綜放工作面瓦斯涌出量預測模型研究*

蘇陳磊，周建偉，陳立偉，錢亞楠

（1.潞安集團王莊煤礦，山西長治 046100；2.潞安集團余吾煤業有限責任公司，山西 長治 046100；3.河南理工大學安全科學與工程學院，河南 焦作 454000）

0 引言

近年來，隨著煤礦相繼進入深部開采后，工作面瓦斯超限問題越來越嚴重，使煤礦的安全高效生產受到很大威脅，因此，選擇合理的瓦斯涌出量預測模型對減少瓦斯安全事故和礦井的正常生產具有重要意義。

國內外專家在瓦斯涌出量預測方面做了不少研究。魏春榮等[1]提出了灰色-分源預測法并構建了數學模型，結合灰色理論實現了對煤礦瓦斯涌出量的長期動態預測。付華等[2]通過蟻群聚類算法對Elman神經網絡進行了優化，建立了基于ACC-ENN算法的瓦斯涌出量預測模型，提高了預測精度。付華、姜偉等[3]針對回采面瓦斯涌出量的不同特征，提出了CIPSO和Elman的耦合算法，通過實時優化權值，建立了兩者的耦合預測模型。張勝軍、朱瑞杰等[4]提出了利用回歸分析的思路建立預測模型，選取不同參數作為回歸因子，利用多個實例作為樣本，建立了礦井回采面的回歸預測模型。陶云奇、許江等[5]通過對回采工作面現場實測瓦斯涌出量數據取自然對數，并結合馬爾柯夫模型建立了灰色馬爾柯夫瓦斯涌出量預測模型，提高了擬合精度和預測結果的準確性。王江榮[6]針對線性回歸模型的不足提出了基于遺傳算法的多元線性回歸預測模型，并通過回歸分析確定影響因素，利用原始數據求出權值，提高了預測準確度。施式亮等[7]根據灰色災變預測原理，并通過線性回歸分析，提出了基于GM（1，1）與線性回歸組合的預測新方法，解決了傳統方法預測時的數據跳變問題，提高了預測結果的可靠性。張子戌等[8]在傳統的礦山統計法的基礎上提出了基于瓦斯地質數學模型法的預測新方法，建立了多變量瓦斯預測模型，使預測結果更可靠。

工作面瓦斯涌出量的預測受到多方面因素的影響，包括煤層原始瓦斯含量、煤層厚度、工作面推進速度、上覆巖層活動規律、地質構造等，由于這些因素的綜合影響，致使現場數據和預測結果具有很大的不準確性。因此，考慮多方面因素建立包含多參量的瓦斯涌出量預測模型是十分必要的。

1 影響綜放工作面瓦斯涌出的因素分析

余吾煤礦3#煤層與9#煤層的層間距為61.83m，受開采層采動影響，下鄰近層能向工作面涌出卸壓瓦斯的巖層破壞范圍取60m，因此在進行工作面瓦斯涌出量預測時不考慮鄰近層的影響。根據已采綜放工作面的生產情況和預測瓦斯涌出量綜合研究分析，影響綜放工作面瓦斯涌出的主要因素有煤層原始瓦斯含量、工作面推進速度、上覆巖層活動規律、地質構造、相鄰工作面開采情況等。

1.1 煤層原始瓦斯含量的影響

煤層原始瓦斯含量是瓦斯涌出量計算的基本數據。煤層瓦斯含量的大小與煤層埋藏深度有關，與瓦斯生儲蓋條件有關。一般來說在煤層內，瓦斯主要以吸附狀態存在，極少部分以游離狀態賦存在煤體微孔隙內。如果不卸壓，瓦斯很難釋放涌出。在圍巖內，瓦斯主要以游離狀態存在，極少部分吸附于巖石炭質微孔隙內。

根據礦井工作面瓦斯含量測定標準，分別以余吾煤礦S2108、N2103、N1101工作面為試驗工作面，沿工作面切眼均勻布置測點，利用現場DGC型瓦斯含量直接測定裝置，測定不同采掘工作面的瓦斯含量。

根據煤層瓦斯含量實驗測定數據，得出余吾煤礦3#煤層瓦斯含量與煤層埋藏深度關系如圖1所示。由圖1可以看出，3#煤層瓦斯含量與埋藏深度之間存在線性關系，經回歸分析得出了3#煤層瓦斯含量y與埋藏深度x之間的關系式：

y=0.0118x-0.2365

其中，相關系數r=0.738。

圖1 3#煤層瓦斯含量與煤層埋藏深度關系圖

1.2 工作面推進速度的影響

工作面推進速度對瓦斯涌出的影響已被生產實踐所證實。推進速度越快，單位時間內工作面卸壓的范圍就越大，絕對瓦斯涌出量也就越大，反之則越小。表1是余吾煤礦部分綜放工作面的瓦斯涌出資料，從表中可以看出，推進速度快的工作面瓦斯涌出量—般都較大，推進速度慢的工作面瓦斯涌出量一般就小。

此外，推進速度的改變意味著產量發生變化，當工作面產量大時，推進速度越快，煤壁預排時間越短，煤在運出煤礦過程中損失量就越小，殘存量就越大；當工作面產量低時，推進速度慢，煤壁預排時間變長，瓦斯損失量就變大，殘存量就稍小一些。因此，在進行瓦斯涌出量預測時應考慮推進速度對煤層殘存瓦斯含量的影響。另外，一般進行瓦斯涌出量預測都是按照煤礦平均日產量進行計算的，但是在實際生產過程中，由于現場不確定因素的存在，不可能完全按照設計產量進行生產，因此在計算時應參照現場平均日產量進行綜合分析計算，使預測值誤差盡可能小。

表1 綜放工作面瓦斯涌出量統計表

1.3 上覆巖層活動規律的影晌

上覆巖層的活動規律也是影響工作面瓦斯涌出量的重要因素之一，伴隨著工作面的推進，直接頂隨之垮落，工作面上覆巖層將會產生大量裂隙，應力分布狀態急劇變化，形成一定范圍的瓦斯卸壓帶，賦存與瓦斯卸壓帶中的瓦斯就會沿著裂隙進入回采工作面，造成初采期瓦斯涌出量第一次高峰。隨著工作面的推進，老頂巖層暴露，在其自重及上覆巖層的作用下也會發生折斷和垮落，上覆巖層將會形成更大的瓦斯卸壓帶，造成初采期瓦斯涌出量的第二次高峰。在正常回采期間，隨著工作面的推進，頂板的周期來壓會使這種現象周而復始的出現，造成工作面瓦斯涌出量周期性增加。

1.4 地質構造的影響

地質構造對瓦斯涌出量的影響僅次于煤層原始瓦斯含量，主要表現在兩個方面，一是地質構造可以改變煤層瓦斯含量的分布規律，二是地質構造可以改變瓦斯的運移規律。

地質構造主要包括褶曲構造、推覆構造和伸展構造。一般來講，褶曲構造中向斜構造比背斜構造更有利于瓦斯保存，對于向斜而言，兩翼的傾角越大，則瓦斯越容易逸散；對于背斜而言，一般軸部裂隙發育較密集，形成瓦斯逸散通道，因此背斜軸部含氣性較差，越往兩翼含氣性變好。推覆構造主要包括褶皺推覆和逆沖推覆兩個基本類型，褶皺推覆構造能形成區域性封蓋構造條件而有利于瓦斯保存，逆沖推覆構造一般在單斜構造背景中共生，而逆沖斷層面可以很好的阻隔瓦斯逸散，有利于瓦斯保存。伸展構造由于發育時期和運動學特征差異，瓦斯賦存亦有所不同。

綜上所述，需引進地質構造系數對綜放面瓦斯涌出量預測結果進行修正。根據余吾煤礦3#煤層已采綜放工作面瓦斯涌出量和地質構造條件分析，地質構造影響系數為0.8～1.3。具體數值可根據工作面所處位置、地質構造形態、斷層落差等方面進行綜合分析。

1.5 相鄰工作面開采情況的影響

根據余吾煤礦3#煤層已采綜放工作面瓦斯涌出量統計數據分析，相鄰工作面開采情況的不同其瓦斯涌出量也有較大差異。在相同條件下，普通（四周未采）工作面瓦斯涌出量比孤島工作面要大，半孤島工作面瓦斯涌出量在兩者之間。

2 瓦斯涌出量預測模型

綜放工作面開采層瓦斯涌出量主要包括煤壁預排瓦斯涌出、丟煤瓦斯涌出和落煤瓦斯涌出。實際上，除了以上影響因素外，在計算開采層瓦斯涌出量時還應考慮圍巖瓦斯涌出和準備巷道預排瓦斯對開采層瓦斯涌出的影響。因此，建立了包含多參量的綜放工作面瓦斯涌出量預測模型如下：

式中：Q為開采層相對瓦斯涌出量，m3/t；K1為圍巖瓦斯涌出系數，K1取1.1～1.3；K2為準備巷道預排瓦斯涌出系數，K2=（L-2h）/L，其中 L為工作面長度，h為掘進巷道預排等值寬度；K3為地質構造影響系數，K3取0.8～1.3；K4為丟煤瓦斯涌出系數，用回采率的倒數計算；W0為煤層原始瓦斯含量，m3/t；Wc為運出煤礦后煤的殘存瓦斯含量，m3/t，根據工作面推進速度和實際日產量綜合分析確定。

表2 不同類型綜放工作面瓦斯涌出量預測結果對比

運用所建立的模型和分源預測法同時對余吾煤礦不同類型綜放工作面進行瓦斯涌出量預測，預測結果見表2，分源預測法和模型預測結果誤差值對比圖如圖2所示。

圖2 分源預測法和模型預測結果誤差值對比

由表2數據和圖2曲線圖可以明顯看出，所建立的模型預測結果相較于分源預測法更精確，誤差更小，且針對不同類型的工作面都能保持較低的誤差值，更接近于實際工作面瓦斯涌出量，是一種有效可行的預測方法。

3 結 論

1）綜放工作面開采層瓦斯涌出量受多方面因素影響，各參數受實際生產情況與地質構造變化情況影響較大，所建立的預測模型有效地解決了上述問題，是一種有效可行的預測方法。

2）傳統的分源預測法的預測結果相較于實際瓦斯涌出量誤差較大，建立的多參量預測模型預測結果良好，很好的縮小了預測誤差，精度較高，能夠滿足礦井實際生產使用，可以實現對礦井綜放工作面開采層瓦斯涌出量的長期動態預測。