王鵬軍，吳世躍，趙鵬偉

（1.亞美大寧能源有限公司，山西 陽(yáng)城 048100；2.太原理工大學(xué)，山西 太原 030024 3.潞安集團(tuán)余吾煤業(yè)公司，山西 屯留 046103）

煤礦日最大瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)值分析及應(yīng)用*

王鵬軍1，吳世躍2，趙鵬偉3

（1.亞美大寧能源有限公司，山西 陽(yáng)城 048100；2.太原理工大學(xué)，山西 太原 030024 3.潞安集團(tuán)余吾煤業(yè)公司，山西 屯留 046103）

煤礦瓦斯涌出受許多偶然和系統(tǒng)因素影響，瓦斯異常涌出現(xiàn)象難免，采用解析的數(shù)學(xué)方法難以預(yù)測(cè)和分析。文章采用統(tǒng)計(jì)分析方法分析了大寧煤礦南大巷掘進(jìn)工作面日最大瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)值分布規(guī)律，結(jié)果表明正常情況下，該礦日最大瓦斯?jié)舛戎到品恼龖B(tài)分布，其最大值的平均值為μ=0.349%，標(biāo)準(zhǔn)差σ=0.199。當(dāng)日最大瓦斯?jié)舛菴>0.954%，即為瓦斯異常涌出。若連續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)時(shí)應(yīng)查明系統(tǒng)原因，及時(shí)采取瓦斯治理補(bǔ)救措施。該研究方法和分析結(jié)論可供其他煤礦企業(yè)參考。

瓦斯治理；瓦斯監(jiān)測(cè)；日最大瓦斯?jié)舛?；小概率事件；異常涌?/p>

1 礦井瓦斯概況

大寧煤礦位于沁水煤田東部南段，距陽(yáng)城縣城16 km，由美國(guó)亞美大陸煤炭公司、山西蘭花煤炭實(shí)業(yè)集團(tuán)有限公司和晉城煤炭運(yùn)銷分公司三方合資組建的合作經(jīng)營(yíng)企業(yè)，是中國(guó)第一個(gè)中外合作礦井。設(shè)計(jì)能力400萬(wàn)t/年。

大寧煤礦在區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造的控制下，東部以褶曲構(gòu)造為主，西部以斷裂構(gòu)造為主。大寧煤礦3#煤層為變質(zhì)程度較高的無(wú)煙煤，在其變質(zhì)過(guò)程中生成大量的瓦斯。3#煤層直接頂、底板一般為粉砂巖或泥巖，其巖性致密，具有良好的封閉特性，不利于瓦斯的運(yùn)移和排放。根據(jù)實(shí)際測(cè)試，3#煤層瓦斯含量為6.05～17.46 m3/min，平均為 13.15 m3/min。

大寧煤礦2009年礦井瓦斯等級(jí)鑒定結(jié)果，礦井總進(jìn)風(fēng)量39398 m3/min，絕對(duì)瓦斯涌出量492.76 m3/min，相對(duì)瓦斯涌出量71.22 m3/t；其中礦井風(fēng)排瓦斯量111.86 m3/min，占22.70%；抽放量380.90 m3/min，占77.30%。本礦井為單煤層開(kāi)采，無(wú)鄰近層瓦斯涌出，礦井瓦斯涌出主要來(lái)自本煤層及圍巖。

2 瓦斯治理方法和效果分析

根據(jù)礦井瓦斯的賦存狀況及礦井開(kāi)拓生產(chǎn)方式，大寧煤礦瓦斯抽采方法為開(kāi)采層3號(hào)煤層順層鉆孔抽放瓦斯。包括長(zhǎng)壁面順層鉆孔抽放、長(zhǎng)壁面采空區(qū)抽放以及連采（綜掘）機(jī)掘進(jìn)面瓦斯抽放。根據(jù)大寧煤礦的瓦斯抽放方法、煤層賦存條件等特點(diǎn)，選用VLD-1000定向千米鉆機(jī)4臺(tái)和鉆進(jìn)能力在200 m左右的國(guó)產(chǎn)鉆機(jī)1臺(tái)。

長(zhǎng)壁面順層鉆孔抽放是在區(qū)段巷道中布置順層抽放鉆孔，在工作面回采前進(jìn)行預(yù)抽；鉆孔工藝參數(shù)為開(kāi)孔直徑Ф150 mm，終孔直徑Ф96 mm，孔深400～800 m，孔間距5～12 m，孔口負(fù)壓為10～40 kPa，抽放時(shí)間為1～2年，預(yù)抽率為50%以上。

長(zhǎng)壁面穿層鉆孔位置為深入工作面距回風(fēng)巷30～40 m，鉆孔傾角6°～8.5°，鉆孔距煤層頂板20 m左右，鉆孔個(gè)數(shù)為3～5個(gè)，采空區(qū)抽放的孔口負(fù)壓為5 kPa。

連采機(jī)掘進(jìn)面瓦斯抽放是在連采機(jī)掘進(jìn)面布置6～8個(gè)抽放鉆孔控制掘進(jìn)面巷道及兩幫瓦斯，鉆孔間距5～10 m，開(kāi)孔直徑Ф150 mm，終孔直徑Ф96 mm，孔深600～800 m，孔口負(fù)壓為10～40 kPa，抽放時(shí)間為1年。首先對(duì)巷道條帶進(jìn)行預(yù)抽，在掘進(jìn)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)邊掘邊抽，同時(shí)利用掘進(jìn)使煤體卸壓、透氣性增加，提高抽放效果。在掘進(jìn)完鉆孔控制區(qū)域后，再用千米鉆機(jī)施工長(zhǎng)鉆孔抽放下一個(gè)控制區(qū)段瓦斯。抽采率可達(dá)30%以上。

實(shí)踐表明，采取上述治理大寧煤礦瓦斯措施是行之有效的，基本上保障煤礦的安全生產(chǎn)。但是由于地質(zhì)條件復(fù)雜，現(xiàn)有技術(shù)不可能處處檢驗(yàn)煤層深處的抽放效果，難免存在未發(fā)現(xiàn)的地質(zhì)構(gòu)造或抽放不到位的區(qū)域，因而偶有瓦斯涌出異?；蛲咚?jié)舛缺O(jiān)控值超限現(xiàn)象發(fā)生。因此，通過(guò)分析瓦斯?jié)舛缺O(jiān)控?cái)?shù)據(jù)日平均值和最大值，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象，并作出預(yù)警，對(duì)抽采或通風(fēng)措施進(jìn)行補(bǔ)救，提高煤礦現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)的功能和預(yù)防瓦斯災(zāi)害事故的發(fā)生具有非常重要的意義。

3 日最大瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)值分析

3.1 瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)值的物理意義

工作面和回風(fēng)巷瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)值直接反映了生產(chǎn)工序、風(fēng)量、生產(chǎn)強(qiáng)度、煤層瓦斯抽采效果等諸多偶然因素變化對(duì)煤層瓦斯涌出的強(qiáng)度的影響，因此，一定條件下瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)值日平均值和最大值可看做一個(gè)隨機(jī)變量。但是，當(dāng)采掘接近瓦斯含量增高、煤層產(chǎn)狀變化劇烈、地質(zhì)構(gòu)造異常等系統(tǒng)參數(shù)變化的區(qū)域時(shí)，瓦斯涌出趨勢(shì)將發(fā)生變化，從而引起瓦斯?jié)舛鹊淖兓?。因此，瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)值不僅僅反映瓦斯涌出實(shí)時(shí)狀態(tài),而且還能夠監(jiān)測(cè)到系統(tǒng)因素的變化趨勢(shì)，這種關(guān)聯(lián)關(guān)系是采用統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測(cè)瓦斯異常涌出的物理基礎(chǔ)。

3.2 數(shù)學(xué)模型

采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法預(yù)測(cè)瓦斯涌出趨勢(shì)的關(guān)鍵技術(shù)有以下幾點(diǎn)：一是確定能反應(yīng)瓦斯涌出趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量，二是隨機(jī)樣本的抽取，三是統(tǒng)計(jì)方法的選擇。

現(xiàn)有煤礦監(jiān)控系統(tǒng)提供的能直接反映瓦斯涌出強(qiáng)度的物理量有實(shí)時(shí)瓦斯?jié)舛取⑷掌骄咚節(jié)舛?、日最大瓦斯?jié)舛鹊?。因此，要預(yù)測(cè)瓦斯涌出趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)瓦斯異常，則必須選擇瓦斯?jié)舛茸鳛橹苯咏y(tǒng)計(jì)量。實(shí)時(shí)瓦斯?jié)舛纫话? s左右一個(gè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大，但反映瓦斯涌出的趨勢(shì)性能力較差；日平均瓦斯?jié)舛确从惩咚褂砍龅内厔?shì)性能力較好，但發(fā)現(xiàn)瓦斯異常點(diǎn)的能力弱。瓦斯涌出預(yù)測(cè)的最終目的是找到異常點(diǎn)，預(yù)防事故的發(fā)生。瓦斯?jié)舛仍酱?，瓦斯積聚爆炸的可能性越大，發(fā)生突出危險(xiǎn)性越大。日最大瓦斯?jié)舛茸畲蟪潭鹊胤从惩咚故逻^(guò)發(fā)生的可能性及一個(gè)完整生產(chǎn)班組工序?qū)ν咚褂砍龅挠绊?，且一定時(shí)期內(nèi)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也能較好地反映瓦斯涌出趨勢(shì)，因此，選擇每日最大瓦斯?jié)舛戎底鳛榻y(tǒng)計(jì)量比較合理科學(xué)。大寧煤礦綜掘一隊(duì)2010年1-6月共139天在南大巷掘進(jìn)過(guò)程中日平均瓦斯?jié)舛?、日最大瓦斯?jié)舛燃巴怀鲱A(yù)測(cè)鉆屑解吸指標(biāo)K1隨時(shí)間變化見(jiàn)圖1。

圖1 瓦斯涌出隨時(shí)間變化

樣本抽取主要是選擇統(tǒng)計(jì)周期和隨機(jī)樣本容量，一般情況下隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)分析需要一定的樣本數(shù)量，并且要求樣本數(shù)量具有一定的代表性。樣本數(shù)量過(guò)大失去統(tǒng)計(jì)推斷（預(yù)測(cè)）的意義，過(guò)小樣本不具代表性，容易失真。綜合煤礦生產(chǎn)實(shí)際和數(shù)據(jù)特征分析，本文選擇日最大瓦斯?jié)舛茸鳛榻y(tǒng)計(jì)樣本。

正常生產(chǎn)條件下，且在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)樣本比較大時(shí)，日瓦斯?jié)舛瓤煽醋鍪且粋€(gè)受多種隨機(jī)因素影響的隨機(jī)變量，所以正常情況下日最大瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)值可按正態(tài)概率分布特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。日最大瓦斯?jié)舛炔煌瑓^(qū)間的頻率及累計(jì)頻率分布見(jiàn)圖2。頻率的統(tǒng)計(jì)區(qū)間為0.05%。圖2中還繪出由統(tǒng)計(jì)樣本平均值和標(biāo)準(zhǔn)差按正態(tài)分布計(jì)算的隨機(jī)變量的理論分布函數(shù)曲線。樣本均值μ和均方差σ分別為：

根據(jù)圖2，日最大瓦斯?jié)舛壤塾?jì)分布頻率與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)曲線接近，所以假設(shè)日最大瓦斯?jié)舛菴近似符合正態(tài)分布特征，即C服從C(μ，σ)正態(tài)分布是合理的。于是，日最大瓦斯?jié)舛菴大于某一瓦斯?jié)舛扰R界值CL，這個(gè)小概率不發(fā)生事件的概率由正態(tài)概率分布函數(shù)確定如下:

式中，P（C>CL）為日最大瓦斯?jié)舛菴大于某一瓦斯?jié)舛扰R界值CL，這個(gè)小概率不發(fā)生事件的概率，Cmax允許的最大瓦斯?jié)舛?，分布函?shù)。

圖2 日最大瓦斯?jié)舛确植家?guī)律

根據(jù)對(duì)稱性原理和最小概率原理，C>μ+3σ事件發(fā)生的概率為0.0013，一年發(fā)生的次數(shù)為365×0.0 013=0.475次，這是一個(gè)小概率不發(fā)事件。若系統(tǒng)條件不發(fā)生改變，一般可認(rèn)為C值一定落在（μ-3σ，μ+3σ）內(nèi)。一旦多次連續(xù)超過(guò)此值，則表明系統(tǒng)條件發(fā)生改變，如瓦斯賦存條件發(fā)生改變，應(yīng)及時(shí)查明原因，采取措施。因此，把日最大瓦斯?jié)舛扰c均值之差絕對(duì)值大于3倍的標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)的瓦斯涌出稱為異常涌出。在煤礦生產(chǎn)過(guò)程中，大多數(shù)情況下控制瓦斯?jié)舛茸畲笾?，所以瓦斯異常涌出時(shí)日最大瓦斯?jié)舛壬舷揞A(yù)警臨界值為：

對(duì)于突出礦井，在煤與瓦斯突出孕育過(guò)程中，瓦斯涌出有可能忽大忽小，所以瓦斯異常涌出日最大瓦斯?jié)舛认孪揞A(yù)警臨界值也具有一定的參考，其值為：

實(shí)際中瓦斯?jié)舛炔豢赡転樨?fù)值，所以當(dāng)瓦斯?jié)舛韧蝗辉谳^常時(shí)間接近0時(shí)也應(yīng)及時(shí)查明原因。

由（3）式計(jì)算日最大瓦斯?jié)舛却笥?.8%的概率P（C>0.8）=0.0177，于是該工作面1年內(nèi)可能超過(guò)0.8%的次數(shù)為365×0.0177<5次。為了提高礦井安全的可靠性，也可將日最大瓦斯?jié)舛却笥?.8%作為日最大瓦斯?jié)舛壬舷揞A(yù)警臨界值。

4 結(jié)論和應(yīng)用

根據(jù)最小概率原理，由日最大瓦斯?jié)舛绕骄岛蜆?biāo)準(zhǔn)差計(jì)算的小概率事件發(fā)生時(shí)的日最大瓦斯?jié)舛戎悼勺鳛橥咚巩惓Ｓ砍鲱A(yù)警臨界值，大寧煤礦為上限和下限臨界值分別為0.946%和0%。對(duì)非突出礦井可僅采用上限作為預(yù)警臨界值。

引起瓦斯涌出異常涌出的可能原因有兩個(gè)方面，一是偶然因素變化；二是系統(tǒng)因素變化，主要是瓦斯賦存條件發(fā)生變化或瓦斯治理措施不到位。對(duì)于前者異常涌出，在生產(chǎn)過(guò)程中一般偶然一現(xiàn)，持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)，只要瓦斯?jié)舛炔怀薏恍柰．a(chǎn)；對(duì)于后者，這種異常涌出持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，若不采取瓦斯治理措施或?qū)σ延械默F(xiàn)象采取補(bǔ)救措施，異常涌出現(xiàn)象還會(huì)持續(xù)發(fā)生，甚至有可能造成事故。

根據(jù)圖1分析，日最大瓦斯?jié)舛取⑷掌骄咚節(jié)舛?、突出預(yù)測(cè)鉆屑解吸指標(biāo)K1 3個(gè)參數(shù)具有周期變化的特征，這可能與瓦斯賦存變化的條帶分布有關(guān)。每日平均瓦斯?jié)舛冗@種周期性變化特征最為明顯。K1與瓦斯?jié)舛染哂幸欢ǖ南嚓P(guān)性，其最大值超前濃度最大值，因此，日最大瓦斯?jié)舛纫部勺鳛橥怀鲱A(yù)測(cè)指標(biāo)，對(duì)此還需作進(jìn)一步研究。

[1] 陳坤編著.應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2000，40～151 北京:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)出版社，2008.

Analysisand application on DailyM aximum GasConcentration in CoalM ine

Wang Pengjun，Wu Shiyue，Zhao Pengwei

It is difficult to forecast and analyze the gas abnormal emission which is hard to avoidwith analytic mathematical method,because gas emission is affected by many accidental and systematic factors.The regularity of distribution of daily maximum gas concentration at south channel driving face Daning coal mine is research using statistical analysis technique.Results show that daily maximum gas concentration Cof mine is normal distribution.The mean of maximumμ=0.349%,and standard deviation σ=0.199.When daily maximum C>0.946%,gas abnormal emission may take place.If it continues for long time,systematic reason must be found out，and the measures must be taken.to control gas emission.Other coal mine may consult this research method and analyzing conclusion.

gas mange；gas monitor；daily maximum gas concentration；abnormal emission；small probability event

TD712

A

1000-8136(2010)32-0027-03

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2007BAK29B01）；山西省科技攻關(guān)項(xiàng)目（2007031120-02）