瓦斯浓度序列的煤与瓦斯突出预报方法及应用

秦汝祥　张国枢　杨应迪

摘 要：对监测到的瓦斯浓度序列进行深入研究的基础上，提出了利用瓦斯浓度序列预报煤与瓦斯突出的新方法，设计了突出预报软件，并以某矿实际突出前瓦斯浓度序列进行了验证。结果表明：瓦斯浓度序列在突出发生2 h前表现了突出前兆信号，并且随着突出的临近，该信号越来越强。由此可见，该方法是可行的，且能弥补常规预报方法中的不足，使预报更为准确、可靠。

关键词：预报；煤与瓦斯突出；序列

中图分类号：TD713文献标识码：A文章编号：1672-1098(2008)01-0025-05

收稿日期：2007-08-31

基金项目：安徽省科技创新团队计划资助项目（2006kj0005TD）；安徽理工大学青年基金资助项目（QN200604）；安徽理工大学引进人才基金资助项目（2005yb06）

作者简介：秦汝祥(1975-)，男，江苏高邮人，讲师，在读博士，主要从事安全工程与技术方面的研究

Method of Coal and Gas Outburst Forecast by Sequence of

Gas Concentration and Its Application

QIN Ru-xiang1，2，ZHANG Guo-shu1，2，YANG Ying-di1，2

（1. School of Energy and Safety,Anhui University of Science and Technology,Huainan Anhui 232001,China;2. Key Laboratory of Safe and Effective Coal Mining of Ministry of Education Jointly Funded by Anhui Province and Ministry of Education）

Abstract:Based on study of monitored gas concentration sequence, a new method for coal and gas outburst forecast was put forward. Software for coal and gas outburst forecast was composed and it was validated by gas concentration sequence before real outburst in a mine. The results show that precursor signals of outburst occurred 2 hours before outburst, and the signals got stronger with time approaching outburst occurrence. The method is feasible and makes the forecast result more accurate and reliable.

Key words:forecast; coal and gas outburst; sequence

煤与瓦斯突出(简称突出)是煤矿中一种极其复杂的动力现象，是威胁煤矿井下安全生产最严重的灾害之一。为了防治突出事故的发生，国内外煤矿界，投入了大量的人力、物力和财力。根据突出发生前夕，煤岩体的中的温度异常、电磁辐射、声发射等变化［1-4］， 提出了多种突出预报方法， 由于这些方法需在煤矿井下有限的空间增设设备， 不仅妨碍了井下作业， 而且增加了设备投入， 现场使用尚不多见。 因此， 研究投入少， 利于现场操作使用的设备或突出预报方法， 仍是目前防治突出研究的主要任务。

实际上瓦斯监测探头不仅仅监测到瓦斯浓度值，而且能够监测到瓦斯浓度变化信息［5］。如果在煤与瓦斯突出的孕育发展过程中，实时跟踪煤矿井下瓦斯浓度数据的变化，提取其中的潜在信息，能够实现煤与瓦斯突出的实时预报。本文以监测的瓦斯浓度数据为研究对象，建立了突出异常信息提取模型，编写了煤与瓦斯突出信息分析软件，实证分析了突出前夕的异常信息，为利用监控系统预报煤与瓦斯突出提供了方法基础和理论依据。

1 异常信息提取模型

根据巷道瓦斯涌出情况实现煤与瓦斯突出的动态趋势性预报，有关文献还不多见，文献［7］中虽然提出利用掘进工作面放炮后30 min内的瓦斯涌出量与落煤量比值的V30指标和瓦斯涌出变动系数K璙指标，但这两项指标受不同的地质开采条件的影响，具体指标值又不一样，在操作使用中有一定的局限性；况且两项指标的数据处理方法单一，不能很好地反映突出与瓦斯涌出关系的实际情况。本文作者运用数理统计学科的知识，引入经济领域较成功的股票和期货分析方法以及气象预报中使用的统计分析方法，在尝试众多的预报模型后，最终提出了系统化的适合计算机处理的煤与瓦斯突出预报模型，即趋势模型和摆动模型。

1.1 趋势模型

趋势类指标是以均线系统为基础，通过研判瓦斯浓度在一定时期内的变化状况（上升、水平走向、下降），来反映煤层中影响煤与瓦斯突出的各因素与突出的相互关系。趋势类指标普遍具有稳定的特点，即趋势一旦确立，就会延续一段时间，直到外力迫使其改变这一状况，否则趋势一直延续。考察趋势的模型或方法有很多种，这里主要采用指数平滑线和指数平滑异同平均线。

指数平滑是利用现有数据的加权平均数来构造趋势方程的统计方法。指数平滑值和平滑系数是该法的两个主要参数。

指数平滑值是指如下公式推导的数值。

S璽=ay璽+(1-a)S﹖-1(1)

式中：珁璽为同期实际值；S﹖-1为上期平滑值；a为平滑系数。

1.2 摆动模型

摆动模型的指标主要有：摆动量、偏离率和变动率。

摆动量：为了描述突出前夕的瓦斯涌出变化的规律性，而提出的一个指标，以用来考察瓦斯浓度的变化程度与瓦斯突出的关系。

偏离率：对于不同的矿井，在使用滑动平均线研判突出发生的过程中即使曲线趋势是一致的，但矿井的煤层瓦斯含量、煤层渗透性系数等不一样，监控系统所测得的瓦斯浓度也会存在着差别。偏离率可将滑动平均线规范化。

y(n)璽=x璽-MA(n)璽MA(n)璽（2）

式中：MA(n)璽=1n∑ni=1x﹖-i+1（最近n时刻内的瓦斯浓度滑动平均）；t为当前时刻；n为时间长度；x璽为t时刻的瓦斯浓度值。

变动率：统计学中的方差最能描述瓦斯浓度的变动率。因为一方面，它反映的是序列的离散程度，也即各值偏离均值的程度。方差越大，瓦斯浓度变化幅度越大；方差越小，瓦斯浓度变化幅度越小。另一方面，当监控系统是采用变质变态的读数方式时，对于一定的时间间隔内，瓦斯涌出变化频繁，表现在序列中就是，这段时间内读数值的数量较多，而对同一时间间隔内，瓦斯涌出稳定，则读值数量较少。以正常和异常两种情况的同时期的均值相等为前提，不难理解异常时的方差要远大于正常时的方差。由此可见，一定时间步长的瓦斯浓度值的方差表明了瓦斯涌出的变化程度。

μ=1k∑kt=1X璽

s2=1k-1∑kt=1(X璽-μ)2(3)

式中：μ为序列的样本均值；s2为序列的样本方差；k为时间步长。

2 预报分析软件设计

2.1 软件开发工具

预报分析软件是实现突出预报的基础，软件的开发以Windows视窗操作系统为平台，主要是因为跟其它操作系统如UNIX相比，Windows仍是目前最流行和最容易上手的操作系统，比较适合煤矿企业使用。

软件采用Visual Basic编程，数据库管理工具为Access2003。模块化设计，各个模块相互独立，又有一定的联系，具体包括：数据维护模块、预报模块和预报结果显示模块（见图1）。

图1 功能模块构成2.2 功能模块构成

(1) 数据维护模块 该模块主要是对预报基础数据进行处理。包括选择预报基本参数，例如所选择的预报数据的初始位置的确定及其运算中的保存处理，预报时间间隔等；预报趋势图坐标设定，该模块的功能主要是对预报结果中趋势图的坐标进行设定，使用户既能够从全局上查看预报结果也能够查看预报的细节内容；此外，运行结果保存可以将预报运算的结果保存为趋势图的形式以便后期查询，也可保存为预报数据文本格式，以便导出，或作为历史记录保存。

(2) 预报模块 该模块是整个煤与瓦斯突出系统的核心部分，可选择在线预报（预报数据序列逐时从监控系统获得）或离线预报（预报数据一次性从监控系统获得），分别适用于历史数据的分析和实时数据分析两种情况。预报模型选择子模块（可选择多种预报方法）主要是对所选择的数据从不同的模型方法上进行突出的研判，其主要目的是从多方面验证预报结果的准确性和可靠性。

(3) 结果显示模块 该模块目的是将系统结果展示给用户。为了显示的直观和使用的方便，可以将结果以趋势图的形式显现在用户的面前，同时，还可以显示预报结果数据。

2.3 数据流程

预报分析软件主要是为了完善矿井监控系统的功能，挖掘瓦斯浓度变化中的潜在信息，实现煤与瓦斯突出预报而设计的。预报数据的获得，是利用现有瓦斯监控系统采集的数据，直接实现监控系统与预报分析软件的数据传输，进行实时预报（见图2）。

图2 突出预报系统顶层数据流预报软件接收监控系统传输过来的数据，经分析运算后，其结果主要以趋势图的形式向用户反馈是否存在突出危险的信息，同时以文件形式保存运算分析结果，以便用户查看。当结果数据包含突出危险信息时，预报分析软件将向监控系统（如KJ66）返回报警信息，由监控系统向指定的执行机构发送命令，指示报警设备动作，与此同时预报分析软件记录报警信息，以备检索（见图3）。

图3 预报信息流程图3 实例分析

淮南潘一矿是一座设计年产300万吨的大型矿井，目前主采煤层为8煤、13-1煤和11-2煤，三个煤层均为高瓦斯突出煤层，其中8煤吨煤瓦斯含量为5～6 m3/t，13-1煤吨煤瓦斯含量为12～22 m3/t，11-2煤吨煤瓦斯含量为4～7.5 m3/t。该矿13-1煤、8煤和11-2煤均发生过煤与瓦斯突出动力现象，其中13-1煤15次，11-2煤1次，8煤1次。

利用突出分析软件对2003年5月26日突出的监控系统中瓦斯浓度数据进行分析（见图4～图5）。无论是瓦斯浓度变化趋势，还是瓦斯浓度变化的幅度和变化频次在突出前夕都有明显的表现（见图4～图5中圆圈标出部分）。a 指数平滑平均分析b 指数平滑异同移动平均分析

图4 突出前夕瓦斯浓度变化趋势分析结果a 偏离率分析b 变动率分析

图5 突出前夕瓦斯浓度变化摆动分析结果

由图4a可见，10：00前瓦斯浓度趋势平稳，说明煤壁前方应力场、瓦斯压力等变化平稳；而10：00后，瓦斯浓度变化趋势第一次出现了波动频繁且幅度较大的情况，这实际是煤壁前方应力的波动和瓦斯压力变化的综合作用，使得瓦斯呈现不稳定释放的反映，表明前方煤体平衡状态开始出现较大的扰动，这一波动持续了约20 min。10：40后，瓦斯浓度再一次出现大幅度波动，与此同时，瓦斯浓度变化趋势发生了转变（见图4b），趋势的改变表明系统平衡状态已发生了变化，表明突出已进入准备阶段。

瓦斯浓度变化偏离率也表明，突出前具有明显的异常信号。10：30后瓦斯浓度变化偏离率出现了大幅度提高（见图5a），这是瓦斯浓度涌出忽大忽小的突出前兆的表现，但从瓦斯浓度原始数据中很难直接看出这一规律（见图6）。图6 潘一矿掘进工作面突出发生前夕瓦斯浓度（12:08发生突出）

瓦斯浓度变化频次最能反映突出前的瓦斯涌出异常信息（见图5b）。当煤体前方应力平衡状态发生较大扰动时，瓦斯浓度变化开始频繁，随着突出发生时间的接近，瓦斯浓度变化越来越快。这说明突出前煤体内应力在逐渐破坏煤体，煤体内裂隙逐渐增多。但由于煤体本身的弹性，其破坏过程并不是平稳变化的，而是呈现出波动特性，主要原因是每一条裂隙的生成都带来裂隙周边煤体的振动，从而使得煤体透气性发生改变。其外在表现就是，瓦斯涌出的忽大忽小和瓦斯浓度变化频率的改变。随着破坏程度的加剧，这种表现逐渐剧烈，由于变化的频繁，瓦斯涌出偏离其均值的程度反而变小（见图5a），可以认为，频次的剧增和偏离率的增——减变化是突出即将发生的前兆信息。

通过以上分析可以发现，尽管瓦斯浓度数据本身没有超出规定值［6］，但其中蕴含的突出信息在突出发生前2 h左右却有明显的表现。可将其分析结果信号传递给与之进行数据传输的监控系统，利用监控系统可向作业地点和监控中心发出报警信号。可见，对瓦斯浓度数据中潜在信息进行挖掘，能够为煤矿安全管理提供决策支持信息，有效保护生命财产的安全。

4 结语

对已有数据的分析表明，突出发生前夕，瓦斯浓度数据中蕴含着突出前兆信息，尽管瓦斯浓度数据本身没有超出规定值，但其中蕴含的突出信息在突出发生前2 h左右却有明显的表现。采用瓦斯浓度变化趋势分析、偏离率分析和变化频次分析，能够找出前兆信息。进一步的分析发现，前兆信息随着突出的临近越来越强。利用VB6.0编写突出分析软件，结合煤矿现有的检测系统，将分析结果信息反馈给检测系统，利用检测系统向煤矿井下作业地点和监控调度中心发送突出报警信号实现突出预报是可行的。

参考文献：

［1］ 王宏图,杜云贵，郭磊.影响工作面突出危险性预测指标确定的因素分析［J］.煤矿安全,2002,33(4):29-31.

［2］ 何学秋，聂百胜，王恩元.矿井煤岩动力灾害电磁辐射预警技术［J］.煤炭学报, 2007,31(1):56-59.

［3］ 刘明举，许考，何学秋，等.煤与瓦斯突出的流变电磁辐射机理探讨［J］.矿业安全与环保，2001，28(5):31-32.

［4］ 邹银辉，赵旭生，刘胜.声发射连续预测煤与瓦斯突出技术研究［J］.煤炭科学技术,2005,33(6):61-65.

［5］ 秦汝祥，张国枢，杨应迪.瓦斯涌出异常预报煤与瓦斯突出［J］.煤炭学报，2006，31（5）：599-602.

［6］ 国家安全生产监督管理局，国家煤矿安全监察局.煤矿安全规程［M］.北京：煤炭工业出版社，2004：11.

(责任编辑：何学华)