超长煤巷监测数据背景CO筛查及自燃预判研究

来源 :重庆大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhangstian
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为了解决超长双煤巷自燃发热的早期预报问题,在自燃标志气体分析法失效的情况下,运用井下监测系统大数据的CO趋势分析法.为了筛除井下柴油机动车尾气产生CO的波动干扰,创新提出能够仅反映煤相对缓慢氧化的背景CO体积分数的概念;对矿井某一独立通风的考察区域,在某一足够长的时间段内,总能找到所有柴油车都不工作的极端时刻(或不受尾气干扰的情况),且CO体积分数值被监测系统记录到,从而建立了背景CO体积分数的筛查方法;经时间单元周期为0.125d和0.5d时的筛查结果对比,随着考察时间单元的取大,CO体积分数曲线越来越低,波动减小,背景CO体积分数曲线越来越清晰,证明其客观存在性.以最短自然发火期的一部分为考查期,依据背景CO体积分数的趋势走势来预判煤柱自然发火,结合红庆梁煤矿经验,得到CO趋势递增率k*1=0.607×10-6 d-1,以此作为自燃危险预判的临界指标,将自燃危险预警分三级,即当k1≥k*1,一级预警,启动重点巡查,将超长距离巷道每天全面巡查,改升级到为有针对性加大人力物力的重点巡查;当k1
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