蘇陳磊，周建偉，陳立偉，錢亞楠

（1.潞安集團(tuán)王莊煤礦，山西長(zhǎng)治 046100；2.潞安集團(tuán)余吾煤業(yè)有限責(zé)任公司，山西 長(zhǎng)治 046100；3.河南理工大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院，河南 焦作 454000）

0 引言

近年來(lái)，隨著煤礦相繼進(jìn)入深部開(kāi)采后，工作面瓦斯超限問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重，使煤礦的安全高效生產(chǎn)受到很大威脅，因此，選擇合理的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型對(duì)減少瓦斯安全事故和礦井的正常生產(chǎn)具有重要意義。

國(guó)內(nèi)外專家在瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方面做了不少研究。魏春榮等[1]提出了灰色-分源預(yù)測(cè)法并構(gòu)建了數(shù)學(xué)模型，結(jié)合灰色理論實(shí)現(xiàn)了對(duì)煤礦瓦斯涌出量的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。付華等[2]通過(guò)蟻群聚類算法對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化，建立了基于ACC-ENN算法的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，提高了預(yù)測(cè)精度。付華、姜偉等[3]針對(duì)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(guò)實(shí)時(shí)優(yōu)化權(quán)值，建立了兩者的耦合預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)模型，選取不同參數(shù)作為回歸因子，利用多個(gè)實(shí)例作為樣本，建立了礦井回采面的回歸預(yù)測(cè)模型。陶云奇、許江等[5]通過(guò)對(duì)回采工作面現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)瓦斯涌出量數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)，并結(jié)合馬爾柯夫模型建立了灰色馬爾柯夫瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，提高了擬合精度和預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。王江榮[6]針對(duì)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(yù)測(cè)模型，并通過(guò)回歸分析確定影響因素，利用原始數(shù)據(jù)求出權(quán)值，提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。施式亮等[7]根據(jù)灰色災(zāi)變預(yù)測(cè)原理，并通過(guò)線性回歸分析，提出了基于GM（1，1）與線性回歸組合的預(yù)測(cè)新方法，解決了傳統(tǒng)方法預(yù)測(cè)時(shí)的數(shù)據(jù)跳變問(wèn)題，提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。張子戌等[8]在傳統(tǒng)的礦山統(tǒng)計(jì)法的基礎(chǔ)上提出了基于瓦斯地質(zhì)數(shù)學(xué)模型法的預(yù)測(cè)新方法，建立了多變量瓦斯預(yù)測(cè)模型，使預(yù)測(cè)結(jié)果更可靠。

工作面瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)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(jìn)速度、上覆巖層活動(dòng)規(guī)律、地質(zhì)構(gòu)造等，由于這些因素的綜合影響，致使現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果具有很大的不準(zhǔn)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(yù)測(cè)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(kāi)采層采動(dòng)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(jìn)行工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)時(shí)不考慮鄰近層的影響。根據(jù)已采綜放工作面的生產(chǎn)情況和預(yù)測(cè)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(jìn)速度、上覆巖層活動(dòng)規(guī)律、地質(zhì)構(gòu)造、相鄰工作面開(kāi)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(jì)算的基本數(shù)據(jù)。煤層瓦斯含量的大小與煤層埋藏深度有關(guān)，與瓦斯生儲(chǔ)蓋條件有關(guān)。一般來(lái)說(shuō)在煤層內(nèi)，瓦斯主要以吸附狀態(tài)存在，極少部分以游離狀態(tài)賦存在煤體微孔隙內(nèi)。如果不卸壓，瓦斯很難釋放涌出。在圍巖內(nèi)，瓦斯主要以游離狀態(tài)存在，極少部分吸附于巖石炭質(zhì)微孔隙內(nèi)。

根據(jù)礦井工作面瓦斯含量測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)，分別以余吾煤礦S2108、N2103、N1101工作面為試驗(yàn)工作面，沿工作面切眼均勻布置測(cè)點(diǎn)，利用現(xiàn)場(chǎng)DGC型瓦斯含量直接測(cè)定裝置，測(cè)定不同采掘工作面的瓦斯含量。

根據(jù)煤層瓦斯含量實(shí)驗(yàn)測(cè)定數(shù)據(jù)，得出余吾煤礦3#煤層瓦斯含量與煤層埋藏深度關(guān)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(guān)系，經(jīng)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(guān)系式：

y=0.0118x-0.2365

其中，相關(guān)系數(shù)r=0.738。

圖1 3#煤層瓦斯含量與煤層埋藏深度關(guān)系圖

1.2 工作面推進(jìn)速度的影響

工作面推進(jìn)速度對(duì)瓦斯涌出的影響已被生產(chǎn)實(shí)踐所證實(shí)。推進(jìn)速度越快，單位時(shí)間內(nèi)工作面卸壓的范圍就越大，絕對(duì)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(jìn)速度快的工作面瓦斯涌出量—般都較大，推進(jìn)速度慢的工作面瓦斯涌出量一般就小。

此外，推進(jìn)速度的改變意味著產(chǎn)量發(fā)生變化，當(dāng)工作面產(chǎn)量大時(shí)，推進(jìn)速度越快，煤壁預(yù)排時(shí)間越短，煤在運(yùn)出煤礦過(guò)程中損失量就越小，殘存量就越大；當(dāng)工作面產(chǎn)量低時(shí)，推進(jìn)速度慢，煤壁預(yù)排時(shí)間變長(zhǎng)，瓦斯損失量就變大，殘存量就稍小一些。因此，在進(jìn)行瓦斯涌出量預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)考慮推進(jìn)速度對(duì)煤層殘存瓦斯含量的影響。另外，一般進(jìn)行瓦斯涌出量預(yù)測(cè)都是按照煤礦平均日產(chǎn)量進(jìn)行計(jì)算的，但是在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，由于現(xiàn)場(chǎng)不確定因素的存在，不可能完全按照設(shè)計(jì)產(chǎn)量進(jìn)行生產(chǎn)，因此在計(jì)算時(shí)應(yīng)參照現(xiàn)場(chǎng)平均日產(chǎn)量進(jìn)行綜合分析計(jì)算，使預(yù)測(cè)值誤差盡可能小。

表1 綜放工作面瓦斯涌出量統(tǒng)計(jì)表

1.3 上覆巖層活動(dòng)規(guī)律的影晌

上覆巖層的活動(dòng)規(guī)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(jìn)，直接頂隨之垮落，工作面上覆巖層將會(huì)產(chǎn)生大量裂隙，應(yīng)力分布狀態(tài)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(huì)沿著裂隙進(jìn)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(jìn)，老頂巖層暴露，在其自重及上覆巖層的作用下也會(huì)發(fā)生折斷和垮落，上覆巖層將會(huì)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?；夭善陂g，隨著工作面的推進(jìn)，頂板的周期來(lái)壓會(huì)使這種現(xiàn)象周而復(fù)始的出現(xiàn)，造成工作面瓦斯涌出量周期性增加。

1.4 地質(zhì)構(gòu)造的影響

地質(zhì)構(gòu)造對(duì)瓦斯涌出量的影響僅次于煤層原始瓦斯含量，主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是地質(zhì)構(gòu)造可以改變煤層瓦斯含量的分布規(guī)律，二是地質(zhì)構(gòu)造可以改變瓦斯的運(yùn)移規(guī)律。

地質(zhì)構(gòu)造主要包括褶曲構(gòu)造、推覆構(gòu)造和伸展構(gòu)造。一般來(lái)講，褶曲構(gòu)造中向斜構(gòu)造比背斜構(gòu)造更有利于瓦斯保存，對(duì)于向斜而言，兩翼的傾角越大，則瓦斯越容易逸散；對(duì)于背斜而言，一般軸部裂隙發(fā)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(gòu)造主要包括褶皺推覆和逆沖推覆兩個(gè)基本類型，褶皺推覆構(gòu)造能形成區(qū)域性封蓋構(gòu)造條件而有利于瓦斯保存，逆沖推覆構(gòu)造一般在單斜構(gòu)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(gòu)造由于發(fā)育時(shí)期和運(yùn)動(dòng)學(xué)特征差異，瓦斯賦存亦有所不同。

綜上所述，需引進(jìn)地質(zhì)構(gòu)造系數(shù)對(duì)綜放面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。根據(jù)余吾煤礦3#煤層已采綜放工作面瓦斯涌出量和地質(zhì)構(gòu)造條件分析，地質(zhì)構(gòu)造影響系數(shù)為0.8～1.3。具體數(shù)值可根據(jù)工作面所處位置、地質(zhì)構(gòu)造形態(tài)、斷層落差等方面進(jìn)行綜合分析。

1.5 相鄰工作面開(kāi)采情況的影響

根據(jù)余吾煤礦3#煤層已采綜放工作面瓦斯涌出量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，相鄰工作面開(kāi)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(yù)測(cè)模型

綜放工作面開(kāi)采層瓦斯涌出量主要包括煤壁預(yù)排瓦斯涌出、丟煤瓦斯涌出和落煤瓦斯涌出。實(shí)際上，除了以上影響因素外，在計(jì)算開(kāi)采層瓦斯涌出量時(shí)還應(yīng)考慮圍巖瓦斯涌出和準(zhǔn)備巷道預(yù)排瓦斯對(duì)開(kāi)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(yù)測(cè)模型如下：

式中：Q為開(kāi)采層相對(duì)瓦斯涌出量，m3/t；K1為圍巖瓦斯涌出系數(shù)，K1取1.1～1.3；K2為準(zhǔn)備巷道預(yù)排瓦斯涌出系數(shù)，K2=（L-2h）/L，其中 L為工作面長(zhǎng)度，h為掘進(jìn)巷道預(yù)排等值寬度；K3為地質(zhì)構(gòu)造影響系數(shù)，K3取0.8～1.3；K4為丟煤瓦斯涌出系數(shù)，用回采率的倒數(shù)計(jì)算；W0為煤層原始瓦斯含量，m3/t；Wc為運(yùn)出煤礦后煤的殘存瓦斯含量，m3/t，根據(jù)工作面推進(jìn)速度和實(shí)際日產(chǎn)量綜合分析確定。

表2 不同類型綜放工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

運(yùn)用所建立的模型和分源預(yù)測(cè)法同時(shí)對(duì)余吾煤礦不同類型綜放工作面進(jìn)行瓦斯涌出量預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2，分源預(yù)測(cè)法和模型預(yù)測(cè)結(jié)果誤差值對(duì)比圖如圖2所示。

圖2 分源預(yù)測(cè)法和模型預(yù)測(cè)結(jié)果誤差值對(duì)比

由表2數(shù)據(jù)和圖2曲線圖可以明顯看出，所建立的模型預(yù)測(cè)結(jié)果相較于分源預(yù)測(cè)法更精確，誤差更小，且針對(duì)不同類型的工作面都能保持較低的誤差值，更接近于實(shí)際工作面瓦斯涌出量，是一種有效可行的預(yù)測(cè)方法。

3 結(jié) 論

1）綜放工作面開(kāi)采層瓦斯涌出量受多方面因素影響，各參數(shù)受實(shí)際生產(chǎn)情況與地質(zhì)構(gòu)造變化情況影響較大，所建立的預(yù)測(cè)模型有效地解決了上述問(wèn)題，是一種有效可行的預(yù)測(cè)方法。

2）傳統(tǒng)的分源預(yù)測(cè)法的預(yù)測(cè)結(jié)果相較于實(shí)際瓦斯涌出量誤差較大，建立的多參量預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果良好，很好的縮小了預(yù)測(cè)誤差，精度較高，能夠滿足礦井實(shí)際生產(chǎn)使用，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)礦井綜放工作面開(kāi)采層瓦斯涌出量的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。