掘进工作面突出危险性声发射预测技术

赵 晶王栓林

（1.煤炭科学技术研究院有限公司安全分院，北京市朝阳区，100013；2.煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室（煤炭科学研究总院），北京市朝阳区，100013）

掘进工作面突出危险性声发射预测技术

赵 晶1，2王栓林1，2

（1.煤炭科学技术研究院有限公司安全分院，北京市朝阳区，100013；2.煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室（煤炭科学研究总院），北京市朝阳区，100013）

通过实例分析了基于声发射实时监测技术设置2个实时监测断面，结合巷道掘进过程中锚杆支护及松动圈发育范围，通过在一定深度的钻孔中安装声发射传感器来实现巷道噪音滤除和原始煤岩声发射信号的采集，设定一定的初始参考临界值，并对声发射的大、小事件数进行统计分析，结合常规测试钻屑瓦斯解吸指标K1值和钻屑量S值进行对比分析，进一步验证声发射技术用于防突实时预测的可行性，并根据监测预警提前采取相应的防突措施，实现了矿井的安全生产。

掘进工作面 突出危险性 声发射 钻屑瓦斯解吸指标值 钻屑量 监测预警

随着矿井开采强度和深度的加大，煤与瓦斯突出矿井的数量也在大量增加，突出机理方面的研究从单因素向多因素发展，广泛认同煤与瓦斯突出的综合作用学说，即突出是由地应力、瓦斯压力和煤体物理结构等因素综合作用导致的力学失稳。依据《防治煤与瓦斯突出规定》中突出预测技术广泛采用钻屑瓦斯解吸指标、钻屑量、钻孔瓦斯涌出初速度及瓦斯放散初速度等静态指标预测法，需要打钻施工进行测试，测试周期长、误差高且耗时费力。

聂百胜等认为煤与瓦斯突出预测发展趋势是连续动态监测，即采用声发射技术定位、电磁辐射技术连续预测、瓦斯动态涌出量准确预警。文光才等对声发射监测不同坚固性系数煤岩体发生动力灾害的适用条件进行了研究。张伟民等通过声发射监测系统对工作面突出危险性实时监测研究，提出了声发射信号相对变化率指标NE。邹银辉等对声发射连续监测的滤噪工艺进行了探讨。王栓林等利用时间序列建立突出危险前兆信息获取模型，并基于综合指标G对突出危险性进行实时跟踪预测。康建东通过声发射预测扭转构造带的突出危险性，并确定参考临界值。

目前在突出声发射监测系统方面均处于现场试验阶段，声发射指标及其临界值等多方面均处于探讨阶段，且由于受产业政策调整、煤炭产能过剩、煤层气开发利用、煤与瓦斯共采等影响，矿井实际生产当中坚持先抽后掘，抽采达标后才进行采掘活动，多种原因造成突出危险性声发射监测全面推广难度较大。本文主要针对甘肃海石湾煤矿利用声发射实时监测技术进行掘进工作面的突出危险性预测的试验研究，并通过与常规测试的钻屑解吸指标和钻屑量进行对比分析，进一步验证声发射技术现场监测突出的系统可行性。

1　监测原理和监测方法

1.1 突出预测的声发射监测原理

在煤岩受力破坏，裂纹不断扩展的过程中，以弹性波的形式释放应变能的现象即为声发射，多数学者对煤岩声发射特性开展大量研究，包括含水率和温度对声发射的影响，但大多均侧重于实验室研究。煤与瓦斯突出机理方面研究较多，普遍认为突出是由于煤岩力学系统的失稳形成的，在突出的过程当中会有大量的煤岩断裂破碎脱离原始煤体，并伴随有煤岩断裂形成的煤炮声，这种煤炮声就是声发射的一种表现形式。在突出发生之前，微小断裂扩展的过程当中会有大量的前兆信息，这种前兆信息可以通过捕捉煤岩断裂的声发射信息来进行描述，因此可以用监测到的声发射信息来对煤与瓦斯突出危险性进行预测，其具体的监测流程见图1。

1.2 声发射参数的选用

常用的声发射参数主要包括过程参数和状态参数。过程参数又包括累积参数和统计参数，累积参数有累积事件数和累积能量等，统计参数有振幅分布、频率分布等；状态参数有声发射事件率等。煤与瓦斯突出声发射预测中通常采用累积参数中的大事件数、小事件数，其中大事件指大型煤岩体破坏断裂信号，小事件指煤岩体的微观破碎信号。在实际使用过程中，需要对声发射的各种参数进行选择、数据分析，并建立预测模型，本次选用声发射的大事件数、小事件数与常规钻屑瓦斯解吸指标K1和钻屑量S值进行对比验证。

图1　声发射监测突出的流程

1.3 声发射传感器安装

声发射传感器要尽量安装在原始煤层当中，煤巷掘进过程中会在巷道周围形成一定范围的松动圈，安装声发射传感器需要避开煤帮的破碎区域。具体安装方法是垂直巷帮施工钻孔，在钻孔内安装声发射信号传导杆，并保持与钻孔孔底紧密接触，再在孔口安装声发射传感器，见图2。

图2　声发射传感器安装方法

1.4 监测分析方法

通过24 h实时数据的变化趋势，对比矿井钻屑瓦斯解吸指标K1值和钻屑量S值来验证和分析发生煤与瓦斯突出的可能性，以及时采取消突措施，并通过调节传感器的电位器来调节灵敏度，进而确定出符合矿井实际条件的防突预测临界指标。

2　监测实例分析

2.1 试验工作面

甘肃海石湾煤矿产能是150万t/a，为煤与瓦斯突出矿井，选择6222工作面作为突出预测的试验工作面。6222工作面位于二采区西部，矿井西部的边缘地带，开采2#煤层。2#煤层厚5.2～11 m，平均8.65 m，煤层倾角7°～15°，平均11°。煤层伪顶为炭质泥岩，厚0～0.4 m，呈片状、鳞片状，局部夹有煤线；直接顶为细砂岩，较致密坚硬；老顶多为油页岩或含油质粉砂岩，厚5～7 m；直接底多为灰白色含砾粉、细砂岩或鲕状细砂岩，含有煤屑和炭化的植物根痕，胶结致密、坚硬；老底为灰白色细砂岩或含砾细砂岩，厚度变化大，一般在10 m左右。

工作面地质构造复杂，2#煤层起伏较大，裂隙发育，包括两条较大的断层，CH4含量在4～7 m3/t之间，属于瓦斯地质复杂地带。

2.2 监测布置方案

根据目标监测巷道的瓦斯地质资料，选择在6222工作面运输巷进行测点布置，距离掘进工作面15～20 m的位置布置两个监测断面。6222工作面设2个断面，每个断面安装2个声发射传感器并连接智能分站到监控系统，可以实现数据的实时记录和上传。声发射监测测点布置如图3。

图3　声发射监测测点布置

为尽量避开巷道两帮的围岩松动圈，减小信号损失，同时减少巷道内机械噪音、放炮等外界因素的影响，选择在垂直巷帮施工钻孔，钻孔直径为42 mm，深度为2 m。

2.3 监测数据分析

现场试验监测24 h实时监控，监测6222工作面运输巷掘进工作面的2个断面，共4个声发射传感器，预设声发射事件数报警阈值为大事件数80次，小事件数500次，能量2000 J。2#煤层为突出危险煤层，6222运输巷掘进过程中煤炮声较为频繁，矿井安全监控系统显示的瓦斯浓度通常处于0.4%～0.5%的较高范围。

2015年4月22日之前6222运输巷掘进过程中仅工作面放炮时出现零星的大事件，但4月22 日19∶44开始出现大量的大事件，并且传感器出现报警，相应的小事件数也增加。声发射事件数监测曲线如图4所示。由图4可以看出，4月27日凌晨开始出现较多的大事件数，小事件数密集，此时6222工作面运输巷由于放炮诱发掘进头的小型动力现象压出，压出煤量3 t，进而连续发生由掘进工作面正前至后巷长达8 m的冒顶，相应的CH4浓度达到16.9%，CO2浓度5.1%。通过声发射传感器的提前预警，井下人员全部安全撤离掘进工作面，后续通过施工超前排放孔和瓦斯抽放等措施消除其突出危险性。

图4　声发射事件数监测曲线

而在期间现场测试的K1值和最大钻屑量S值曲线如图5所示。由图5可知，现场测试数据的变化趋势与声发射监测数据曲线较为一致，进一步验证声发射监测的合理和可靠性。

图5　K　1值和最大钻屑量S值测试曲线

3　结论

（1）掘进工作面突出危险声发射监测预警达到了实时监测预警的目的，其准确性通过与常规瓦斯解吸指标和钻屑量的对比分析进一步得以验证。

（2）设定的报警阈值较为合理，但是作为声发射突出敏感指标的临界值需要数据分析和滤噪方面进行深入研究。

（3）为保护声发射监测传感器，设计监测断面布置离掘进工作面有15～20 m的距离，有一定滞后，有待改进监测方法和安装工艺。

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（责任编辑 张艳华）

Prediction technology of outburst-hazard acoustic emission at driving work faces

Zhao Jing1，2，Wang Shuanlin1，2
（1.Mine Safety Technology Branch of China Coal Research Institute，Chaoyang，Beijing 100013，China；2.State Key Laboratory of Efficient Exploitation and Utilization of Coal Resources （China Coal Research Institute），Chaoyang，Beijing 100013，China）

Some examples suggested that based on acoustic emission monitoring technology two monitoring cross-sections were set up.Considering bolts support and loose circle development during tunnel driving，installing acoustic emission sensor in boreholes at certain depth could realize noise filtering in roadways and collection of original acoustic emission signal of coal and rock.Setting certain initial reference values and analyzing statistically the number of acoustic emission，associated with comparison of drilling cuttings gas desorption index K1 and the amount of drilling cuttings S，further validated feasibility of applying acoustic emission technology into outburst prevention and prediction and achieved safety production of mines on the basis of corresponding outburst prevention action.

driving work face，outburst hazard，acoustic emission，drilling cuttings gas desorption index，amount of drilling cuttings，monitoring and early warning

TD713

A

赵晶（1979-），男，山西原平人，工程师，硕士，主要从事煤矿瓦斯治理与利用工程技术方面的科研和管理工作。