【摘 要】
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为推进我国煤与瓦斯突出预测预警技术发展,对预测指标和预警方法的研究现状进行了分析。在预测指标方面,目前我国采用较多的是煤的破坏类型、瓦斯放散指数Δp、煤体坚固性系
【机 构】
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平安煤炭开采工程技术研究院有限责任公司,中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院,深部煤炭开采与环境保护国家重点实验室,安徽理工大学能源与安全学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0808000),面向井下钻孔机器人施工的瓦斯防治钻孔智能设计技术
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为推进我国煤与瓦斯突出预测预警技术发展,对预测指标和预警方法的研究现状进行了分析。在预测指标方面,目前我国采用较多的是煤的破坏类型、瓦斯放散指数Δp、煤体坚固性系数f、瓦斯压力p、钻屑综合指标、钻孔瓦斯涌出初速度q、R值等静态指标;近年来,电磁辐射、声发射、微震监测等可被连续检测的动态预测指标均得到了较好应用,采用的综合指标瓦斯膨胀能也有较高的可靠性。在预测预警方法方面,灰色理论和神经网络等理论和方法在煤与瓦斯突出的预测预警中取得了一定的成果。分析发现,目前的预测指标与方法都存在一定的缺陷,而物理模拟试验
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