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    广西11选5分布走势图一定牛: 一种基于GIS的煤矿瓦斯涌出超限预测智能分析方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510343303.8

    申请日:

    2015.06.19

    公开号:

    CN104899392A

    公开日:

    2015.09.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/50申请日:20150619|||公开
    IPC分类号: G06F17/50; G06Q10/04(2012.01)I; G06Q50/02(2012.01)I 主分类号: G06F17/50
    申请人: 贵州省矿山安全科学研究院
    发明人: 韩真理; 李晓华; 周炳秋; 李绍泉; 朱林青; 赵东军
    地址: 550025贵州省贵阳市花溪区大水沟大职路325号
    优先权:
    专利代理机构: 贵阳东圣专利商标事务有限公司52002 代理人: 兰艳文
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510343303.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.11.14|||2015.10.07|||2015.09.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于GIS的煤矿瓦斯涌出超限预测智能分析方法,是以GIS为平台,在煤矿瓦斯涌出动态预测的基础上,综合煤矿采掘工作面通风数据信息,对工作面前方煤体瓦斯涌出超限预测和分析,智能分析瓦斯涌出预测超限区域的超限原因。本发明将瓦斯涌出超限预测和GIS中的瓦斯涌出超限的影响因素栅格有机结合起来,实现矿井瓦斯涌出超限预测和瓦斯涌出超限原因的智能分析,有助于矿井管理者对瓦斯涌出超限原因分析及提前采取瓦斯治理措施。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于GIS的煤矿瓦斯涌出超限预测智能分析方法,是以GIS为平台,在煤矿瓦斯涌出动态预测的基础上,综合煤矿采掘工作面通风数据信息,对工作面前方煤体瓦斯涌出超限预测和分析,智能分析瓦斯涌出预测超限区域的超限原因,其特征在于:具体步骤如下:
    1)矿井各部门采样点数据收集(9),获取瓦斯地质动态分析所需的瓦斯地质采样点数据集(10),包括:原始瓦斯含量采样点数据(11),埋深采样点数据(12),煤层厚度采样点数据(13),封闭性采样点数据(14),煤层变质程度采样点数据(15),地表高程数据(16),煤层底板标高采样数据(17);拟合回归数据(20),建立瓦斯地质数学模型(30),且瓦斯地质数学模型随着瓦斯地质采样点的新增而动态更新;
    2)瓦斯地质采样点数据集(10)通过离散数据网格化处理,获得影响煤层瓦斯地质因素栅格数据集(40),其中包括:煤层埋深栅格(41),煤层厚度栅格(42),围岩封闭性栅格(43),煤层变质程度栅格(44)、地质构造栅格(45);
    3)将影响煤层瓦斯地质因素栅格数据集(40)中各栅格数据代入瓦斯地质数学模型(30)中,通过栅格计算获得煤层原始瓦斯含量栅格(60);
    4)获取矿区地质构造数据、?;げ憧墒?,通过对数据的分析与矿区的实际考察分别建立地质构造影响模型(51)及?;げ憧捎跋炷P停?2);原始瓦斯含量栅格(60)经过地质构造影响模型(51)及?;げ憧捎跋炷P停?2)的处理,获得瓦斯含量栅格(61);
    5)当在瓦斯地质采样点数据集(10)、地质构造影响模型(51)、?;げ憧捎跋炷P停?2)发生变化时,GIS内嵌更新机制将对瓦斯地质数学模型(30)和瓦斯含量栅格(61)进行动态计算;
    6)根据瓦斯含量栅格(61)结合工作面高负压抽采数据(23)、低负压抽采数据(24)、采掘进尺数据(25)以及煤层间距栅格(22),利用栅格数据通过分源预测法进行计算获得采掘工作面瓦斯涌出量(62);
    7)根据工作面瓦斯涌出量数据(62)和工作面通风数据(26)计算工作面瓦斯浓度(63),按照《煤矿安全规程》瓦斯超限临界值判断预测工作面前方煤体瓦斯涌出超限区域;
    8)根据引起瓦斯超限的来源分析结果,即涌出超限区域瓦斯地质参数(64),运用GIS空间分析和瓦斯涌出计算流程对回采工作面瓦斯超限因素(27)与掘进工作面瓦斯超限因素(28)进行分析,同时结合瓦斯治理措施专家库,智能筛选针对性的瓦斯超限治理措施。

    2.  如权利要求1所述的一种基于GIS的煤矿瓦斯涌出超限预测智能分析方法,其特征在于:所述步骤4)具体实施过程如下:
    41)地质构造影响模型(51),在此模型中设定构造影响瓦斯含量变化值△W1=f(d),其中瓦斯含量变化值△W1是距地质构造轴线距离d的函数,距轴线距离d越大对瓦斯影响越小,根据d大小对地质构造进行缓冲区处理,将其周边区域划分为N级缓冲区,再根据缓冲区对煤层原始瓦斯含量栅格(60)的栅格像元进行重新赋值;
    42)?;げ憧捎跋炷P停?2),由瓦斯排放率确定?;げ憧捎跋焱咚购勘浠?I>△W2,在此模型中由?;げ悴煽涨呓?、煤层倾角、煤层间距、卸压角来计算被?;し段?,排放率由被?;げ阌氡;げ愕募渚嗳范?,根据△W2对煤层原始瓦斯含量栅格(60)的栅格像元进行重新赋值。

    3.  如权利要求1所述的一种基于GIS的煤矿瓦斯涌出超限预测智能分析方法,其特征在于:所述步骤6)具体实施过程如下:
    61)在瓦斯含量栅格(61)的基础上,根据高负压抽采数据(23)对抽采区域的瓦斯含量栅格进行重新赋值处理,即由抽采单元的瓦斯抽采总量计算抽采区域瓦斯含量栅格变化值△W3,进而更新其对应的瓦斯含量栅格值;
    62)根据分源预测法邻近层瓦斯排放率和煤层间距的关系,由煤层间距栅格数据(22)确定邻近层瓦斯排放率系数η,并结合预测工作面的参数、各煤层的煤层厚度栅格(42)及各煤层的瓦斯含量栅格(61)动态预测工作面瓦斯涌出量(62);
    63)针对回采工作面瓦斯涌出量,在瓦斯涌出量(62)的基础上结合低负压抽采数据(24)进行动态预测,即瓦斯涌出量(62)减去低负压抽采数据(24),如果工作面没有低负压抽采则低负压抽采数值为0。

    4.  如权利要求1所述的一种基于GIS的煤矿瓦斯涌出超限预测智能分析方法,其特征在于:所述步骤7)若预测区域瓦斯涌出超限,则智能分析步骤如下:
    71)基于GIS平台对瓦斯涌出预测超限地点的涌出来源进行定量判断,回采工作面包括邻近层涌出和本煤层涌出,掘进工作面只有本煤层瓦斯涌出;
    72)基于分源预测方法,分别对超限地点与其邻近的非超限地点涌出来源进行对比分析,分析引起超限的主要瓦斯涌出来源,即超限原因(65);
    73)若引起瓦斯超限的来源为本煤层则通过栅格分析本煤层含量、煤厚的变化情况;若引起瓦斯超限的来源为邻近层,则主要分析邻近层的间距、煤厚、瓦斯含量的变化。

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    一种 基于 GIS 煤矿 瓦斯 涌出 超限 预测 智能 分析 方法
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