论文部分内容阅读
随着煤矿进入深部开采,地应力及瓦斯压力逐步加大,煤与瓦斯突出危险性逐渐增大,预测难度加大。现行单一预测方法难以做到实时分析和多指标融合,预测准确率不高,容易因现场测试过程中存在的干扰产生误报。本文基于声发射、电磁辐射、瓦斯浓度三种信号在煤与瓦斯突出危险监测预警中的应用现状,在发耳煤矿构建了煤与瓦斯突出声电瓦斯监测预警系统,分析了发耳煤矿常规指标与声电瓦斯信号的对应关系。对声电信号的干扰特征进行了分析,并应用奇异值分解降噪方法对干扰信号进行了滤除。分析了声电瓦斯的突出危险前兆特征,在此基础上提取了声电瓦斯的特征信息,提出了趋势预警方法,并确定了预警临界值,解决了声电瓦斯特征信息提取定量化的问题。利用层次分析法确定了声发射、电磁辐射、瓦斯浓度在综合预警中的权重大小,从而建立了声电瓦斯综合预警模型,经过现场验证,综合预警模型预警准确率高,预警效果良好。主要研究成果如下:(1)确定了声电瓦斯指标与常规指标对比分析的最佳时间尺度为24h。取声电瓦斯24h平均值与常规指标对比分析,发现声电瓦斯指标与常规预测指标、煤层厚度均有很好的对应性,侧面说明了声电瓦斯监测预警的可行性。(2)声电干扰信号主要分为两类:一类是“毛刺”型干扰信号,一类是“n”型干扰信号,声发射、电磁辐射信号的奇异值分解最佳时间尺度均为8小时。奇异值分解降噪方法可有效去除干扰信号,与五点平均法相比,降噪效果更好。(3)突出危险发生前,声电瓦斯信号会有增大或下降的趋势。应用线性拟合分析方法提取声电瓦斯拟合曲线的斜率K,相关性系数R~2,变化率C三个参数作为声电瓦斯特征信息。基于此提出了趋势预警法作为单一指标预警方法,并确定了预警临界值。(4)利用层次分析法确定了声发射强度、电磁辐射强度、瓦斯浓度在综合预警中的权重大小分别为0.2、0.3、0.5;根据综合预警指标大小,将声电瓦斯综合预警模型的预警状态划分为绿色无预警、黄色预警提示、红色危险预警三类。(5)声电瓦斯综合预警模型可靠性高,危险预警准确率为90%,误报率为10%,无漏报情况,针对无危险情况的预警准确率为100%。研究结果对声电瓦斯信号的降噪及特征信息提取研究有一定借鉴作用,对煤与瓦斯突出监测预警有重要的指导意义与应用价值。