瓦斯涌出

现场测试分析表明，采煤机牵引速度与瓦斯涌出浓度呈正相关。

引入随机森林算法构建回采工作面瓦斯涌出预测模型，研究表明该模型预测效果较好。

平岗煤矿1202工作面瓦斯含量高，虽已采取瓦斯抽放措施，但在破煤生产过程中瓦斯涌出量依然较大。由于巷道面积和风速的限制，单纯依靠增加风量冲淡瓦斯的方法无法完全满足安全生产的需求。 通过对1202工作面割煤速度与瓦斯涌出量进行统计分析，研究发现两者之间呈现多项式关系，并推导出相应的计算公式。该研究结果可为新工作面割煤的安全高效生产提供理论依据。

为了准确预测回采工作面瓦斯涌出量，该研究结合主成分回归分析和BP神经网络原理，利用现场实测数据，通过多元统计分析软件SPSS分析影响瓦斯涌出量的因素之间的相关性，并提取主成分作为BP神经网络的输入参数，构建预测模型。研究结果显示，PCA-BP神经网络模型预测值与实际值的相对误差最大为2.820%，最小为2.036%，平均为2.357%，精度高于其他预测模型。该模型可为降低事故发生率和矿井延深水平提供有效的指导。

分析了2010年至2019年间我国低瓦斯煤矿发生的瓦斯爆炸事件。从所有权、事故地点、事故原因、煤矿产能、发生时间、事故诱因和事故类型等多个角度探讨了其发生规律。研究表明，年产量30万吨以下的煤矿更容易发生瓦斯爆炸事件，主要诱因是通风不畅。相对而言，低瓦斯煤矿更易发生重大事故，因此需加强技术和管理措施，有效消除安全隐患。

统计分析了鹤壁三矿在勘探和开采过程中瓦斯涌出量的变化情况，探讨了影响瓦斯赋存的地质因素，并研究了瓦斯赋存和运移的地质条件。研究结果揭示了影响瓦斯分布的地质规律，对矿井通风设计和采掘布置具有指导意义，有助于采取针对性的瓦斯防治措施。

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%。

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。

通过调查、分析遵义矿区瓦斯井分布、抽采实施效果，揭示了区域瓦斯抽采技术使用状况和特点，探讨了存在的不足，为优化抽采技术和加强瓦斯防治管理提供了依据，助力提升区域煤矿安全生产水平。

煤矿瓦斯监测数据蕴含着丰富的信息，有效地利用这些数据对于保障煤矿安全生产至关重要。 聚类分析作为一种重要的数据挖掘技术，可以用于识别瓦斯监测数据中的模式和趋势。 以模糊K-均值算法为例， 通过选取关键指标进行模糊聚类分析，可以评估工作区当前的安全状态，为预警和决策提供支持。