综放工作面瓦斯涌出量预测模型研究*

苏陈磊，周建伟，陈立伟，钱亚楠

（1.潞安集团王庄煤矿，山西长治 046100；2.潞安集团余吾煤业有限责任公司，山西 长治 046100；3.河南理工大学安全科学与工程学院，河南 焦作 454000）

0 引言

近年来，随着煤矿相继进入深部开采后，工作面瓦斯超限问题越来越严重，使煤矿的安全高效生产受到很大威胁，因此，选择合理的瓦斯涌出量预测模型对减少瓦斯安全事故和矿井的正常生产具有重要意义。

国内外专家在瓦斯涌出量预测方面做了不少研究。魏春荣等[1]提出了灰色-分源预测法并构建了数学模型，结合灰色理论实现了对煤矿瓦斯涌出量的长期动态预测。付华等[2]通过蚁群聚类算法对Elman神经网络进行了优化，建立了基于ACC-ENN算法的瓦斯涌出量预测模型，提高了预测精度。付华、姜伟等[3]针对回采面瓦斯涌出量的不同特征，提出了CIPSO和Elman的耦合算法，通过实时优化权值，建立了两者的耦合预测模型。张胜军、朱瑞杰等[4]提出了利用回归分析的思路建立预测模型，选取不同参数作为回归因子，利用多个实例作为样本，建立了矿井回采面的回归预测模型。陶云奇、许江等[5]通过对回采工作面现场实测瓦斯涌出量数据取自然对数，并结合马尔柯夫模型建立了灰色马尔柯夫瓦斯涌出量预测模型，提高了拟合精度和预测结果的准确性。王江荣[6]针对线性回归模型的不足提出了基于遗传算法的多元线性回归预测模型，并通过回归分析确定影响因素，利用原始数据求出权值，提高了预测准确度。施式亮等[7]根据灰色灾变预测原理，并通过线性回归分析，提出了基于GM（1，1）与线性回归组合的预测新方法，解决了传统方法预测时的数据跳变问题，提高了预测结果的可靠性。张子戌等[8]在传统的矿山统计法的基础上提出了基于瓦斯地质数学模型法的预测新方法，建立了多变量瓦斯预测模型，使预测结果更可靠。

工作面瓦斯涌出量的预测受到多方面因素的影响，包括煤层原始瓦斯含量、煤层厚度、工作面推进速度、上覆岩层活动规律、地质构造等，由于这些因素的综合影响，致使现场数据和预测结果具有很大的不准确性。因此，考虑多方面因素建立包含多参量的瓦斯涌出量预测模型是十分必要的。

1 影响综放工作面瓦斯涌出的因素分析

余吾煤矿3#煤层与9#煤层的层间距为61.83m，受开采层采动影响，下邻近层能向工作面涌出卸压瓦斯的岩层破坏范围取60m，因此在进行工作面瓦斯涌出量预测时不考虑邻近层的影响。根据已采综放工作面的生产情况和预测瓦斯涌出量综合研究分析，影响综放工作面瓦斯涌出的主要因素有煤层原始瓦斯含量、工作面推进速度、上覆岩层活动规律、地质构造、相邻工作面开采情况等。

1.1 煤层原始瓦斯含量的影响

煤层原始瓦斯含量是瓦斯涌出量计算的基本数据。煤层瓦斯含量的大小与煤层埋藏深度有关，与瓦斯生储盖条件有关。一般来说在煤层内，瓦斯主要以吸附状态存在，极少部分以游离状态赋存在煤体微孔隙内。如果不卸压，瓦斯很难释放涌出。在围岩内，瓦斯主要以游离状态存在，极少部分吸附于岩石炭质微孔隙内。

根据矿井工作面瓦斯含量测定标准，分别以余吾煤矿S2108、N2103、N1101工作面为试验工作面，沿工作面切眼均匀布置测点，利用现场DGC型瓦斯含量直接测定装置，测定不同采掘工作面的瓦斯含量。

根据煤层瓦斯含量实验测定数据，得出余吾煤矿3#煤层瓦斯含量与煤层埋藏深度关系如图1所示。由图1可以看出，3#煤层瓦斯含量与埋藏深度之间存在线性关系，经回归分析得出了3#煤层瓦斯含量y与埋藏深度x之间的关系式：

y=0.0118x-0.2365

其中，相关系数r=0.738。

图1 3#煤层瓦斯含量与煤层埋藏深度关系图

1.2 工作面推进速度的影响

工作面推进速度对瓦斯涌出的影响已被生产实践所证实。推进速度越快，单位时间内工作面卸压的范围就越大，绝对瓦斯涌出量也就越大，反之则越小。表1是余吾煤矿部分综放工作面的瓦斯涌出资料，从表中可以看出，推进速度快的工作面瓦斯涌出量—般都较大，推进速度慢的工作面瓦斯涌出量一般就小。

此外，推进速度的改变意味着产量发生变化，当工作面产量大时，推进速度越快，煤壁预排时间越短，煤在运出煤矿过程中损失量就越小，残存量就越大；当工作面产量低时，推进速度慢，煤壁预排时间变长，瓦斯损失量就变大，残存量就稍小一些。因此，在进行瓦斯涌出量预测时应考虑推进速度对煤层残存瓦斯含量的影响。另外，一般进行瓦斯涌出量预测都是按照煤矿平均日产量进行计算的，但是在实际生产过程中，由于现场不确定因素的存在，不可能完全按照设计产量进行生产，因此在计算时应参照现场平均日产量进行综合分析计算，使预测值误差尽可能小。

表1 综放工作面瓦斯涌出量统计表

1.3 上覆岩层活动规律的影晌

上覆岩层的活动规律也是影响工作面瓦斯涌出量的重要因素之一，伴随着工作面的推进，直接顶随之垮落，工作面上覆岩层将会产生大量裂隙，应力分布状态急剧变化，形成一定范围的瓦斯卸压带，赋存与瓦斯卸压带中的瓦斯就会沿着裂隙进入回采工作面，造成初采期瓦斯涌出量第一次高峰。随着工作面的推进，老顶岩层暴露，在其自重及上覆岩层的作用下也会发生折断和垮落，上覆岩层将会形成更大的瓦斯卸压带，造成初采期瓦斯涌出量的第二次高峰。在正常回采期间，随着工作面的推进，顶板的周期来压会使这种现象周而复始的出现，造成工作面瓦斯涌出量周期性增加。

1.4 地质构造的影响

地质构造对瓦斯涌出量的影响仅次于煤层原始瓦斯含量，主要表现在两个方面，一是地质构造可以改变煤层瓦斯含量的分布规律，二是地质构造可以改变瓦斯的运移规律。

地质构造主要包括褶曲构造、推覆构造和伸展构造。一般来讲，褶曲构造中向斜构造比背斜构造更有利于瓦斯保存，对于向斜而言，两翼的倾角越大，则瓦斯越容易逸散；对于背斜而言，一般轴部裂隙发育较密集，形成瓦斯逸散通道，因此背斜轴部含气性较差，越往两翼含气性变好。推覆构造主要包括褶皱推覆和逆冲推覆两个基本类型，褶皱推覆构造能形成区域性封盖构造条件而有利于瓦斯保存，逆冲推覆构造一般在单斜构造背景中共生，而逆冲断层面可以很好的阻隔瓦斯逸散，有利于瓦斯保存。伸展构造由于发育时期和运动学特征差异，瓦斯赋存亦有所不同。

综上所述，需引进地质构造系数对综放面瓦斯涌出量预测结果进行修正。根据余吾煤矿3#煤层已采综放工作面瓦斯涌出量和地质构造条件分析，地质构造影响系数为0.8～1.3。具体数值可根据工作面所处位置、地质构造形态、断层落差等方面进行综合分析。

1.5 相邻工作面开采情况的影响

根据余吾煤矿3#煤层已采综放工作面瓦斯涌出量统计数据分析，相邻工作面开采情况的不同其瓦斯涌出量也有较大差异。在相同条件下，普通（四周未采）工作面瓦斯涌出量比孤岛工作面要大，半孤岛工作面瓦斯涌出量在两者之间。

2 瓦斯涌出量预测模型

综放工作面开采层瓦斯涌出量主要包括煤壁预排瓦斯涌出、丢煤瓦斯涌出和落煤瓦斯涌出。实际上，除了以上影响因素外，在计算开采层瓦斯涌出量时还应考虑围岩瓦斯涌出和准备巷道预排瓦斯对开采层瓦斯涌出的影响。因此，建立了包含多参量的综放工作面瓦斯涌出量预测模型如下：

式中：Q为开采层相对瓦斯涌出量，m3/t；K1为围岩瓦斯涌出系数，K1取1.1～1.3；K2为准备巷道预排瓦斯涌出系数，K2=（L-2h）/L，其中 L为工作面长度，h为掘进巷道预排等值宽度；K3为地质构造影响系数，K3取0.8～1.3；K4为丢煤瓦斯涌出系数，用回采率的倒数计算；W0为煤层原始瓦斯含量，m3/t；Wc为运出煤矿后煤的残存瓦斯含量，m3/t，根据工作面推进速度和实际日产量综合分析确定。

表2 不同类型综放工作面瓦斯涌出量预测结果对比

运用所建立的模型和分源预测法同时对余吾煤矿不同类型综放工作面进行瓦斯涌出量预测，预测结果见表2，分源预测法和模型预测结果误差值对比图如图2所示。

图2 分源预测法和模型预测结果误差值对比

由表2数据和图2曲线图可以明显看出，所建立的模型预测结果相较于分源预测法更精确，误差更小，且针对不同类型的工作面都能保持较低的误差值，更接近于实际工作面瓦斯涌出量，是一种有效可行的预测方法。

3 结 论

1）综放工作面开采层瓦斯涌出量受多方面因素影响，各参数受实际生产情况与地质构造变化情况影响较大，所建立的预测模型有效地解决了上述问题，是一种有效可行的预测方法。

2）传统的分源预测法的预测结果相较于实际瓦斯涌出量误差较大，建立的多参量预测模型预测结果良好，很好的缩小了预测误差，精度较高，能够满足矿井实际生产使用，可以实现对矿井综放工作面开采层瓦斯涌出量的长期动态预测。