基于灰熵法的深部煤层瓦斯含量影响因素分析及预测

为了提高深部煤层瓦斯含量的预测精度,提出了采用灰熵分析法对瓦斯含量影响因素进行研究,以潘三矿深部11-2煤层为例,根据灰熵关联度的大小选取不同的影响因素分别建立了GM（1,3）、GM（1,4）和GM（1,5）预测模型,依据精度检验结果选择精度更高的瓦斯预测模型。研究结果表明,影响潘三矿深部11-2煤层瓦斯含量的因素重要程度从大到小依次为:主断层距离、煤层埋深、煤厚、顶板砂泥比、煤层倾角。由此建立的3个模型的预测精度都在合格以上,其中GM（1,4）模型预测精度达到了1级,平均相对误差为5.063 6%,可采用该模型对11-2煤层瓦斯含量进行预测,为深部煤与瓦斯安全高效开采提供可靠依据。      

徐州王庄煤矿7煤瓦斯赋存时空规律研究

该文在分析江苏徐州王庄煤矿山西组7煤层瓦斯赋存的控制条件的基础上,通过对煤层瓦斯含量与上覆基岩厚度、顶板20 m含泥率及煤厚的相关性进行多元线性回归,研究了煤层瓦斯含量分布规律。又根据瓦斯地质数学模型法计算公式,得到了该煤矿回采工作面的瓦斯涌出量预测结果;并对矿井煤与瓦斯突出危险性区域进行预测。     

基于直觉模糊集关联测度的突出危险性预测法

针对煤与瓦斯突出影响因素较复杂、突出临界值难以确定和预测结果随机性大等问题,利用直觉模糊集可以解决系统具有不确定属性的隶属度问题,提出了基于直觉模糊集关联测度的煤与瓦斯突出预测模型,该模型将属于定性指标的构造复杂程度与残存瓦斯含量、瓦斯涌出初速度、支架最大载荷、盖山深度和软分层厚度5个定量指标有机地结合起来,通过对阳煤集团某矿三个回采工作面煤与瓦斯突出危险性性评判,其结果与现场采用钻孔瓦斯涌出初速度、钻屑量预测结果吻合,为突出煤层的危险性预测评估提供了一种新的途径。     

晋普山煤矿瓦斯赋存相关因素及涌出量预测

晋城矿区晋普山煤矿目前开采9煤层,煤层瓦斯含量高,经鉴定属高瓦斯矿井。利用井田地质勘查成果及井下瓦斯监测数据,对区内瓦斯赋存规律及涌出量进行了分析。结果显示:煤层煤类、褶皱构造和煤层围岩是其主要控制因素,而煤层埋深对瓦斯赋存影响不明显。按开采层和邻近层瓦斯涌出量叠加原理,采用分源预测法分别预测了9、15号煤层回采工作面瓦斯涌出量,其绝对瓦斯涌出量均大于5 m3/min,局部瓦斯含量较高,具有煤与瓦斯突出危险,建议矿井做好防范瓦斯灾害相应措施。     

穿层钻孔各煤层瓦斯抽采比例计算方法及应用

为了测定穿层钻孔多煤层瓦斯抽采各煤层瓦斯抽采比例及残余瓦斯含量,分别提出了相应的解决方法。计算穿层钻孔多煤层瓦斯抽采各煤层瓦斯抽采比例时,提出将煤层厚度、原始瓦斯含量、透气性系数的乘积作为瓦斯抽采相关量,将瓦斯抽采相关量归一化处理来计算,考虑了影响穿层钻孔瓦斯抽采的主要因素;预测穿层钻孔多煤层瓦斯抽采各煤层残余瓦斯含量时,利用原始瓦斯含量与吨煤瓦斯抽采量来计算,吨煤瓦斯抽采量与穿层钻孔瓦斯抽采总量、穿层钻孔在该煤层的瓦斯抽采比例及该煤层的质量有关。结果表明:提出的穿层钻孔多煤层瓦斯抽采各煤层瓦斯抽采比例计算方法,与贵州省青龙煤矿现场实测结果的最大相对误差仅为2.03%,能够满足工程实践的需要。      

晋城新区煤层瓦斯赋存特征及评价

分析了晋城新区3#煤的瓦斯成分和含量在区域上的分布特征,探讨了煤层埋深、地质构造、围岩条件、煤层物性等对瓦斯含量的影响,并对煤层甲烷资源和煤与瓦斯突出进行了评价。      

煤与瓦斯突出预测的距离判别分析方法

以煤与瓦斯突出预测为研究对象,选取地质构造、采深、瓦斯放散初速度等10个因素作为预测指标,应用距离判别分析方法建立了煤与瓦斯突出预测模型;结合实际数据,对预测模型进行训练和检验;将该模型用于实际,预测结果符合实际情况。      

基于力能分析的平煤五矿己四采区煤与瓦斯突出危险性预测

根据实测平煤五矿己₁₅煤层瓦斯含量和压力结果,从力能角度分析了地应力、瓦斯和煤强度对煤与瓦斯突出的影响,发现己四采区己₁₅煤层受地应力作用,煤体弹性潜能远大于瓦斯膨胀能,即以构造应力为主的地应力为其突出最主要的影响因素;结合己四采区地质因素和己₁₅煤层瓦斯可解吸量,确定该采区煤与瓦斯突出危险区的下限指标为原煤瓦斯含量达到5.4 m3/t,绝对瓦斯压力为0.79 MPa,该下限指标对应的煤层底板标高为–600 m。因此预测–600 m标高以浅为无突出危险区,–600 m以深为突出危险区。      

利用钻孔资料预测矿井未采区煤层瓦斯含量

利用矿井采掘区煤层瓦斯含量实测值,在瓦斯地质定性分析基础上,通过丰富翔实的钻孔资料建立井田未采区适用的煤层瓦斯含量预测公式,从而达到对井田煤层瓦斯含量预测的目的。为大型低瓦斯矿井煤层瓦斯含量预测提供了思路和方法。      

安阳矿区煤与瓦斯突出预测模型的建立与应用

利用灰色关联分析法确定控制矿井煤与瓦斯突出的主导因素,根据人工神经网络建立煤与瓦斯突出危险性预测的系统结构,在此基础上,选用突出矿井的15个煤与瓦斯突出实例作为学习样本对网络进行训练,最后运用3个煤与瓦斯突出实例作为预测样本对所建模型进行验证。结果表明利用灰色理论—神经网络方法建立的预测模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。通过分析和计算安阳矿区煤层的开采深度、地质构造(尤其是断层)与突出危险程度关系密切,在煤与瓦斯突出的预测、防治工作中可以作为首选指标来考虑。     

柿庄南区块3号煤层含气量三维建模

煤层含气量对煤层气开发有直接影响。柿庄南区块煤层含气量相对较高,但开发过程中存在较多低效井,开展含气量三维地质建模有助于厘定含气性对煤层气井产量的影响。以沁水盆地柿庄南区块3号煤层为研究对象,运用多元回归分析方法依次建立基于埋深、灰分、挥发分及固定碳含量等参数的含气量预测公式及基于测井数据的煤岩工业分析各组分含量预测公式,最终得出柿庄南区块基于测井数据的含气量预测模型并应用于全区,与实测值对比表明预测结果较好。运用Petrel软件基于预测结果构建含气量模型,探讨3号煤层含气量三维分布特征。研究表明,区内3号煤层含气量介于11~20 m3/t,其主控因素为煤层埋深和构造部位。该模型对研究区煤层气井低产因素厘定和煤层气开发生产具有指导意义。移动阅读      

基于地质多元统计分析的煤层气含量建模方法——以沁水盆地南部某区块3号煤层为例

煤层的气含量是煤层气评价选区中的重要指标,同时也是进行煤层气储量计算的重要参数。通过剖析三维地质建模原理和煤层气含量的制约因素,并以山西沁水盆地南部煤层气开发示范区为例,使用地质多元统计分析方法,建立了煤层气含量的预测模型。通过与气含量的实验数据对比表明,该方法的预测精度较高,误差均在10%以内,其中多元线性回归法的误差为4.50%,效果最好,具有实际意义。实例分析表明,选取适当的气含量制约因素,利用多元统计分析方法建立煤层气含量预测模型,对煤层气三维地质建模乃至煤层气开发都具有指导作用。      

Determining the initial stage loss content of tectonic coal gas desorption via the Bayesian probability method

Mine gas disaster prediction and prevention are based on gas content measurement, which results in initial stage loss when determining coal gas desorption contents in engineering applications. We propose a Bayesian probability statistical method in the coal gas desorption model on the basis of constrained prior information. First, we use a self-made coal sample gas desorption device to test initial stage gas desorption data of tectonic coal and undeformed coal. Second, we calculate the initial stage loss of different coal samples with the power exponential function parameters by using Bayesian probability statistics and least squares estimation. Results show that Bayesian probability statistics and least squares estimation can be used to obtain regression and desorption coefficients, thereby illustrating the Bayesian estimation method’s validity and reliability. Given that the Bayesian probability method can apply prior information to constrain the model’s posterior parameters, it provides results that are statistically significant in the initial stage loss of coal gas desorption by connecting observation data and prior information.

     

线性回归分析在邯峰矿区2~#煤层瓦斯含量预测中的应用

以邯峰矿区53个钻孔中2#煤层资料为基础数据进行线性回归分析,首先初步确定原煤水分、挥发分、灰分、煤厚、煤层倾角、埋深、顶板(岩性、厚度)和底板(岩性、厚度)等因素与煤层瓦斯含量的相关程度,并将其定量化,经一元线性拟合筛选,删除对2#煤层瓦斯含量影响较小的灰分和底板因素,对余下因素再进行多元线性拟合,建立2#煤层瓦斯含量与2#煤的水分、挥发分、埋深、煤厚、煤层倾角和顶板(岩性、厚度)的多元线性回归方程。经检验该方程较好地表达了瓦斯含量与相关因素的定量关系,预测值与实测值接近,可作为邯峰矿区预测其它钻孔2#煤层瓦斯含量的数学模型。     

潘谢矿区石盒子组煤系页岩有机质特征及其对含气量的影响

潘谢矿区是安徽省淮南煤田重要的深部煤炭生产矿区,其石炭-二叠系煤系地层具有丰富的天然气资源。应用有机碳、热解、显微组分定量、等温吸附等实验分析数据,对潘谢矿区石盒子组煤系页岩有机质特征与含气量进行研究,并利用梯度下降算法建立了含气量与有机碳含量(TOC)和有机质成熟度(Ro)的多元线性模型。结果表明:潘谢矿区石盒子组煤系页岩TOC较高(平均为1.20%),有机质类型为Ⅲ型,成熟度Ro为0.75%~1.12%,处于成熟阶段,页岩含气量较高(平均为1.93 m 3/t)。多元线性模型表明,煤系页岩TOC和Ro的增加会有利于页岩气生成,但Ro对含气量的影响更为明显。     

煤田地质勘探钻孔瓦斯突出危险性评价

基于灰色关联分析法和模糊综合评判理论,综合考虑煤体结构、瓦斯压力和含量、地质构造、煤层埋深以及煤厚等因素,利用勘探钻孔所测瓦斯资料,建立了勘探钻孔煤层瓦斯突出危险性评价模型,并以重庆松藻矿区为例,对矿区勘探钻孔附近煤层瓦斯突出危险性进行了评价。结果表明:模型评判结果与矿井实际生产揭露情况一致,评判结果可靠。该模型避免了以往勘探阶段仅利用单项指标或简单综合指标进行突出危险评价的不足,使评价指标更全面,评判结果更可靠。      

豫西地区煤层含气性分析

煤层含气性是煤层气资源评价的的重要参数。豫西地区石炭系二叠系煤层发育,本文依据大量的煤田地质资料和含气量测试、瓦斯涌出量等数据,分析了含气量测试数据的可信度,深入解剖了煤变质程度、埋深、构造、上覆连续沉积地层厚度、煤层厚度及煤层顶底板岩性等主要控制因素对煤层含气性的影响,进而建立了煤层含气量与煤级、埋深的拟合曲线及其函数关系,并对全区二_1煤层含气量空间分布规律进行了总结,得出了本区煤层含气量高、煤层气勘探开发前景十分广阔的结论。     

影响未开采煤层瓦斯含量的地质因素定量分析——以铁法盆地晓南矿14#煤层为例

未开采煤层瓦斯含量及影响因素研究,是煤矿安全生产的重要基础研究工作,以铁法盆地晓南矿未开采的14^#煤层为例,系统分析了影响瓦斯含量的地质因素。采用灰色关联方法,对各影响因素进行研究,建立了灰色关联模型,并计算出各影响因素的关联度。研究结果表明：影响晓南矿14^#煤层瓦斯含量的主要地质因素有煤的变质程度、地质构造、煤层厚度及煤层埋深等。并用多元回归对其进行了瓦斯含量预测。这为未开采煤层瓦斯含量的研究提供了科学方法,并为该煤矿的安全开采提供了基础资料。     

Estimating greenhouse gas emissions from open-cut coal mining: application to the Sydney Basin

A new site-specific (Tier 3) method has been developed to determine greenhouse gas emissions from open coal mining. The Tier 3 method presented here is based on extensive measurement of gas emissions from open-cut coal mines and the physics of gas desorption from coal. It was adopted by Australian National Greenhouse and Energy Reporting in 2009 and since 2012 formed the scientific basis for the Australian Government guidelines on calculating greenhouse gas emissions from open cut mines. The main strength of this method is its site-specific nature and accuracy, as well as its ability to be integrated with routine coal exploration programs. New concepts were produced for the model: a coal mine is regarded as a ‘gas reservoir,’ with coal seam gas being emitted from a ‘gas release zone’ that consists of sedimentary geological units (emission layers) above and below the base of the mine. The primary data required for the method are the in situ gas content and gas composition of the coal and carbonaceous rocks contained within the gas-release zone. These data are obtained through direct measurement of gas desorption from bore cores. To reduce gas drilling, a mine lease is compartmentalised into ‘gas zones’ of similar gas content and reservoir properties. The outputs of the method are emission density (the potential volume of gas emitted from mining site per unit area of the ground surface) and emission factor (the gas volume emitted per tonne of raw coal extracted). Owing to spatial variability and errors of measurement, the estimate of emissions is associated with uncertainty. A simple method of calculating uncertainty of emissions is presented in this work.     

地质勘查阶段查明瓦斯突出三要素的途径与方法

矿井瓦斯突出的三要素是煤体结构、瓦斯含量和瓦斯压力。煤及煤层气地面勘查阶段可以获取煤体结构描述、煤层（总）气含量、甲烷含量、煤层气自然解吸速率和衰减系数、煤层压力、地应力、煤层渗透率等参数。地面钻孔与煤矿井下测取这些参数的方法和原理虽然存在差异,但这些参数都是煤层原地物性特征的反映,故应该利用地面钻孔的实测数据和资料,广泛收录、整理对预测瓦斯突出有益的信息。建议在地质勘查阶段查明瓦斯突出三要素,将预防瓦斯灾害工作从地质勘查的源头做起。