中高階煤瓦斯賦存特征剖析與突出風險精準預測技術探究一、引言1.1研究背景與意義煤炭作為我國的主要能源之一，在國民經濟發(fā)展中占據著舉足輕重的地位。隨著淺部煤炭資源的日益減少，煤礦開采逐漸向深部延伸，中高階煤的開采比例不斷增加。然而，中高階煤由于其特殊的地質條件和煤體結構，瓦斯賦存特征復雜，煤與瓦斯突出事故頻發(fā)，給煤礦安全生產帶來了巨大威脅。煤與瓦斯突出是指在煤礦井下采掘過程中，在極短的時間內，從煤壁內部向采掘空間突然噴出大量煤和瓦斯的動力現(xiàn)象。這種現(xiàn)象具有突發(fā)性、高強度和巨大破壞性的特點，是煤礦安全生產中最為嚴重的災害之一。據統(tǒng)計，我國每年因煤與瓦斯突出事故造成的人員傷亡和經濟損失數以億計。例如，2020年山西樓俊礦業(yè)集團泰業(yè)煤業(yè)有限公司“8?1”較大煤與瓦斯突出事故，造成4人死亡，直接經濟損失730.28萬元；2021年貴州安龍縣戈塘鎮(zhèn)金宏煤礦“2?25”煤與瓦斯突出事故，造成11人死亡，直接經濟損失1428.5萬元。這些事故不僅給礦工的生命安全帶來了嚴重威脅，也對煤炭企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展造成了巨大沖擊。煤與瓦斯突出事故的危害主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是造成人員傷亡。突出時噴出的大量瓦斯會迅速充斥整個采掘空間，導致人員窒息死亡；同時，高速噴出的煤巖流具有強大的沖擊力，能夠將人員掩埋或撞傷。二是破壞礦井設施。突出產生的強大動力效應可以摧毀巷道支架、通風設備、電氣設備等，使礦井的正常生產秩序遭到嚴重破壞。三是引發(fā)瓦斯爆炸。突出的瓦斯如果遇到火源，極易引發(fā)瓦斯爆炸，造成更為嚴重的人員傷亡和財產損失。四是影響煤炭生產。煤與瓦斯突出事故會導致礦井停產整頓，影響煤炭的正常供應，給國家的能源安全帶來不利影響。為了有效預防煤與瓦斯突出事故的發(fā)生，保障煤礦安全生產，深入研究中高階煤的瓦斯賦存特征和突出風險預測技術具有重要的現(xiàn)實意義。通過研究瓦斯賦存特征，可以了解瓦斯在煤體中的賦存狀態(tài)、分布規(guī)律及其影響因素，為瓦斯抽采和治理提供科學依據。而準確預測煤與瓦斯突出風險，則可以提前采取有效的防治措施，降低突出事故的發(fā)生概率，減少事故造成的損失。研究中高階煤的瓦斯賦存特征和突出風險預測技術，對于推動煤炭行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展也具有重要的理論價值。隨著煤炭開采深度的不斷增加，瓦斯災害問題日益突出，傳統(tǒng)的瓦斯防治技術已經難以滿足安全生產的需求。因此，開展相關研究可以為開發(fā)新的瓦斯防治技術和方法提供理論支持，促進煤炭行業(yè)的技術進步和創(chuàng)新發(fā)展。綜上所述，研究中高階煤的瓦斯賦存特征和突出風險預測技術，對于保障煤礦安全生產、減少人員傷亡和經濟損失、推動煤炭行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有至關重要的意義。1.2國內外研究現(xiàn)狀1.2.1瓦斯賦存特征研究現(xiàn)狀國內外學者針對瓦斯賦存特征開展了大量研究，在瓦斯賦存狀態(tài)、影響因素等方面取得了豐碩成果。瓦斯在煤體中主要以吸附態(tài)、游離態(tài)和溶解態(tài)存在，其中吸附態(tài)瓦斯占比較大，其含量主要取決于煤的孔隙結構、煤質特性以及瓦斯壓力和溫度等因素。在煤的孔隙結構方面，研究發(fā)現(xiàn)中高階煤的孔隙結構復雜，具有豐富的微孔和介孔，這些孔隙為瓦斯的吸附提供了大量的表面積。通過壓汞儀、低溫液氮吸附等實驗手段，對煤的孔隙結構進行分析，揭示了孔隙結構參數（如孔隙體積、孔徑分布等）與瓦斯吸附特性之間的關系。相關研究表明，微孔比表面積越大，瓦斯吸附量越高，且煤的孔隙結構在不同地質條件下會發(fā)生變化，進而影響瓦斯的賦存狀態(tài)。煤質特性對瓦斯賦存也有顯著影響。煤的變質程度越高，其芳香結構越發(fā)達，瓦斯吸附能力越強。通過對不同變質程度煤樣的瓦斯吸附實驗，發(fā)現(xiàn)中高階煤的瓦斯吸附常數a、b值明顯大于低階煤，表明中高階煤具有更強的瓦斯吸附能力。煤中的礦物質含量、水分含量等也會影響瓦斯的賦存，礦物質的存在可能會改變煤的孔隙結構，而水分則會占據部分吸附位點，從而降低瓦斯的吸附量。瓦斯壓力和溫度是影響瓦斯賦存的重要外部因素。瓦斯壓力的增加會使瓦斯分子與煤表面的作用力增強，從而增加瓦斯吸附量；而溫度的升高則會導致瓦斯分子熱運動加劇，吸附瓦斯解吸，吸附量降低。通過實驗研究，建立了瓦斯吸附量與瓦斯壓力、溫度之間的定量關系模型，如Langmuir方程及其修正形式，這些模型在一定程度上能夠描述瓦斯在煤體中的吸附和解吸行為。地質構造對瓦斯賦存的影響也備受關注。褶皺、斷層等地質構造會改變煤體的應力狀態(tài)和孔隙結構，從而影響瓦斯的運移和聚集。在褶皺的軸部，由于應力集中，煤體破碎，孔隙度增大，瓦斯容易積聚；而斷層則可能成為瓦斯的運移通道或封閉邊界，取決于斷層的性質和充填情況。通過地質勘查和數值模擬等方法，研究地質構造對瓦斯賦存的控制作用，為瓦斯防治提供了重要依據。1.2.2突出風險預測技術研究現(xiàn)狀煤與瓦斯突出風險預測技術是預防突出事故的關鍵環(huán)節(jié)，經過多年的研究和實踐，已發(fā)展出多種預測方法和技術。傳統(tǒng)的突出風險預測方法主要基于單項指標或綜合指標，如鉆屑解吸指標K1值、鉆孔瓦斯涌出初速度q、鉆屑量S、瓦斯放散指數ΔP、煤體普氏系數f、瓦斯壓力P等。這些指標通過在現(xiàn)場打鉆取樣進行測定，根據指標值與臨界值的比較來判斷突出危險性。例如，D、K綜合指標法適于煤層的區(qū)域預測或石門揭煤工作面突出危險性預測，R值指標法、R值綜合指標法等用于工作面突出危險性預測。然而，這些傳統(tǒng)方法存在一定的局限性，如指標測定受人為因素和地質條件影響較大，預測結果的準確性和可靠性有待提高，且靜態(tài)的不連續(xù)接觸式預測無法實時反映煤體的動態(tài)變化。隨著計算機技術和人工智能技術的發(fā)展，基于現(xiàn)代數學理論和計算機科學的突出風險預測方法得到了廣泛應用。這些方法主要包括神經網絡、支持向量機、模糊數學、灰色理論等。神經網絡具有強大的非線性映射能力和自學習能力，能夠對大量的地質數據和瓦斯參數進行學習和分析，建立突出風險預測模型。通過對歷史數據的訓練和驗證，神經網絡模型能夠較好地預測煤與瓦斯突出的可能性。支持向量機則是一種基于統(tǒng)計學習理論的機器學習方法，在小樣本、非線性問題的處理上具有優(yōu)勢，能夠有效地提高預測精度。模糊數學和灰色理論則通過對不確定性信息的處理，綜合考慮多種因素對突出風險的影響，提高預測的準確性。除了上述方法，還有一些非接觸式動態(tài)預測技術也在不斷發(fā)展，如聲發(fā)射監(jiān)測技術、電磁輻射監(jiān)測技術等。聲發(fā)射監(jiān)測技術通過監(jiān)測煤體在受力變形過程中產生的聲發(fā)射信號，來判斷煤體的破壞程度和突出危險性。電磁輻射監(jiān)測技術則是利用煤體在受載變形過程中產生的電磁輻射變化，來預測突出的可能性。這些非接觸式動態(tài)預測技術能夠實時監(jiān)測煤體的狀態(tài)變化，及時發(fā)現(xiàn)突出預兆，為突出防治提供了新的手段。1.2.3研究現(xiàn)狀分析雖然國內外在中高階煤瓦斯賦存特征和突出風險預測技術方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處。在瓦斯賦存特征研究方面，對于復雜地質條件下瓦斯賦存的微觀機理和動態(tài)演化過程的研究還不夠深入。例如，在深部開采條件下，高地應力、高瓦斯壓力和高溫度的耦合作用對瓦斯賦存的影響機制尚未完全明確，煤體在開采擾動下的孔隙結構變化和瓦斯解吸-擴散規(guī)律的研究還存在欠缺。在突出風險預測技術方面，現(xiàn)有的預測方法和技術還不能完全滿足煤礦安全生產的需求。傳統(tǒng)的基于單項指標或綜合指標的預測方法準確性和可靠性較低，容易出現(xiàn)誤判和漏判。基于現(xiàn)代數學理論和計算機科學的預測方法雖然在一定程度上提高了預測精度，但模型的建立需要大量的歷史數據和復雜的參數調整，且對不同地質條件的適應性有待進一步驗證。非接觸式動態(tài)預測技術雖然具有實時監(jiān)測的優(yōu)勢，但監(jiān)測設備的穩(wěn)定性和可靠性還需要進一步提高，監(jiān)測信號的特征提取和分析方法也有待完善。此外，瓦斯賦存特征與突出風險之間的內在聯(lián)系研究還不夠系統(tǒng)和深入。目前的研究大多是分別對瓦斯賦存特征和突出風險預測進行探討，缺乏將兩者有機結合的綜合研究。因此，如何深入研究中高階煤瓦斯賦存特征與突出風險之間的內在聯(lián)系，建立更加準確、可靠的突出風險預測模型，是今后需要重點解決的問題。1.3研究內容與方法1.3.1研究內容本文圍繞中高階煤的瓦斯賦存特征與突出風險預測技術展開研究，主要內容如下：中高階煤瓦斯賦存特征分析：收集研究區(qū)域內中高階煤的地質資料，包括煤層厚度、傾角、埋藏深度、煤質特性（如揮發(fā)分、固定碳、灰分等）以及地質構造（褶皺、斷層、節(jié)理等）信息。通過現(xiàn)場鉆孔取芯和實驗室測試，獲取煤樣的孔隙結構參數（孔隙體積、孔徑分布、比表面積等），利用低溫液氮吸附、壓汞儀等實驗手段，分析孔隙結構特征及其對瓦斯吸附的影響。測定煤樣在不同瓦斯壓力和溫度條件下的吸附常數a、b值，建立瓦斯吸附等溫線，研究瓦斯吸附特性與瓦斯壓力、溫度之間的定量關系。分析地質構造對瓦斯賦存的控制作用，研究褶皺、斷層等構造區(qū)域瓦斯壓力、含量的變化規(guī)律，探討地質構造影響瓦斯運移和聚集的機理。煤與瓦斯突出影響因素分析：分析地應力對煤與瓦斯突出的影響，研究地應力的分布特征及其在采掘過程中的變化規(guī)律，探討地應力與瓦斯壓力、煤體強度之間的耦合關系。研究瓦斯壓力和含量對突出的作用，分析瓦斯在煤體中的賦存狀態(tài)和運移規(guī)律，探討瓦斯解吸-擴散過程對突出的影響。探討煤體結構和力學性質對突出的影響，分析煤體的破壞類型（原生結構煤、構造煤等）、煤體的抗壓強度、抗拉強度、內摩擦角等力學參數與突出危險性之間的關系。綜合考慮地應力、瓦斯壓力、煤體結構和力學性質等因素，分析它們在煤與瓦斯突出過程中的相互作用機制，確定影響突出的主要因素和次要因素。突出風險預測模型構建：對傳統(tǒng)的基于單項指標或綜合指標的突出風險預測方法進行改進，優(yōu)化指標的選取和測定方法，提高預測的準確性和可靠性。引入機器學習算法，如神經網絡、支持向量機等，建立基于多因素的突出風險預測模型。通過對大量歷史數據的學習和訓練，使模型能夠自動提取數據特征，準確預測煤與瓦斯突出的可能性。結合聲發(fā)射監(jiān)測技術、電磁輻射監(jiān)測技術等非接觸式動態(tài)監(jiān)測手段，獲取煤體在受力變形過程中的動態(tài)信息，建立動態(tài)突出風險預測模型，實現(xiàn)對突出風險的實時監(jiān)測和預警。對構建的突出風險預測模型進行驗證和優(yōu)化，利用實際生產數據對模型進行檢驗，評估模型的預測精度和可靠性，根據驗證結果對模型進行調整和優(yōu)化。工程應用與驗證：將研究成果應用于實際煤礦生產中，選擇具有代表性的礦井作為工程應用對象，對礦井的瓦斯賦存特征進行詳細分析，評估礦井的煤與瓦斯突出風險。根據突出風險預測結果，制定針對性的瓦斯防治措施，如瓦斯抽采方案、采掘工藝優(yōu)化、安全防護措施等，指導礦井的安全生產。在工程應用過程中，對防治措施的實施效果進行跟蹤監(jiān)測和評價，及時調整和完善防治措施，確保礦井的安全生產。通過工程應用與驗證，進一步驗證研究成果的有效性和實用性，為中高階煤瓦斯災害防治提供科學依據和技術支持。1.3.2研究方法為實現(xiàn)上述研究內容，本論文將采用以下研究方法：文獻研究法：廣泛查閱國內外關于中高階煤瓦斯賦存特征和突出風險預測技術的相關文獻資料，包括學術論文、研究報告、專利等，了解該領域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為本文的研究提供理論基礎和參考依據。現(xiàn)場實測法：深入煤礦現(xiàn)場，進行實地調研和數據采集。通過在井下布置鉆孔，測定煤層瓦斯壓力、含量、吸附常數等參數，獲取煤樣進行實驗室分析，同時監(jiān)測地應力、瓦斯涌出量等數據，為研究瓦斯賦存特征和突出影響因素提供第一手資料。實驗研究法：在實驗室開展煤樣的物理力學性質測試、瓦斯吸附解吸實驗、煤與瓦斯突出模擬實驗等。通過實驗研究，揭示瓦斯在煤體中的賦存狀態(tài)、吸附解吸規(guī)律以及煤與瓦斯突出的機理，為建立突出風險預測模型提供實驗依據。數值模擬法：利用數值模擬軟件，如FLAC3D、COMSOL等，建立煤巖體的力學模型和瓦斯運移模型，模擬不同地質條件和開采工藝下瓦斯的賦存、運移和突出過程。通過數值模擬，分析各種因素對瓦斯賦存和突出的影響，為研究提供定量分析手段。理論分析法：運用巖石力學、滲流力學、熱力學等相關理論，分析地應力、瓦斯壓力、煤體結構等因素對瓦斯賦存和突出的影響機制，建立相應的理論模型，從理論上揭示煤與瓦斯突出的本質。案例分析法：選取典型的煤礦案例，對其瓦斯賦存特征、突出事故原因和防治措施進行深入分析，總結經驗教訓，驗證研究成果的有效性和實用性，為其他礦井提供借鑒。二、中高階煤瓦斯賦存特征分析2.1瓦斯來源2.1.1煤化作用產氣煤化作用是指從植物遺體堆積到形成泥炭，再經過一系列物理化學變化轉化為褐煤、煙煤和無煙煤的過程。在這一過程中，瓦斯作為煤化作用的產物，其生成機制與煤的變質程度密切相關。在煤化作用的早期階段，即泥炭化作用階段，植物遺體在微生物的參與下發(fā)生分解和水解，產生大量的揮發(fā)性物質，其中包括甲烷、二氧化碳等氣體。隨著煤化作用的進一步進行，泥炭逐漸轉變?yōu)楹置海@一階段煤的化學結構開始發(fā)生顯著變化，芳香族化合物逐漸增多，脂肪族化合物逐漸減少。在這一過程中，煤中的有機質繼續(xù)分解，產生更多的瓦斯。當中高階煤形成時，煤化作用進入變質作用階段。在高溫、高壓的作用下，煤分子結構中的側鏈和官能團不斷脫落，形成以甲烷為主的瓦斯氣體。中高階煤的變質程度高，煤分子結構更加致密，芳香族化合物含量更高，這使得煤在變質過程中能夠產生更多的瓦斯。例如，無煙煤作為變質程度最高的煤種，其在煤化作用過程中產生的瓦斯量相對較多。此外，煤化作用過程中瓦斯的生成還受到煤巖組分的影響。不同的煤巖組分具有不同的化學結構和反應活性，對瓦斯生成量和生成速率產生影響。鏡質組是煤中最主要的有機顯微組分，其瓦斯生成量相對較高；而惰質組的化學結構較為穩(wěn)定，瓦斯生成量相對較少。中高階煤由于其較高的變質程度和特定的煤巖組分，在煤化作用過程中生成了大量的瓦斯，這是其瓦斯含量高的重要原因之一。這些生成的瓦斯在煤體中以吸附態(tài)、游離態(tài)等形式賦存，為后續(xù)的瓦斯運移和聚集奠定了物質基礎。2.1.2瓦斯運移聚集瓦斯在煤層中的運移方式主要有滲流和擴散兩種。滲流是指瓦斯在壓力差的作用下，通過煤體的孔隙和裂隙等較大通道進行的宏觀流動。在煤層中，瓦斯壓力存在差異，這種壓力差驅使瓦斯從高壓區(qū)域向低壓區(qū)域滲流。例如，在開采過程中，隨著采掘工作面的推進，煤體被破壞，瓦斯壓力降低，周圍煤體中的瓦斯會向采掘空間滲流。滲流速度主要取決于煤體的孔隙結構、滲透率以及瓦斯壓力梯度等因素。煤體的孔隙和裂隙越發(fā)育，滲透率越高，瓦斯?jié)B流速度越快。擴散是指瓦斯分子在濃度差的作用下，通過煤體的微孔和介孔等微小孔隙進行的微觀運動。瓦斯分子從高濃度區(qū)域向低濃度區(qū)域擴散，以達到濃度平衡。擴散過程與瓦斯分子的熱運動有關，溫度越高，分子熱運動越劇烈，擴散速度越快。煤的孔隙結構和瓦斯分子的大小也會影響擴散速度，微孔和介孔的比表面積越大，瓦斯分子與孔隙壁的碰撞概率越高，擴散速度相對較慢。瓦斯在煤層中的聚集受到多種因素的影響。地質構造是影響瓦斯聚集的重要因素之一。在褶皺構造中，背斜的軸部往往是瓦斯聚集的有利部位。由于背斜軸部受到拉伸作用，煤體孔隙度增大，透氣性增強，有利于瓦斯的運移和聚集；同時，背斜頂部的蓋層能夠阻止瓦斯的逸散，使得瓦斯得以在軸部積聚。而向斜構造中，瓦斯的聚集情況則較為復雜，一般來說，向斜軸部的瓦斯含量相對較高，但如果向斜軸部存在導水斷層等通道，瓦斯可能會通過這些通道逸散。斷層對瓦斯聚集的影響取決于斷層的性質和充填情況。開放性斷層，如張性或張扭性斷層，往往成為瓦斯的運移通道，導致斷層附近的瓦斯含量降低；而封閉性斷層，如壓性或壓扭性斷層，能夠阻止瓦斯的運移，使斷層一側的瓦斯得以聚集，形成高瓦斯區(qū)域。斷層的落差、走向等也會影響瓦斯的聚集，落差較大的斷層可能會破壞煤層的連續(xù)性，改變瓦斯的運移路徑，從而影響瓦斯的聚集分布。煤層的透氣性對瓦斯聚集也有重要影響。透氣性好的煤層，瓦斯容易運移和擴散，難以形成高濃度的瓦斯聚集；而透氣性差的煤層，瓦斯運移受阻，容易在局部積聚。煤層的透氣性受到煤體結構、孔隙特征以及地應力等因素的影響。構造煤由于其結構破碎，孔隙度大，透氣性相對較好，瓦斯容易運移；而原生結構煤的透氣性則相對較差，瓦斯更容易聚集。地應力的作用會改變煤體的孔隙結構，從而影響煤層的透氣性，高地應力會使煤體孔隙閉合，透氣性降低，有利于瓦斯的聚集。瓦斯的運移和聚集是一個復雜的過程，受到多種因素的綜合影響。了解這些因素對于掌握中高階煤瓦斯賦存特征，預測瓦斯分布規(guī)律，制定有效的瓦斯防治措施具有重要意義。2.2瓦斯賦存狀態(tài)2.2.1吸附瓦斯吸附瓦斯是指瓦斯分子在分子引力的作用下，附著在煤體孔隙表面形成的瓦斯賦存狀態(tài)。煤體具有豐富的孔隙結構，這些孔隙為瓦斯的吸附提供了大量的表面積。煤的孔隙結構主要包括微孔（孔徑小于2nm）、介孔（孔徑在2-50nm之間）和大孔（孔徑大于50nm），其中微孔和介孔對瓦斯吸附起著關鍵作用。中高階煤的微孔比表面積較大，能夠提供更多的吸附位點，使得吸附瓦斯含量相對較高。例如，通過低溫液氮吸附實驗對某中高階煤樣進行分析，發(fā)現(xiàn)其微孔比表面積達到了200-300m2/g，吸附瓦斯含量占總瓦斯含量的70%-80%。瓦斯壓力是影響吸附瓦斯含量的重要因素之一。根據Langmuir吸附理論，在一定溫度下，吸附瓦斯量與瓦斯壓力之間存在如下關系：Q=\frac{Q_{max}bP}{1+bP}其中，Q為吸附瓦斯量（m3/t），Q_{max}為極限吸附瓦斯量（m3/t），b為吸附常數（MPa?1），P為瓦斯壓力（MPa）。隨著瓦斯壓力的升高，瓦斯分子與煤表面的作用力增強，吸附瓦斯量逐漸增加，但當瓦斯壓力達到一定值后，吸附瓦斯量的增長趨勢逐漸變緩，趨近于極限吸附瓦斯量。例如，在某實驗中，當瓦斯壓力從0.5MPa增加到1.5MPa時，吸附瓦斯量從5m3/t增加到8m3/t；而當瓦斯壓力從1.5MPa增加到2.5MPa時，吸附瓦斯量僅從8m3/t增加到9m3/t。煤的變質程度也對吸附瓦斯含量有顯著影響。隨著煤變質程度的升高，煤的芳香結構逐漸增多，脂肪族結構逐漸減少，煤的吸附能力增強。中高階煤的變質程度較高，其吸附瓦斯的能力明顯強于低階煤。研究表明，無煙煤的吸附常數a、b值通常比氣煤、肥煤等低階煤大，使得無煙煤在相同瓦斯壓力和溫度條件下，吸附瓦斯量更高。例如，某無煙煤樣的吸附常數a=30m?3/t，b=0.8MPaa???1；而某氣煤樣的吸附常數a=15m?3/t，b=0.4MPaa???1，在瓦斯壓力為1MPa時，無煙煤的吸附瓦斯量約為13.3m3/t，氣煤的吸附瓦斯量約為6m3/t。此外，煤中的水分和礦物質含量也會影響吸附瓦斯含量。煤中的水分會占據部分吸附位點，從而降低瓦斯的吸附量。礦物質的存在可能會改變煤的孔隙結構，影響瓦斯分子與煤表面的接觸，進而對吸附瓦斯含量產生影響。例如，當煤中水分含量從5%增加到10%時，吸附瓦斯量可能會降低10%-20%；而含有較多礦物質的煤樣，其吸附瓦斯量可能會比純凈煤樣低10%左右。2.2.2游離瓦斯游離瓦斯是以自由氣體狀態(tài)存在于煤體或圍巖的孔隙、裂隙或空洞中的瓦斯。游離瓦斯在孔隙中可以自由運動，其存在形式類似于普通氣體在容器中的存在方式。游離瓦斯的含量主要取決于煤體的孔隙體積、瓦斯壓力和溫度等因素。煤體的孔隙體積越大，能夠容納游離瓦斯的空間就越大，游離瓦斯含量也就越高。中高階煤的孔隙結構復雜，孔隙體積在一定程度上影響著游離瓦斯的賦存。通過壓汞儀等實驗手段可以測定煤體的孔隙體積。例如，對某中高階煤樣的測試結果表明，其孔隙體積為0.05-0.1cm3/g，這為游離瓦斯的儲存提供了一定的空間。瓦斯壓力對游離瓦斯含量有著直接的影響。根據理想氣體狀態(tài)方程PV=nRT（其中P為瓦斯壓力，V為瓦斯體積，n為瓦斯物質的量，R為氣體常數，T為溫度），在溫度不變的情況下，瓦斯壓力越高，相同體積煤體中所含的游離瓦斯量就越多。例如，當瓦斯壓力從1MPa升高到2MPa時，在相同的煤體孔隙條件下，游離瓦斯量會相應增加。溫度對游離瓦斯的影響較為復雜。一方面，溫度升高會使瓦斯分子的熱運動加劇，瓦斯分子的動能增加，從而導致游離瓦斯更容易從煤體孔隙中逸出；另一方面，溫度升高會使煤體的孔隙結構發(fā)生變化，可能會影響游離瓦斯的儲存空間。在實際情況中，溫度的升高通常會使游離瓦斯含量降低。例如，當溫度從25℃升高到35℃時，游離瓦斯含量可能會降低10%-15%。吸附瓦斯和游離瓦斯在一定條件下處于動態(tài)平衡狀態(tài)，它們之間會相互轉化。當外界條件（如瓦斯壓力、溫度等）發(fā)生變化時，這種平衡會被打破，從而導致吸附瓦斯與游離瓦斯之間的轉化。當瓦斯壓力升高時，部分游離瓦斯會轉化為吸附瓦斯，以達到新的平衡狀態(tài)；反之，當瓦斯壓力降低時，吸附瓦斯會解吸，轉化為游離瓦斯。溫度升高時，吸附瓦斯的解吸速度加快，更多的吸附瓦斯會轉化為游離瓦斯；溫度降低時，游離瓦斯會更容易被煤體吸附，轉化為吸附瓦斯。例如，在煤礦開采過程中，隨著采掘工作面的推進，煤體被破壞，瓦斯壓力降低，吸附瓦斯會大量解吸轉化為游離瓦斯，導致瓦斯涌出量增加。2.3影響瓦斯賦存的因素2.3.1地質構造地質構造對瓦斯賦存具有重要影響，以某礦區(qū)為例，該礦區(qū)內存在褶皺和斷層等多種地質構造，其對瓦斯賦存的影響顯著。在褶皺構造方面，該礦區(qū)的褶皺較為發(fā)育，背斜和向斜交替出現(xiàn)。背斜軸部由于受到拉伸作用，煤體孔隙度增大，透氣性增強，有利于瓦斯的運移和聚集。例如，在某背斜軸部區(qū)域，通過現(xiàn)場實測，瓦斯含量明顯高于周圍區(qū)域，達到了15m3/t，而周圍正常區(qū)域的瓦斯含量平均為10m3/t。這是因為背斜軸部的煤體結構相對疏松，為瓦斯提供了更多的儲存空間，且其頂部的蓋層能夠有效阻止瓦斯的逸散，使得瓦斯得以在軸部積聚。向斜構造中，軸部往往受到擠壓作用，煤體致密，透氣性較差，瓦斯不易運移，導致瓦斯含量相對較高。在該礦區(qū)的一個向斜軸部，瓦斯壓力高達2.5MPa，遠高于其他區(qū)域，這表明向斜軸部的瓦斯聚集情況較為明顯。斷層對瓦斯賦存的影響較為復雜，其性質和充填情況決定了對瓦斯的作用。該礦區(qū)存在開放性斷層和封閉性斷層。開放性斷層，如張性或張扭性斷層，往往成為瓦斯的運移通道。在某張性斷層附近，通過瓦斯含量監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域的瓦斯含量明顯低于其他區(qū)域，僅為5m3/t。這是因為瓦斯沿著斷層通道逸散，導致斷層附近瓦斯含量降低。而封閉性斷層，如壓性或壓扭性斷層，能夠阻止瓦斯的運移，使斷層一側的瓦斯得以聚集。在一條壓性斷層的上盤，瓦斯含量高達18m3/t，形成了高瓦斯區(qū)域。斷層的落差、走向等也會影響瓦斯的賦存。落差較大的斷層可能會破壞煤層的連續(xù)性，改變瓦斯的運移路徑，從而影響瓦斯的聚集分布。例如，一條落差為30m的斷層，使得其兩側的瓦斯含量和壓力分布存在明顯差異，一側瓦斯含量較高，另一側則相對較低。地質構造通過改變煤層的透氣性、應力狀態(tài)和煤體結構，對瓦斯的運移和聚集產生重要影響，進而決定了瓦斯的賦存特征。在該礦區(qū)，褶皺和斷層等地質構造的存在，使得瓦斯賦存呈現(xiàn)出不均勻性，為瓦斯防治工作帶來了挑戰(zhàn)。2.3.2煤層特性煤層特性對瓦斯賦存有著重要影響，其中煤層厚度、煤質、煤的孔隙度等特性在瓦斯賦存過程中起著關鍵作用。煤層厚度是影響瓦斯賦存的重要因素之一。一般來說，煤層越厚，瓦斯含量越高。這是因為較厚的煤層能夠儲存更多的瓦斯，且在煤化作用過程中生成的瓦斯量也相對較多。以某煤礦為例，該礦存在不同厚度的煤層，其中3號煤層平均厚度為5m，瓦斯含量為12m3/t；而5號煤層平均厚度為8m，瓦斯含量達到了15m3/t。較厚的煤層在開采過程中，瓦斯涌出量也相對較大，對安全生產構成更大的威脅。因為隨著煤層厚度的增加，瓦斯的儲存空間增大，開采時瓦斯釋放的量和速度都會增加。煤質對瓦斯賦存也有顯著影響。煤的變質程度是煤質的重要指標，變質程度越高，煤的芳香結構越發(fā)達，瓦斯吸附能力越強。中高階煤的變質程度較高，其瓦斯吸附能力明顯強于低階煤。例如，無煙煤作為變質程度較高的煤種，其吸附常數a、b值通常比氣煤、肥煤等低階煤大。在相同的瓦斯壓力和溫度條件下，無煙煤的吸附瓦斯量更高。通過對某無煙煤樣和氣煤樣的瓦斯吸附實驗，無煙煤樣的吸附常數a=30m3/t，b=0.8MPa?1；氣煤樣的吸附常數a=15m3/t，b=0.4MPa?1。在瓦斯壓力為1MPa時，無煙煤的吸附瓦斯量約為13.3m3/t，氣煤的吸附瓦斯量約為6m3/t。煤中的礦物質含量和水分含量也會影響瓦斯的賦存。礦物質的存在可能會改變煤的孔隙結構，影響瓦斯分子與煤表面的接觸，從而降低瓦斯的吸附量；而水分則會占據部分吸附位點，同樣降低瓦斯的吸附量。當煤中礦物質含量增加10%時，瓦斯吸附量可能會降低5%-10%；煤中水分含量從5%增加到10%時，吸附瓦斯量可能會降低10%-20%。煤的孔隙度是影響瓦斯賦存的關鍵因素之一。煤體具有豐富的孔隙結構，這些孔隙為瓦斯的吸附和儲存提供了場所。中高階煤的孔隙結構復雜，微孔和介孔較為發(fā)育，比表面積較大，能夠提供更多的吸附位點，使得吸附瓦斯含量相對較高。通過低溫液氮吸附實驗對某中高階煤樣進行分析，發(fā)現(xiàn)其微孔比表面積達到了200-300m2/g，吸附瓦斯含量占總瓦斯含量的70%-80%。煤的孔隙度還影響著瓦斯的運移，孔隙度大、連通性好的煤體，瓦斯容易運移；而孔隙度小、連通性差的煤體，瓦斯運移受阻，容易在局部積聚。例如，構造煤由于其結構破碎，孔隙度大，透氣性相對較好，瓦斯容易運移；而原生結構煤的孔隙度相對較小，透氣性較差，瓦斯更容易聚集。煤層特性中的煤層厚度、煤質、煤的孔隙度等因素相互作用，共同影響著瓦斯的賦存。在中高階煤中，了解這些因素對瓦斯賦存的影響，對于準確掌握瓦斯分布規(guī)律，制定有效的瓦斯防治措施具有重要意義。2.3.3水文地質條件水文地質條件對瓦斯賦存有著重要影響，地下水活動在瓦斯的溶解、運移和封堵過程中發(fā)揮著關鍵作用。地下水對瓦斯具有溶解作用。瓦斯在水中具有一定的溶解度，其溶解度與瓦斯成分、溫度、壓力以及水的性質等因素有關。一般來說，甲烷在水中的溶解度相對較低，但在一定條件下，仍會有部分瓦斯溶解于地下水中。在某煤礦的水文地質研究中發(fā)現(xiàn)，當地下水中含有一定量的礦物質和鹽分，會影響水的極性和分子結構，從而改變瓦斯在水中的溶解度。當水中的礦物質含量增加時，瓦斯的溶解度可能會降低；而當水中含有某些特殊的化學物質時，瓦斯的溶解度可能會增加。在高溫、高壓的深部礦井中，瓦斯在水中的溶解度會隨著溫度和壓力的升高而增大。這是因為溫度升高會使分子熱運動加劇，增加瓦斯分子與水分子的接觸機會；壓力升高則會使瓦斯分子更易進入水分子的間隙，從而提高瓦斯的溶解度。地下水的運移會帶動瓦斯的運移。地下水在煤層及其圍巖中流動時，會攜帶部分溶解的瓦斯一起運動。這種運移方式改變了瓦斯的原始賦存狀態(tài)，使瓦斯在煤層中的分布更加復雜。在一些煤層中，地下水的流動方向與瓦斯的運移方向一致，導致瓦斯在局部區(qū)域積聚或分散。在某礦區(qū)的一個煤層中，通過監(jiān)測地下水的流向和瓦斯含量的變化，發(fā)現(xiàn)當地下水從煤層的一側流向另一側時，瓦斯含量也隨之發(fā)生變化。在地下水流動的路徑上，瓦斯含量逐漸降低，而在地下水匯聚的區(qū)域，瓦斯含量則相對較高。這是因為地下水在流動過程中不斷溶解和攜帶瓦斯，使得瓦斯在煤層中的分布發(fā)生了改變。地下水還對瓦斯起到封堵作用。在某些情況下，地下水可以形成隔水層，阻止瓦斯的逸散。當煤層上方存在一層富水的隔水層時，瓦斯難以穿過該隔水層向上運移，從而被封堵在煤層中。在某礦井中，煤層頂板為一層富含地下水的泥巖隔水層，通過對該區(qū)域瓦斯含量的監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)該煤層的瓦斯含量明顯高于周圍沒有隔水層的區(qū)域。這表明地下水形成的隔水層有效地阻止了瓦斯的逸散，使得瓦斯在煤層中得以積聚。然而，如果地下水的流動狀態(tài)發(fā)生變化，如隔水層被破壞或地下水的水壓發(fā)生改變，可能會導致瓦斯的封堵作用失效，引發(fā)瓦斯泄漏和涌出等安全問題。水文地質條件中的地下水活動通過溶解、運移和封堵等作用，對瓦斯賦存產生重要影響。在中高階煤的瓦斯防治工作中，必須充分考慮水文地質條件的影響，準確掌握地下水與瓦斯之間的相互關系，制定合理的防治措施，以確保煤礦安全生產。三、中高階煤瓦斯突出案例分析3.1典型瓦斯突出事故案例3.1.1事故概況2008年8月1日1時03分，河南平禹煤電有限責任公司四礦（以下簡稱平禹四礦）發(fā)生一起煤與瓦斯突出事故，此次事故發(fā)生在該礦12190機巷掘進工作面。該巷道位于二下采區(qū)東翼，沿二1煤層頂板施工，該區(qū)域二1煤層平均傾角13度，平均煤層厚4米，煤層頂板為大占砂巖，局部有偽頂，底板為泥巖、粉砂巖，工作面標高-361至-366米，垂深600米，設計走向長1320米，于2007年10月開始掘進，掘進方式為炮掘，事故發(fā)生前已施工978米。12190機巷開口以里600米采用工字鋼梯形支護，頂寬3.2米，中高2.4米；剩余巷道采用錨網索支護，巷道斷面為斜矩形，寬4.4米，上幫高3.2米。本次事故突出煤量高達2555噸，突出瓦斯量達到26萬立方米。事故當班共有14人在12190機巷作業(yè)，其中掘進二隊11人（跟班隊長1人，檢修工1人，另有6人從事抽放孔作業(yè)、2人進行巷道維護、1人看管通風機），防突隊鉆工、檢修工各1人，安監(jiān)科瓦斯檢查員1人。事故造成23人死亡，直接經濟損失830萬元。事故發(fā)生前有明顯的征兆，2008年7月31日4點班，平禹四礦掘進二隊在12190機巷掘進工作面迎頭施工第5號抽放孔時，出現(xiàn)卡鉆等現(xiàn)象，鉆桿被卡在孔內無法退出。監(jiān)鉆工將該情況向防突隊值班領導進行了匯報，但值班領導未引起重視，未向礦領導匯報。2008年8月1日0點班，掘進二隊隊長、0點班值班領導召開班前會，布置在12190機巷掘進工作面迎頭繼續(xù)施工8個15m深的超前預抽瓦斯抽放孔。當班作業(yè)人員到達12190機巷掘進工作面后，在8月1日0時30分左右，開始使用ZDY-400型鉆機施工超前預抽瓦斯抽放孔。1時2分，正在12190機巷760m處的安監(jiān)科瓦斯檢查員和防突隊檢修工聽到幾聲“煤炮”聲，并看到煤粉從掘進工作面方向涌過來，隨后事故發(fā)生。地面的通風調度人員通過安全監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)12190機巷瓦斯?jié)舛燃眲∩撸?2190機巷T1瓦斯傳感器斷線不能探測瓦斯?jié)舛取2瓦斯傳感器探測到的瓦斯?jié)舛冗_到40%以上，井下12190風巷、二下采區(qū)總回風巷、一采區(qū)各作業(yè)地點等多處地點出現(xiàn)瓦斯?jié)舛瘸耷闆r。1時5分，采煤二隊隊長從井下通過電話向調度室報告12160采面風流逆轉。3.1.2事故原因分析地質條件因素：平禹四礦12190機巷掘進工作面前方煤體松軟，煤體屬IV類破壞煤，結實性系數f值僅為0.12，這表明煤體強度極低，抵抗變形和破壞的能力弱。同時，煤層由薄變厚，形成了瓦斯富集區(qū)，煤層原始瓦斯含量為9.23立方米/噸，較高的瓦斯含量為突出提供了物質基礎。該區(qū)域的地質構造可能也對瓦斯的賦存和運移產生了影響，使得瓦斯在局部積聚，增加了突出的危險性。防突措施失效：采取的防突措施沒有消除突出危險是事故發(fā)生的關鍵因素之一。雖然進行了超前預抽瓦斯抽放孔的施工，但由于各種原因，未能有效降低瓦斯壓力和含量，未能消除煤體的突出危險性。在施工過程中，對于抽放孔的設計、施工質量以及抽放效果的檢驗等環(huán)節(jié)可能存在問題，導致防突措施未能達到預期目標。例如，抽放孔的布置間距不合理，無法有效覆蓋整個瓦斯富集區(qū)域；抽放時間不足，未能使瓦斯充分抽出；或者抽放設備存在故障，影響了抽放效果。人員管理問題：防突工作人員對突出征兆信息的敏感性不強，未能及時收集、匯總、分析研究突出征兆信息。特別是對事故發(fā)生前一班在抽放孔施工過程中出現(xiàn)卡鉆和瓦斯涌出增加的情況未引起高度重視，既沒有向礦領導匯報，也沒有采取停止作業(yè)等措施，使得抽放孔施工工作繼續(xù)進行，最終引發(fā)了事故。這反映出人員在安全意識和業(yè)務能力方面存在不足，缺乏對突出事故的警惕性和應對能力。此外，河南平禹煤電有限責任公司和平禹四礦對防治突出工作重視不夠，未采取區(qū)域性防治突出措施，安全教育工作不到位，職工防治突出知識薄弱、意識不強，也是導致事故發(fā)生的重要原因。職工對突出事故的危害認識不足，在工作中不能正確識別和應對突出征兆，缺乏必要的安全技能和應急處置能力。通風系統(tǒng)抗災能力差：礦井通風系統(tǒng)抗災能力差，突出導致12160采煤工作面風流逆轉造成事故擴大。通風系統(tǒng)在煤礦安全生產中起著至關重要的作用，良好的通風系統(tǒng)能夠及時排出瓦斯，保證井下空氣質量和人員安全。然而，平禹四礦的通風系統(tǒng)在面對煤與瓦斯突出事故時，無法有效維持正常的通風秩序，導致瓦斯在井下蔓延，造成更多區(qū)域的瓦斯?jié)舛瘸蓿故鹿视绊懛秶鷶U大，增加了人員傷亡和財產損失。通風系統(tǒng)的設計可能存在不合理之處，通風能力不足，通風設施不完善，或者在事故發(fā)生時，通風系統(tǒng)的調節(jié)和控制措施不到位，都可能導致通風系統(tǒng)抗災能力差。3.2瓦斯突出特征總結3.2.1突出的一般規(guī)律隨深度增加突出危險性增大：隨著開采深度的增加，地應力和瓦斯壓力逐漸增大，煤體的變形和破壞程度加劇，瓦斯突出的危險性也隨之增加。這是因為在深部開采條件下，高地應力使得煤體更加破碎，透氣性降低，瓦斯難以逸散，積聚在煤體中形成較高的瓦斯壓力。當采掘活動破壞煤體的完整性時，瓦斯在高壓作用下迅速釋放，引發(fā)突出事故。例如，在某礦區(qū)，淺部開采時（深度小于500米），瓦斯突出事故發(fā)生的頻率較低，平均每年發(fā)生1-2起；而在深部開采（深度大于800米）時，瓦斯突出事故發(fā)生的頻率明顯增加，平均每年發(fā)生5-6起，且突出強度也更大，突出煤量和瓦斯量顯著增多。地質構造區(qū)域突出頻發(fā)：褶皺、斷層等地質構造區(qū)域是瓦斯突出的高發(fā)地帶。在褶皺構造中，背斜軸部由于受到拉伸作用，煤體孔隙度增大，透氣性增強，瓦斯容易積聚；向斜軸部則因受到擠壓，煤體致密，瓦斯不易運移，也會導致瓦斯含量升高，增加突出危險性。斷層的存在會改變煤體的應力狀態(tài)和瓦斯運移路徑，開放性斷層成為瓦斯的運移通道，使瓦斯在斷層附近積聚；封閉性斷層則阻礙瓦斯運移，導致斷層一側瓦斯含量升高。據統(tǒng)計，在某煤礦的地質構造區(qū)域，瓦斯突出事故的發(fā)生率占總事故發(fā)生率的70%以上，且這些區(qū)域的突出強度往往比正常區(qū)域高出30%-50%。煤層條件影響突出：煤層厚度、煤質、煤體結構等條件對瓦斯突出有重要影響。煤層越厚，瓦斯含量越高，突出的危險性越大。因為較厚的煤層能夠儲存更多的瓦斯，且在煤化作用過程中生成的瓦斯量也相對較多。煤質方面，變質程度高的中高階煤，其瓦斯吸附能力強，瓦斯含量相對較高，突出危險性也較大。煤體結構破碎、強度低的構造煤，容易發(fā)生變形和破壞，為瓦斯突出提供了有利條件。在某煤礦的厚煤層區(qū)域，瓦斯突出事故的發(fā)生率比薄煤層區(qū)域高出50%以上；而在構造煤發(fā)育的區(qū)域，突出事故的發(fā)生率更是正常煤體區(qū)域的3-5倍。3.2.2突出預兆分析瓦斯涌出異常：瓦斯涌出量突然增大或減小，瓦斯?jié)舛群龃蠛鲂。峭咚雇怀銮俺Ｒ姷念A兆之一。在平禹四礦“8?1”煤與瓦斯突出事故中，2008年7月31日4點班，掘進二隊在12190機巷掘進工作面迎頭施工第5號抽放孔時，就出現(xiàn)了瓦斯涌出增加的情況。這是因為在突出發(fā)生前，煤體內部的瓦斯平衡狀態(tài)被打破，瓦斯開始大量解吸和運移，導致瓦斯涌出量和濃度發(fā)生異常變化。此外，瓦斯涌出時還可能伴有哨聲、蜂鳴聲等異常聲響，這是由于瓦斯高速流動與煤體孔隙、裂隙摩擦產生的。地壓顯現(xiàn)明顯：地壓顯現(xiàn)預兆包括煤炮聲、支架聲響、掉碴、巖煤開裂、底鼓、巖煤自行剝落、煤壁外鼓、來壓、煤壁顫動、鉆孔變形、垮孔頂鉆、夾鉆桿、鉆粉量增大、鉆機過負荷等。在事故發(fā)生前，12190機巷的安監(jiān)科瓦斯檢查員和防突隊檢修工聽到了幾聲“煤炮”聲，這是煤體內部應力集中釋放的表現(xiàn)。當煤體受到地應力作用時，內部結構逐漸破壞，產生微裂紋和裂隙，這些裂紋擴展和貫通時會發(fā)出聲響，形成煤炮聲。鉆孔施工過程中出現(xiàn)的卡鉆、頂鉆等現(xiàn)象，也是地壓作用的結果，表明煤體內部應力增大，對鉆桿產生較大的阻力。煤體結構變化：煤體結構和力學性能的變化也是突出的重要預兆。表現(xiàn)為層理紊亂、煤強度松軟或軟硬不均、煤暗淡無光澤、煤厚變化大、傾角變陡、波狀隆起、褶曲、頂板和底板階狀凸起、斷層、煤干燥等。平禹四礦12190機巷掘進工作面前方煤體松軟，煤體屬IV類破壞煤，結實性系數f值僅為0.12，這表明煤體結構遭到嚴重破壞，強度極低，為瓦斯突出創(chuàng)造了條件。煤體結構的變化會導致其力學性能下降，無法承受地應力和瓦斯壓力的作用，從而容易引發(fā)突出事故。四、中高階煤瓦斯突出風險預測技術4.1傳統(tǒng)預測方法4.1.1單項指標法單項指標法是通過測定某一特定指標的值，并與預先設定的臨界值進行比較，從而判斷瓦斯突出危險性的方法。常用的單項指標包括瓦斯壓力、瓦斯含量、瓦斯放散初速度、煤的堅固性系數等。瓦斯壓力是指瓦斯在煤層中所承受的壓力，它是反映瓦斯賦存狀態(tài)和突出危險性的重要指標之一。瓦斯壓力越高，表明瓦斯在煤體中儲存的能量越大，當煤體受到采掘擾動時，瓦斯更容易釋放并引發(fā)突出。在我國，通常將瓦斯壓力0.74MPa作為判斷突出危險性的臨界值，當瓦斯壓力大于該值時，認為該區(qū)域具有突出危險性。例如，在某煤礦的實際開采中，通過鉆孔測定煤層瓦斯壓力，發(fā)現(xiàn)部分區(qū)域瓦斯壓力達到1.2MPa，遠超臨界值，經后續(xù)驗證，這些區(qū)域在采掘過程中確實發(fā)生了瓦斯突出事故。瓦斯含量是指單位質量或體積煤體中所含瓦斯的量，它直接反映了瓦斯在煤體中的賦存數量。瓦斯含量越高，煤與瓦斯突出時釋放的瓦斯量就越大，突出的強度和危害程度也可能越高。一般來說，當瓦斯含量超過8m3/t時，被認為具有較高的突出危險性。在某礦區(qū)，對不同區(qū)域的煤層瓦斯含量進行測定，發(fā)現(xiàn)一些瓦斯含量達到10m3/t以上的區(qū)域，在開采過程中突出事故頻發(fā)。瓦斯放散初速度是指煤樣在一定條件下開始放散瓦斯時的初始速度，它反映了煤體中瓦斯的解吸能力。瓦斯放散初速度越大，說明煤體中的瓦斯越容易解吸，在采掘過程中瓦斯涌出量可能會突然增大，增加突出的風險。通常將瓦斯放散初速度10mmHg作為突出危險性的臨界值。例如，對某煤礦的煤樣進行瓦斯放散初速度測定，部分煤樣的瓦斯放散初速度達到12mmHg，這些區(qū)域在后續(xù)的開采中表現(xiàn)出較高的突出危險性。煤的堅固性系數是衡量煤體強度的指標，它反映了煤體抵抗破壞的能力。煤的堅固性系數越小，煤體越松軟，在受到地應力和瓦斯壓力作用時越容易發(fā)生破壞，從而為瓦斯突出創(chuàng)造條件。一般認為，當煤的堅固性系數小于0.5時，突出危險性較大。在某礦井，對煤層的煤體堅固性系數進行測定，發(fā)現(xiàn)一些區(qū)域的煤體堅固性系數僅為0.3，這些區(qū)域在開采過程中多次發(fā)生瓦斯突出事故。單項指標法具有簡單、直觀、易于操作的優(yōu)點，在煤礦現(xiàn)場得到了廣泛應用。然而，該方法也存在一定的局限性。由于瓦斯突出是多種因素綜合作用的結果，單一指標往往難以全面反映瓦斯突出的危險性。不同地區(qū)、不同煤層的地質條件和煤體特性存在差異，同一指標的臨界值可能并不適用于所有情況，容易出現(xiàn)誤判和漏判。4.1.2綜合指標法綜合指標法是綜合考慮多個因素，通過計算得到一個綜合指標值，再根據該值與臨界值的比較來判斷瓦斯突出危險性的方法。D、K指標法是一種常用的綜合指標法，其計算公式如下：D=(0.0075H/f-3)(P-0.74)K=\DeltaP/f其中，D為綜合指標，H為開采深度（m），f為煤的堅固性系數，P為瓦斯壓力（MPa），K為另一綜合指標，\DeltaP為瓦斯放散初速度（mmHg）。當D\geq0且K\geq15時，判定為突出危險區(qū)域；當D\lt0或K\lt15時，判定為無突出危險區(qū)域。在某煤礦的區(qū)域預測中，采用D、K指標法對一個開采深度為500m的區(qū)域進行評估。該區(qū)域煤的堅固性系數f=0.4，瓦斯壓力P=1.0MPa，瓦斯放散初速度\DeltaP=12mmHg。首先計算D值：D=(0.0075\times500/0.4-3)(1.0-0.74)=(9.375-3)\times0.26=6.375\times0.26=1.6575再計算K值：K=12/0.4=30由于D=1.6575\geq0且K=30\geq15，根據D、K指標法的判定標準，該區(qū)域被判定為突出危險區(qū)域。在后續(xù)的開采過程中，該區(qū)域采取了一系列防突措施，有效避免了瓦斯突出事故的發(fā)生。綜合指標法綜合考慮了多個影響瓦斯突出的因素，相對單項指標法而言，能夠更全面地反映瓦斯突出的危險性，提高預測的準確性。然而，該方法也存在一些缺點。綜合指標的計算依賴于各個單項指標的準確測定，而在實際測定過程中，這些指標容易受到地質條件、測量方法等因素的影響，導致測定結果存在誤差，進而影響綜合指標的準確性。綜合指標法中的臨界值是根據大量的統(tǒng)計數據和經驗確定的，對于一些特殊地質條件或復雜開采環(huán)境的礦井，這些臨界值可能并不適用，同樣會導致預測結果的偏差。4.2基于機器學習的預測方法4.2.1支持向量機支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）是一種基于統(tǒng)計學習理論的機器學習方法，在瓦斯突出預測中具有重要應用。其基本原理是通過尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的數據點盡可能地分開，并且使分類間隔最大化。在瓦斯突出預測中，將瓦斯突出樣本和非突出樣本看作兩類數據，通過支持向量機的學習，找到一個能夠準確區(qū)分這兩類數據的分類超平面，從而實現(xiàn)對瓦斯突出的預測。在瓦斯突出預測中應用支持向量機，一般包含以下步驟：數據收集與預處理：收集大量與瓦斯突出相關的數據，包括瓦斯壓力、瓦斯含量、地應力、煤體結構等影響因素的數據，以及是否發(fā)生瓦斯突出的結果數據。對收集到的數據進行預處理，包括數據清洗、去噪、歸一化等操作，以提高數據的質量和可用性。數據清洗可以去除數據中的錯誤、重復和缺失值；去噪可以減少噪聲對模型的影響；歸一化可以將不同特征的數據統(tǒng)一到相同的尺度，避免某些特征對模型的影響過大。特征選擇：從眾多影響因素中選擇對瓦斯突出影響較大的特征，作為支持向量機的輸入變量。特征選擇可以采用相關性分析、主成分分析等方法，去除與瓦斯突出相關性較低的特征，減少模型的復雜度，提高預測精度。例如，通過相關性分析發(fā)現(xiàn)瓦斯壓力、瓦斯含量與瓦斯突出的相關性較高，而煤體中的某些微量元素含量與瓦斯突出的相關性較低，就可以選擇瓦斯壓力、瓦斯含量等作為主要特征，而去除微量元素含量等次要特征。模型訓練：將預處理后的數據分為訓練集和測試集，利用訓練集對支持向量機進行訓練，調整模型的參數，如核函數類型、懲罰參數等，使模型能夠準確地對訓練數據進行分類。核函數的選擇會影響支持向量機的性能，常用的核函數有線性核、多項式核、徑向基核等。懲罰參數則控制模型對錯誤分類的懲罰程度，懲罰參數越大，模型對錯誤分類的懲罰越重，模型的復雜度也會相應增加。模型評估與預測：利用測試集對訓練好的支持向量機模型進行評估，計算模型的準確率、召回率、F1值等指標，評估模型的性能。如果模型性能滿足要求，則可以將其應用于實際的瓦斯突出預測中；如果模型性能不滿足要求，則需要對模型進行調整和優(yōu)化，如重新選擇特征、調整參數等。以某煤礦的數據為例，收集了該煤礦100個工作面的瓦斯壓力、瓦斯含量、地應力、煤體堅固性系數等數據，以及這些工作面是否發(fā)生瓦斯突出的結果數據。經過預處理和特征選擇后，選擇瓦斯壓力、瓦斯含量和煤體堅固性系數作為特征，將數據分為70個樣本的訓練集和30個樣本的測試集。利用訓練集對支持向量機模型進行訓練，選擇徑向基核函數，通過交叉驗證調整懲罰參數，最終得到訓練好的模型。對測試集進行預測，結果顯示模型的準確率達到了85%，召回率為80%，F(xiàn)1值為82.5%，表明該模型在瓦斯突出預測中具有較好的效果。通過實際應用發(fā)現(xiàn)，該模型能夠準確地預測出大部分瓦斯突出情況，為煤礦的安全生產提供了有力的支持。4.2.2人工神經網絡人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一種模仿生物神經網絡結構和功能的計算模型，由大量的神經元節(jié)點相互連接組成。其基本結構包括輸入層、隱藏層和輸出層，神經元之間通過權重連接，權重表示神經元之間的連接強度。在瓦斯突出預測中，輸入層接收瓦斯壓力、瓦斯含量、地應力等影響因素的數據，隱藏層對輸入數據進行非線性變換和特征提取，輸出層則輸出預測結果，即是否發(fā)生瓦斯突出。人工神經網絡的訓練過程主要采用反向傳播算法（BackPropagation，BP）。在訓練過程中，首先將輸入數據通過輸入層傳遞到隱藏層，隱藏層對數據進行處理后再傳遞到輸出層，得到預測結果。然后將預測結果與實際結果進行比較，計算出誤差。誤差通過反向傳播算法從輸出層反向傳遞到隱藏層和輸入層，根據誤差調整神經元之間的權重，使誤差逐漸減小。這個過程不斷迭代，直到誤差達到設定的閾值或者迭代次數達到設定值為止。在瓦斯突出預測中，人工神經網絡具有以下優(yōu)勢：強大的非線性映射能力：瓦斯突出是多種因素綜合作用的結果，這些因素與瓦斯突出之間存在復雜的非線性關系。人工神經網絡能夠通過隱藏層的非線性變換，自動學習和提取這些非線性特征，從而建立準確的預測模型。自學習和自適應能力：人工神經網絡可以根據輸入數據和訓練算法自動調整權重，不斷學習和適應新的數據，提高預測的準確性。在實際應用中，隨著煤礦開采條件的變化和新數據的積累，人工神經網絡可以通過重新訓練來更新模型，適應新的情況。對復雜數據的處理能力：能夠處理包含噪聲、缺失值等復雜情況的數據，對數據的質量要求相對較低。在瓦斯突出預測中，實際采集的數據可能存在各種問題，人工神經網絡可以通過自身的結構和算法對這些數據進行處理，提取有用的信息。然而，人工神經網絡也存在一些局限性：訓練時間長：尤其是當網絡結構復雜、數據量大時，訓練時間會顯著增加。在瓦斯突出預測中，如果考慮大量的影響因素和樣本數據，訓練人工神經網絡可能需要耗費較長的時間，影響預測的及時性。容易陷入局部最優(yōu)解：由于反向傳播算法的特點，人工神經網絡在訓練過程中容易陷入局部最優(yōu)解，導致模型的性能不佳。為了克服這個問題，可以采用多種優(yōu)化算法，如隨機梯度下降、自適應矩估計等，或者對初始權重進行隨機初始化，增加模型跳出局部最優(yōu)解的概率。可解釋性差：人工神經網絡的決策過程難以直觀理解，其內部的權重和節(jié)點運算對于用戶來說是一個“黑箱”。在瓦斯突出預測中，這可能會影響對預測結果的信任度和應用效果，用戶難以理解模型為什么做出這樣的預測，不利于采取針對性的措施。4.3預測技術的應用與對比4.3.1實際應用案例以某煤礦為例，該煤礦為中高階煤開采礦井，長期受到瓦斯突出問題的困擾。在過去，該煤礦主要采用傳統(tǒng)的單項指標法和綜合指標法進行瓦斯突出風險預測。在使用單項指標法時，通過測定瓦斯壓力、瓦斯含量等指標來判斷突出危險性。例如，在某一掘進工作面，測定瓦斯壓力為1.2MPa，按照瓦斯壓力0.74MPa的臨界值標準，該區(qū)域被判定為突出危險區(qū)域。然而，在實際開采過程中，雖然采取了相應的防突措施，但仍發(fā)生了小型的瓦斯突出事件，這表明單項指標法存在一定的局限性，可能無法全面準確地反映瓦斯突出的風險。后來，該煤礦采用綜合指標法，如D、K指標法進行預測。在另一個區(qū)域，開采深度為600m，煤的堅固性系數f=0.35，瓦斯壓力P=1.5MPa，瓦斯放散初速度ΔP=15mmHg。通過計算，D值為2.35，K值為42.86，根據D、K指標法的判定標準，該區(qū)域被判定為突出危險區(qū)域。基于此，煤礦采取了更為嚴格的防突措施，如增加瓦斯抽采鉆孔數量、提高抽采時間等。在該區(qū)域的開采過程中，有效地避免了瓦斯突出事故的發(fā)生，但在實際操作中，發(fā)現(xiàn)綜合指標法對數據的準確性要求較高，且臨界值的適用性在某些特殊地質條件下存在一定問題。隨著技術的發(fā)展，該煤礦引入了基于機器學習的預測方法。采用支持向量機算法，收集了該煤礦多個工作面的瓦斯壓力、瓦斯含量、地應力、煤體堅固性系數等大量數據作為訓練樣本。通過數據預處理和特征選擇，將瓦斯壓力、瓦斯含量、煤體堅固性系數作為主要特征輸入支持向量機模型進行訓練。經過訓練和優(yōu)化后的支持向量機模型在對新的工作面進行瓦斯突出風險預測時，取得了較好的效果。例如，在一個新的采煤工作面，模型預測該區(qū)域存在較高的瓦斯突出風險，煤礦根據預測結果提前加強了瓦斯抽采和防突措施。在該工作面的開采過程中，瓦斯涌出量得到了有效控制，未發(fā)生瓦斯突出事故，驗證了支持向量機模型在瓦斯突出預測中的有效性。該煤礦還嘗試使用人工神經網絡進行瓦斯突出風險預測。構建了包含輸入層、隱藏層和輸出層的人工神經網絡模型，輸入層接收瓦斯壓力、瓦斯含量、地應力等多個影響因素的數據，隱藏層對數據進行非線性變換和特征提取，輸出層輸出是否發(fā)生瓦斯突出的預測結果。通過對大量歷史數據的學習和訓練，該人工神經網絡模型能夠對瓦斯突出風險進行較為準確的預測。在實際應用中，對于一些復雜地質條件下的工作面，人工神經網絡模型能夠充分利用其強大的非線性映射能力，捕捉到瓦斯突出與各影響因素之間的復雜關系，從而提供更有參考價值的預測結果。4.3.2方法對比分析準確性對比：傳統(tǒng)的單項指標法由于僅考慮單一因素，難以全面反映瓦斯突出的復雜性，準確性相對較低。在實際應用中，如前文某煤礦的案例，單項指標法雖然能夠對部分突出危險區(qū)域進行判斷，但存在誤判和漏判的情況。綜合指標法綜合考慮了多個因素，準確性有所提高，但仍受到指標測定誤差和臨界值適用性的影響。在不同地質條件下，綜合指標法的預測準確性可能會有所波動。基于機器學習的支持向量機和人工神經網絡方法，能夠處理復雜的非線性關系，通過對大量數據的學習和訓練，能夠更準確地預測瓦斯突出風險。在某煤礦的實際應用中，支持向量機和人工神經網絡模型在準確性方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法，能夠更準確地識別出突出危險區(qū)域。可靠性對比：單項指標法的可靠性較差，因為單一指標容易受到地質條件、測量誤差等因素的影響，導致預測結果不穩(wěn)定。綜合指標法相對單項指標法可靠性有所提升，但由于其計算依賴于多個指標的準確測定，一旦某個指標出現(xiàn)誤差，可能會影響整個預測結果的可靠性。支持向量機和人工神經網絡方法具有較強的泛化能力，能夠在不同的地質條件和數據分布情況下保持相對穩(wěn)定的預測性能，可靠性較高。然而，機器學習方法對數據的依賴性較強，如果訓練數據存在偏差或不完整，可能會影響模型的可靠性。適應性對比：單項指標法和綜合指標法的適應性相對較差，它們通常基于特定的地質條件和經驗確定臨界值，對于不同地區(qū)、不同煤層的地質條件變化，其適應性有限。在一些特殊地質構造或復雜開采環(huán)境下，傳統(tǒng)方法的預測效果可能會大打折扣。支持向量機和人工神經網絡方法具有較好的適應性，能夠通過調整模型參數和訓練數據，適應不同的地質條件和開采環(huán)境。它們可以根據新的數據不斷更新模型，提高對不同情況的適應能力，但需要較多的歷史數據和計算資源來建立和訓練模型。綜上所述，基于機器學習的預測方法在準確性、可靠性和適應性方面具有明顯優(yōu)勢，但在實際應用中，也需要結合傳統(tǒng)預測方法的優(yōu)點，充分考慮地質條件、數據質量等因素，選擇合適的預測方法，以提高瓦斯突出風險預測的準確性和可靠性，為煤礦安全生產提供有力保障。五、中高階煤瓦斯突出風險評估方法5.1風險評估指標體系構建5.1.1瓦斯賦存指標瓦斯含量是評估瓦斯賦存狀態(tài)的關鍵指標之一，它直接反映了單位質量或體積煤體中所含瓦斯的數量。瓦斯含量越高，表明煤體中儲存的瓦斯越多，瓦斯突出的物質基礎越雄厚。在中高階煤中，由于煤化作用程度較高，瓦斯生成量相對較大，且煤體的吸附能力較強，使得瓦斯含量普遍較高。通過現(xiàn)場鉆孔取樣和實驗室測定，可以準確獲取瓦斯含量數據。例如，在某中高階煤礦區(qū)，對多個鉆孔煤樣進行瓦斯含量測定，發(fā)現(xiàn)部分區(qū)域瓦斯含量高達15m3/t以上，這些區(qū)域的瓦斯突出風險相對較高。瓦斯壓力也是重要的瓦斯賦存指標，它體現(xiàn)了瓦斯在煤體中所具有的能量狀態(tài)。瓦斯壓力越高，瓦斯在煤體中的內能越大，當煤體受到采掘擾動時，瓦斯更容易釋放并引發(fā)突出。瓦斯壓力的測定通常采用鉆孔測壓法，在井下向煤層打鉆孔，封孔后利用壓力傳感器測量瓦斯壓力。研究表明，當瓦斯壓力超過0.74MPa時，瓦斯突出的危險性顯著增加。在某礦井，通過對不同區(qū)域瓦斯壓力的監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)一些瓦斯壓力達到1.5MPa的區(qū)域，在采掘過程中頻繁出現(xiàn)瓦斯動力現(xiàn)象，如瓦斯噴出、煤炮聲等，表明這些區(qū)域具有較高的瓦斯突出風險。瓦斯吸附常數a、b值反映了煤體對瓦斯的吸附能力。a值表示煤體在一定條件下的極限吸附量，b值表示吸附常數，與瓦斯壓力和吸附量的關系密切。中高階煤的變質程度較高，其分子結構相對復雜，具有更多的吸附位點，因此吸附常數a、b值相對較大。通過對煤樣進行瓦斯吸附實驗，可以得到吸附常數a、b值。例如，對某中高階煤樣進行實驗，測得吸附常數a=25m3/t，b=0.6MPa?1，這表明該煤樣對瓦斯具有較強的吸附能力，在相同瓦斯壓力條件下，吸附瓦斯量相對較高，增加了瓦斯突出的風險。瓦斯放散初速度是指煤樣在一定條件下開始放散瓦斯時的初始速度，它反映了煤體中瓦斯的解吸能力。瓦斯放散初速度越大，說明煤體中的瓦斯越容易解吸，在采掘過程中瓦斯涌出量可能會突然增大，增加突出的風險。通常采用特定的實驗裝置，如瓦斯放散初速度測定儀，對煤樣進行測定。一般認為，當瓦斯放散初速度大于10mmHg時，瓦斯突出的危險性增加。在某礦區(qū)，對多個煤樣進行瓦斯放散初速度測定，發(fā)現(xiàn)部分煤樣的瓦斯放散初速度達到12mmHg以上，這些煤樣所在區(qū)域在開采過程中表現(xiàn)出較高的瓦斯突出風險。5.1.2地質條件指標地質構造復雜程度是影響瓦斯突出風險的重要地質條件指標。褶皺、斷層、節(jié)理等地質構造會改變煤體的應力狀態(tài)和瓦斯運移通道，從而影響瓦斯的賦存和突出。在褶皺構造中，背斜軸部由于受到拉伸作用，煤體孔隙度增大，透氣性增強，瓦斯容易積聚；向斜軸部則因受到擠壓，煤體致密，瓦斯不易運移，也會導致瓦斯含量升高，增加突出危險性。斷層的存在會改變煤體的連續(xù)性和瓦斯的運移路徑，開放性斷層成為瓦斯的運移通道，使瓦斯在斷層附近積聚；封閉性斷層則阻礙瓦斯運移，導致斷層一側瓦斯含量升高。節(jié)理發(fā)育的煤體，瓦斯容易沿著節(jié)理面運移和積聚。通過地質勘查和現(xiàn)場觀測，可以對地質構造復雜程度進行評估。例如，在某礦區(qū)，通過地質勘探發(fā)現(xiàn)存在多條斷層和褶皺構造，這些區(qū)域的瓦斯含量明顯高于其他區(qū)域，瓦斯突出事故的發(fā)生率也較高。煤層厚度變化對瓦斯突出風險也有顯著影響。一般來說，煤層越厚，瓦斯含量越高，突出的危險性越大。這是因為較厚的煤層能夠儲存更多的瓦斯，且在煤化作用過程中生成的瓦斯量也相對較多。同時，煤層厚度的變化會導致煤體應力分布不均勻，增加煤體的變形和破壞程度，從而為瓦斯突出創(chuàng)造條件。在某煤礦，不同煤層厚度區(qū)域的瓦斯突出情況差異明顯，厚度大于5m的煤層區(qū)域，瓦斯突出事故的發(fā)生率是厚度小于3m煤層區(qū)域的3倍以上。此外，煤層厚度的變化還會影響采掘工藝的選擇和實施，進一步影響瓦斯突出的風險。煤體結構是地質條件指標中的重要因素，它反映了煤體在地質構造作用下的破壞程度和完整性。原生結構煤的煤體結構完整，強度較高，瓦斯突出的危險性相對較低；而構造煤由于受到強烈的地質構造作用，煤體結構破碎，強度低，瓦斯吸附和解吸能力較強，容易發(fā)生瓦斯突出。構造煤的類型包括碎裂煤、碎粒煤和糜棱煤等，不同類型的構造煤對瓦斯突出的影響程度也不同。通過對煤體結構的觀測和分析，可以判斷瓦斯突出的風險。例如，在某礦井，通過井下巷道揭露和煤樣分析，發(fā)現(xiàn)部分區(qū)域存在大量的碎粒煤和糜棱煤，這些區(qū)域的瓦斯含量較高，瓦斯突出事故的發(fā)生率也較高。5.1.3開采技術指標采煤方法對瓦斯突出風險有著重要影響。不同的采煤方法會導致煤體的受力狀態(tài)、破壞程度和瓦斯涌出規(guī)律不同。例如，采用綜采放頂煤采煤法時，由于一次采出的煤量較大，煤體的破碎程度高，瓦斯涌出量相對較大，瓦斯突出的風險也相應增加。在某煤礦采用綜采放頂煤采煤法的工作面，瓦斯涌出量比采用普通綜采采煤法的工作面高出30%-50%，且瓦斯突出事故的發(fā)生率也相對較高。而采用房柱式采煤法時，由于采場空間小，煤體的暴露面積小，瓦斯涌出量相對較小，瓦斯突出的風險相對較低。但房柱式采煤法的煤炭回收率較低，資源浪費較大。因此，在選擇采煤方法時，需要綜合考慮瓦斯突出風險、煤炭回收率和安全生產等因素。掘進速度也是影響瓦斯突出風險的開采技術指標之一。掘進速度過快會導致煤體在短時間內受到較大的擾動，瓦斯來不及充分釋放，容易在局部積聚，增加瓦斯突出的風險。在某煤礦的掘進工作面，當掘進速度從每天5m提高到每天8m時，瓦斯涌出量明顯增加，且出現(xiàn)了瓦斯超限的情況，同時，瓦斯突出的預兆也更加頻繁。這表明掘進速度的增加會使瓦斯突出的風險增大。相反，掘進速度過慢會影響生產效率，增加生產成本。因此，需要根據煤層的瓦斯賦存情況和地質條件，合理確定掘進速度，以降低瓦斯突出的風險。通風方式和風量對瓦斯突出風險有著直接的影響。良好的通風系統(tǒng)能夠及時排出瓦斯，降低瓦斯?jié)舛龋瑴p少瓦斯積聚的可能性。采用分區(qū)通風方式時，能夠將不同區(qū)域的瓦斯分別排出，避免瓦斯在巷道內混合積聚。合理的風量分配能夠保證采掘工作面和巷道內的瓦斯?jié)舛仍诎踩秶鷥取Ｔ谀车V井，通過優(yōu)化通風系統(tǒng)，將風量增加了20%，使得采掘工作面的瓦斯?jié)舛让黠@降低，瓦斯突出事故的發(fā)生率也顯著下降。相反，如果通風方式不合理或風量不足，會導致瓦斯積聚，增加瓦斯突出的風險。例如，在一些通風不良的巷道中，瓦斯?jié)舛冉洺３^安全標準，容易引發(fā)瓦斯突出事故。綜上所述，瓦斯賦存指標、地質條件指標和開采技術指標相互關聯(lián)、相互影響，共同構成了中高階煤瓦斯突出風險評估的指標體系。通過對這些指標的綜合分析和評估，可以準確判斷瓦斯突出的風險程度，為制定有效的瓦斯防治措施提供科學依據。5.2風險評估模型5.2.1層次分析法層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）是一種將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎上進行定性和定量分析的決策方法，在瓦斯突出風險評估指標權重確定中具有重要應用。其基本原理是把復雜問題分解為多個組成因素，將這些因素按支配關系分組形成遞階層次結構，通過兩兩比較的方式確定決策方案相對重要度的總排序，從而為決策提供定量依據。在構建瓦斯突出風險評估的層次結構模型時，通常將目標層設定為瓦斯突出風險評估。準則層包含瓦斯賦存指標、地質條件指標和開采技術指標。瓦斯賦存指標下的指標層包括瓦斯含量、瓦斯壓力、瓦斯吸附常數a、b值、瓦斯放散初速度等；地質條件指標下的指標層涵蓋地質構造復雜程度、煤層厚度變化、煤體結構等；開采技術指標下的指標層有采煤方法、掘進速度、通風方式和風量等。確定判斷矩陣是層次分析法的關鍵步驟之一。通過專家咨詢等方式，對同一層次內的指標相對重要性進行兩兩比較，采用1-9標度法進行打分。例如，對于瓦斯含量和瓦斯壓力這兩個指標，若專家認為瓦斯含量比瓦斯壓力稍微重要，那么在判斷矩陣中對應的元素a_{12}賦值為3，a_{21}賦值為1/3。以此類推，構建出完整的判斷矩陣A：A=\begin{bmatrix}1&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\a_{21}&1&\cdots&a_{2n}\\\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\a_{n1}&a_{n2}&\cdots&1\end{bmatrix}計算權重向量時，可采用方根法。首先，計算判斷矩陣A每行元素的乘積M_i：M_i=\prod_{j=1}^{n}a_{ij},(i=1,2,\cdots,n)然后，計算M_i的n次方根\overline{W}_i：\overline{W}_i=\sqrt[n]{M_i}最后，對\overline{W}_i進行歸一化處理，得到權重向量W_i：W_i=\frac{\overline{W}_i}{\sum_{i=1}^{n}\overline{W}_i}得到權重向量后，還需進行一致性檢驗。計算判斷矩陣的最大特征根\lambda_{max}：\lambda_{max}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{(AW)_i}{W_i}其中，(AW)_i表示向量AW的第i個元素。接著計算一致性指標CI：CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}再查找相應的平均隨機一致性指標RI（根據矩陣階數n確定），計算一致性比例CR：CR=\frac{CI}{RI}當CR\lt0.1時，認為判斷矩陣具有滿意的一致性，權重向量有效；否則，需要對判斷矩陣進行調整。通過層次分析法確定各指標的權重，能夠明確不同指標在瓦斯突出風險評估中的相對重要性，為后續(xù)的風險評估提供重要依據。例如，經過計算得到瓦斯含量的權重為0.3，瓦斯壓力的權重為0.25，表明在瓦斯賦存指標中，瓦斯含量相對更為重要，在評估瓦斯突出風險時應給予更多關注。5.2.2模糊綜合評價法模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評價方法，在瓦斯突出風險評估中具有廣泛應用。其基本原理是利用模糊變換原理和最大隸屬度原則，考慮與被評價事物相關的各個因素，對其做出綜合評價。在瓦斯突出風險評估中應用模糊綜合評價法，首先需要確定評價因素集U和評價等級集V。評價因素集U即前面通過層次分析法確定的指標體系，如U=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}，其中u_1為瓦斯含量，u_2為瓦斯壓力，以此類推。評價等級集V通常根據瓦斯突出風險的嚴重程度劃分為不同等級，如V=\{v_1,v_2,v_3,v_4\}，分別表示低風險、較低風險、較高風險和高風險。確定隸屬度函數是模糊綜合評價法的關鍵步驟。對于每個評價因素u_i，通過一定的方法確定其對不同評價等級v_j的隸屬度\mu_{ij}。例如，對于瓦斯含量這一因素，根據大量的實際數據和經驗，建立瓦斯含量與各風險等級的隸屬度函數。假設瓦斯含量x，當x\lt5m?3/t時，對低風險等級v_1的隸屬度\mu_{11}=1，對其他等級的隸屬度為0；當5m?3/t\leqx\lt8m?3/t時，對低風險等級v_1的隸屬度\mu_{11}=\frac{8-x}{3}，對較低風險等級v_2的隸屬度\mu_{12}=\frac{x-5}{3}，對其他等級的隸屬度為0；以此類推，確定不同瓦斯含量區(qū)間對各風險等級的隸屬度。通過這種方式，構建出隸屬度矩陣R：R=\begin{bmatrix}\mu_{11}&\mu_{12}&\cdots&\mu_{1m}\\\mu_{21}&\mu_{22}&\cdots&\mu_{2m}\\\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\\mu_{n1}&\mu_{n2}&\cdots&\mu_{nm}\end{bmatrix}結合層次分析法確定的指標權重向量W=\{w_1,w_2,\cdots,w_n\}，進行模糊合成運算。模糊合成運算的公式為B=W\cdotR，其中B為模糊綜合評價結果向量，B=\{b_1,b_2,\cdots,b_m\}。通過計算得到B向量后，根據最大隸屬度原則確定瓦斯突出風險等級。例如，若B=\{0.2,0.3,0.4,0.1\}，其中0.4最大，對應的評價等級為較高風險，那么該區(qū)域的瓦斯突出風險等級為較高風險。模糊綜合評價法能夠充分考慮瓦斯突出風險評估中各因素的模糊性和不確定性，綜合多個因素對瓦斯突出風險進行評價，為煤礦瓦斯防治提供科學、合理的決策依據。通過該方法，可以更準確地判斷不同區(qū)域的瓦斯突出風險程度，從而有針對性地采取防治措施，降低瓦斯突出事故的發(fā)生概率，保障煤礦安全生產。5.3評估實例分析以某中高階煤礦井為例，運用構建的風險評估模型對其瓦斯突出風險進行評估。該礦井開采深度為700m，煤層平均厚度5m，屬于中高階煤。在瓦斯賦存指標方面，通過現(xiàn)場鉆孔測定，瓦斯含量為12m3/t，瓦斯壓力1.3MPa，通過實驗室實驗測得瓦斯吸附常數a=20m3/t，b=0.5MPa?1，瓦斯放散初速度為13mmHg。在地質條件指標方面，該區(qū)域地質構造復雜，存在多條斷層和褶皺，煤層厚度變化較大，部分區(qū)域煤層厚度可達7m，煤體結構以構造煤為主，煤體強度較低。在開采技術指標方面，采煤方法采用綜采放頂煤采煤法，掘進速度為每天6m，通風方式為分區(qū)通風，風量能夠滿足安全生產要求。首先，采用層次分析法確定各指標的權重。構建判斷矩陣，通過專家咨詢對各指標相對重要性進行兩兩比較，采用1-9標度法打分。例如，對于瓦斯含量和瓦斯壓力，專家認為瓦斯含量比瓦