求,研究者普遍采用多组液压缸分布加载或提高加载系统刚度及液压缸能力等方式进行优化。此外,利用COMSOL模拟软件的固体力学模块分析了不同压板结构对煤体应力变形的影响,结果显示,梯形结构压板能够提高加载系统施加应力的均匀性。
构造挤压剪切对郑州矿区煤与瓦斯突出控制的影响
通过对郑州矿区煤与瓦斯突出矿井及历年突出事故的分布特征进行统计分析,结果显示,NNE–NE向和NW–NNW向的构造叠加及滑动构造挤压剪切作用在郑州矿区煤与瓦斯突出控制中起着显著作用。该矿区以五指岭断层–樊寨断层为界,突出矿井和瓦斯矿井展布呈现出明显的北西向分区分带性,如大平、超化等突出矿井位于矿区南部构造复合地带,突出点多分布在构造挤压剪切作用强烈的区域。
安顺煤矿煤与瓦斯突出预测指标及临界值研究
为提升生产安全和突出预测准确性,对安顺煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行现场跟踪和统计分析。确定了突出敏感指标及其临界值的选定标准和测试方案。研究表明,钻孔瓦斯涌出初速度q是该矿突出预测的关键指标,其临界值定为q=5 L/min。这些理论数据和参数为实际突出预测提供了重要支持,并已初步验证。
煤与瓦斯突出预测敏感指标的新方法探索及应用
煤与瓦斯突出预测敏感指标的确定对安全开采至关重要。分析了传统确定方法的局限性,并提出了基于统计分析的新方法,以确定不同地质条件下的预测指标适用性。在开滦矿区的实际应用中发现,钻孔瓦斯涌出初速度指标适用于典型突出煤层,瓦斯解吸指标适用于主要瓦斯型突出煤层,钻屑量指标适用于主要应力型突出煤层。研究表明,高应力是开滦矿区控制突出的主要因素,其次是高压瓦斯,关键预测指标为钻屑量和瓦斯解吸指标。
基于模式识别技术的煤与瓦斯突出危险性概率预测
通过对活动构造、最大主应力、瓦斯压力和瓦斯含量等关键因素进行统计分析,建立了煤与瓦斯突出预测的模式识别准则和模型。利用模式识别方法,实现了煤层突出危险性的分单元概率预测,并据此划分出突出危险区、威胁区和安全区。这种方法有效克服了单一指标预测结果的不确定性,实现了多指标定量化预测,从而提高了预测结果的可靠性。
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