基于監測數據源的煤礦瓦斯異常趨勢預警系統

梁建輝

（西山煤電 杜兒坪礦，山西 太原 030022）

基于監測數據源的煤礦瓦斯異常趨勢預警系統

梁建輝

（西山煤電 杜兒坪礦，山西 太原 030022）

研究了煤礦井下瓦斯涌出的影響因素，利用優化趨勢面分析預測與距離冪預測先進技術手段，開發出專用預測數學模型，開發出頻譜分析預測法動態與實時預測預警應用軟件系統，實現了井下瓦斯異常趨勢預警，解決了煤礦安全狀態的實時預測預警難題。

瓦斯涌出；預測數學模型；異常趨勢預警；應用軟件系統

1 概述

隨著煤礦瓦斯防治管理的加強，日益重視瓦斯超限隱患，“超限就是事故”已是煤炭企業日常考核目標。瓦斯超限表明，安全狀況已經處于很危險的境地，防治瓦斯于超限之前應是煤礦本質安全的重要措施。煤礦安全狀態的實時預測預警應是解決本質安全管理的前提，因而具有重大意義。

煤層瓦斯區域性綜合預測是煤礦通風設計和煤礦瓦斯防治的重要基礎，由于煤層屬于沉積性結構特征，因而瓦斯賦存具有區域性規律特點。以往的區域性預測，最常見的是瓦斯地質圖，通常是按有限個測點，利用手工方式在采掘工程圖上繪制。本文利用優化趨勢面分析預測與距離冪預測先進技術手段，具有更高的科學性與高效性，按分源預測法得到測點樣本，預測結果給出統計檢驗指標，能夠自動繪制等值線圖、專題圖、三維曲面。

煤礦瓦斯涌出影響因素十分復雜，受到煤層賦存、瓦斯賦存、開采條件、開采方式、地質條件、抽放效果、通風狀況、生產強度等因素的影響，準確定量預測預報瓦斯涌出量十分困難。但是并不意味著問題不能解決，在一定條件下（譬如在一個小時間片和局部空間區域內），瓦斯涌出可能僅僅與某一個因素或有限個因素有關，而有限個因素往往是疊加關系、而不是相互影響（譬如回采工作面不割煤時，瓦斯涌出主要是煤壁與采空區瓦斯涌出；落煤時增加了落煤瓦斯涌出），極限情況下可能是抽放效果不佳、局部高瓦斯積聚、通風風量不足、工作面連續割煤超強度生產、采空區老頂垮落等，也是多因素疊加關系，加之煤層瓦斯賦存屬于沉積變化。所以在一定區域內的一定時間片內，基于區間值進行實時預測和動態預測是可行和有效的。基于此，研究開發了專用預測數學模型，開發出頻譜分析預測法動態與實時預測預警應用軟件系統，經過實際檢驗得到較為理想的應用效果，從而解決了煤礦安全狀態的實時預測預警難題。觀測值與預測值曲線的對比實例見圖1，預測曲線與監測曲線基本重合，準確性很好，2個月內的平均偏差不到1%。

圖1預測值與監測值的對比分析

2 主要研究成果的功能特點

（1）開發出分源預測法預測工作面測點的瓦斯涌出量與瓦斯抽放量，包括不同煤層瓦斯賦存條件下的本煤層與鄰近層瓦斯涌出率、抽放率、涌出量、抽放量，從而得到樣本涌出量與抽放量的測點數據。（2）提供煤層瓦斯參數計算程序，用于計算煤層瓦斯賦存參數，例如瓦斯壓力、瓦含量等，得到瓦斯參數的空間分布樣本。（3）可對實際工作面瓦斯涌出數據進行統計，得到空間位置下的工作面瓦斯涌出量樣本，或直接利用監測系統數據得到瓦斯涌出量。（4）采用有限個樣本或測點數據，提供優化趨勢面方法或距離冪方法得到瓦斯含量、瓦斯涌出量、抽放量、突出預測參數等的分布模型，自動生成數字礦圖格式的瓦斯參數預測分布等值線圖、二維專題圖、三維曲面圖。（5）開發出工作面瓦斯與C O涌出的連續實時預測預警新技術。能夠隨著煤礦監測系統數據秒級更新動態更新預測結果，缺省統計時間區間分為5個時間片，共30m i n，預測兩個時間片涌出量值。取每個時間片高峰區值為基數，預測未來2個時間片內高峰區值。抽樣檢驗結果顯示，總偏差平均在1%內，可見預測值與實際測量值具有一致性，可滿足應用要求。基礎時間片可按實際情況增加（譬如基礎時間可以取大于30m i n）。從圖1知，預測值在平均值與最大值區間內，并與涌出發展趨勢具有一致性，僅在達到最大值時有些延續偏差；由于依據歷史數據進行預測，這一偏差是正常的，也是必要的。由于提供先進的瓦斯含量、涌出量、抽放量、突出參數等區域性預測方法，優化了預測等值線圖和預測三維曲面圖，見圖2和圖3。（6）創新開發出頻譜預測法工作面瓦斯涌出與C O涌出動態連續預測預警新技術。動態預測與實時預測的區別是動態預測以日為單位，根據此前一定時間段內的監測數據，譬如5日前，預測后2日的數據。由于煤礦工作面生產條件的變化，常規的統計方式，譬如平均值統計方法或最大值方法用于預測意義不大，本技術采用高峰區間數據進行預測得到較理想的效果，可用于宏觀瓦斯管理，監測頁面給出動態預測結果。（7）創新開發出趨勢預測數據挖掘處理應用軟件系統。對于整個煤礦乃至全集團所有工作面的安全狀態進行動態趨勢分析與預測是一項浩大的信息處理工程，為了解決動態及時預測與顯示需求，開發了趨勢預測數據挖掘處理應用軟件系統，該技術能分時對采集數據進行預處理與分類，從而奠定了動態預測基礎，并為煤礦安全簡報編制和安全歷史數據分析提供了基礎數據源。

圖2區域性預測等值線圖

圖3預測三維曲面圖

3 結束語

本文針對目前煤礦的瓦斯問題，研究了煤礦井下瓦斯涌出的影響因素，創造性地提出了井下瓦斯異常趨勢預警系統，開發出趨勢預測數據挖掘處理應用軟件系統，經西山煤電集團屯蘭礦、杜兒坪礦試用，效果良好，值得瓦斯較高礦井推廣應用。

Monitoring-Data-Based Gas Abnormal Accident Trend Warning System

LIANG Jian-hui
(Duerping Mine, Xishan Coal and Electricity Group, Taiyuan Shanxi 030022)

Influential factors of gas emission are studied in mines. Optimizing trend surface analysisprediction and distance power prediction are used to develop a specific prediction mathematics model and adynamic/real- time alerting application software system on spectral analysis. The abnormal accident trendwarning is realized to solve the real- time security forecasting and warning in mines.

gas emission; prediction mathematical models; abnormal accident trend warning;application software system

T D 712+5

A

2012-10-09

梁建輝（1974—），男，山西孝義人，研究生，工程師，從事煤礦機電信息化管理工作。

樊 敏