煤礦日最大瓦斯濃度監測值分析及應用*

王鵬軍，吳世躍，趙鵬偉

（1.亞美大寧能源有限公司，山西 陽城 048100；2.太原理工大學，山西 太原 030024 3.潞安集團余吾煤業公司，山西 屯留 046103）

煤礦日最大瓦斯濃度監測值分析及應用*

王鵬軍1，吳世躍2，趙鵬偉3

（1.亞美大寧能源有限公司，山西 陽城 048100；2.太原理工大學，山西 太原 030024 3.潞安集團余吾煤業公司，山西 屯留 046103）

煤礦瓦斯涌出受許多偶然和系統因素影響，瓦斯異常涌出現象難免，采用解析的數學方法難以預測和分析。文章采用統計分析方法分析了大寧煤礦南大巷掘進工作面日最大瓦斯濃度監測值分布規律，結果表明正常情況下，該礦日最大瓦斯濃度值近似服從正態分布，其最大值的平均值為μ=0.349%，標準差σ=0.199。當日最大瓦斯濃度C>0.954%，即為瓦斯異常涌出。若連續時間較長時應查明系統原因，及時采取瓦斯治理補救措施。該研究方法和分析結論可供其他煤礦企業參考。

瓦斯治理；瓦斯監測；日最大瓦斯濃度；小概率事件；異常涌出

1 礦井瓦斯概況

大寧煤礦位于沁水煤田東部南段，距陽城縣城16 km，由美國亞美大陸煤炭公司、山西蘭花煤炭實業集團有限公司和晉城煤炭運銷分公司三方合資組建的合作經營企業，是中國第一個中外合作礦井。設計能力400萬t/年。

大寧煤礦在區域地質構造的控制下，東部以褶曲構造為主，西部以斷裂構造為主。大寧煤礦3#煤層為變質程度較高的無煙煤，在其變質過程中生成大量的瓦斯。3#煤層直接頂、底板一般為粉砂巖或泥巖，其巖性致密，具有良好的封閉特性，不利于瓦斯的運移和排放。根據實際測試，3#煤層瓦斯含量為6.05～17.46 m3/min，平均為 13.15 m3/min。

大寧煤礦2009年礦井瓦斯等級鑒定結果，礦井總進風量39398 m3/min，絕對瓦斯涌出量492.76 m3/min，相對瓦斯涌出量71.22 m3/t；其中礦井風排瓦斯量111.86 m3/min，占22.70%；抽放量380.90 m3/min，占77.30%。本礦井為單煤層開采，無鄰近層瓦斯涌出，礦井瓦斯涌出主要來自本煤層及圍巖。

2 瓦斯治理方法和效果分析

根據礦井瓦斯的賦存狀況及礦井開拓生產方式，大寧煤礦瓦斯抽采方法為開采層3號煤層順層鉆孔抽放瓦斯。包括長壁面順層鉆孔抽放、長壁面采空區抽放以及連采（綜掘）機掘進面瓦斯抽放。根據大寧煤礦的瓦斯抽放方法、煤層賦存條件等特點，選用VLD-1000定向千米鉆機4臺和鉆進能力在200 m左右的國產鉆機1臺。

長壁面順層鉆孔抽放是在區段巷道中布置順層抽放鉆孔，在工作面回采前進行預抽；鉆孔工藝參數為開孔直徑Ф150 mm，終孔直徑Ф96 mm，孔深400～800 m，孔間距5～12 m，孔口負壓為10～40 kPa，抽放時間為1～2年，預抽率為50%以上。

長壁面穿層鉆孔位置為深入工作面距回風巷30～40 m，鉆孔傾角6°～8.5°，鉆孔距煤層頂板20 m左右，鉆孔個數為3～5個，采空區抽放的孔口負壓為5 kPa。

連采機掘進面瓦斯抽放是在連采機掘進面布置6～8個抽放鉆孔控制掘進面巷道及兩幫瓦斯，鉆孔間距5～10 m，開孔直徑Ф150 mm，終孔直徑Ф96 mm，孔深600～800 m，孔口負壓為10～40 kPa，抽放時間為1年。首先對巷道條帶進行預抽，在掘進過程中實現邊掘邊抽，同時利用掘進使煤體卸壓、透氣性增加，提高抽放效果。在掘進完鉆孔控制區域后，再用千米鉆機施工長鉆孔抽放下一個控制區段瓦斯。抽采率可達30%以上。

實踐表明，采取上述治理大寧煤礦瓦斯措施是行之有效的，基本上保障煤礦的安全生產。但是由于地質條件復雜，現有技術不可能處處檢驗煤層深處的抽放效果，難免存在未發現的地質構造或抽放不到位的區域，因而偶有瓦斯涌出異?；蛲咚節舛缺O控值超限現象發生。因此，通過分析瓦斯濃度監控數據日平均值和最大值，及時發現異?，F象，并作出預警，對抽采或通風措施進行補救，提高煤礦現有監控系統的功能和預防瓦斯災害事故的發生具有非常重要的意義。

3 日最大瓦斯濃度監測值分析

3.1 瓦斯濃度監測值的物理意義

工作面和回風巷瓦斯濃度監測值直接反映了生產工序、風量、生產強度、煤層瓦斯抽采效果等諸多偶然因素變化對煤層瓦斯涌出的強度的影響，因此，一定條件下瓦斯濃度監測值日平均值和最大值可看做一個隨機變量。但是，當采掘接近瓦斯含量增高、煤層產狀變化劇烈、地質構造異常等系統參數變化的區域時，瓦斯涌出趨勢將發生變化，從而引起瓦斯濃度的變化。因此，瓦斯濃度監測值不僅僅反映瓦斯涌出實時狀態,而且還能夠監測到系統因素的變化趨勢，這種關聯關系是采用統計方法預測瓦斯異常涌出的物理基礎。

3.2 數學模型

采用統計學方法預測瓦斯涌出趨勢的關鍵技術有以下幾點：一是確定能反應瓦斯涌出趨勢的統計量，二是隨機樣本的抽取，三是統計方法的選擇。

現有煤礦監控系統提供的能直接反映瓦斯涌出強度的物理量有實時瓦斯濃度、日平均瓦斯濃度、日最大瓦斯濃度等。因此，要預測瓦斯涌出趨勢，發現瓦斯異常，則必須選擇瓦斯濃度作為直接統計量。實時瓦斯濃度一般3 s左右一個數據，數據量大，但反映瓦斯涌出的趨勢性能力較差；日平均瓦斯濃度反映瓦斯涌出的趨勢性能力較好，但發現瓦斯異常點的能力弱。瓦斯涌出預測的最終目的是找到異常點，預防事故的發生。瓦斯濃度越大，瓦斯積聚爆炸的可能性越大，發生突出危險性越大。日最大瓦斯濃度最大程度地反映瓦斯事過發生的可能性及一個完整生產班組工序對瓦斯涌出的影響，且一定時期內的統計結果也能較好地反映瓦斯涌出趨勢，因此，選擇每日最大瓦斯濃度值作為統計量比較合理科學。大寧煤礦綜掘一隊2010年1-6月共139天在南大巷掘進過程中日平均瓦斯濃度、日最大瓦斯濃度及突出預測鉆屑解吸指標K1隨時間變化見圖1。

圖1 瓦斯涌出隨時間變化

樣本抽取主要是選擇統計周期和隨機樣本容量，一般情況下隨機變量統計分析需要一定的樣本數量，并且要求樣本數量具有一定的代表性。樣本數量過大失去統計推斷（預測）的意義，過小樣本不具代表性，容易失真。綜合煤礦生產實際和數據特征分析，本文選擇日最大瓦斯濃度作為統計樣本。

正常生產條件下，且在統計數據樣本比較大時，日瓦斯濃度可看做是一個受多種隨機因素影響的隨機變量，所以正常情況下日最大瓦斯濃度監測值可按正態概率分布特征進行統計分析。日最大瓦斯濃度不同區間的頻率及累計頻率分布見圖2。頻率的統計區間為0.05%。圖2中還繪出由統計樣本平均值和標準差按正態分布計算的隨機變量的理論分布函數曲線。樣本均值μ和均方差σ分別為：

根據圖2，日最大瓦斯濃度累計分布頻率與標準正態分布函數曲線接近，所以假設日最大瓦斯濃度C近似符合正態分布特征，即C服從C(μ，σ)正態分布是合理的。于是，日最大瓦斯濃度C大于某一瓦斯濃度臨界值CL，這個小概率不發生事件的概率由正態概率分布函數確定如下:

式中，P（C>CL）為日最大瓦斯濃度C大于某一瓦斯濃度臨界值CL，這個小概率不發生事件的概率，Cmax允許的最大瓦斯濃度，分布函數。

圖2 日最大瓦斯濃度分布規律

根據對稱性原理和最小概率原理，C>μ+3σ事件發生的概率為0.0013，一年發生的次數為365×0.0 013=0.475次，這是一個小概率不發事件。若系統條件不發生改變，一般可認為C值一定落在（μ-3σ，μ+3σ）內。一旦多次連續超過此值，則表明系統條件發生改變，如瓦斯賦存條件發生改變，應及時查明原因，采取措施。因此，把日最大瓦斯濃度與均值之差絕對值大于3倍的標準差時的瓦斯涌出稱為異常涌出。在煤礦生產過程中，大多數情況下控制瓦斯濃度最大值，所以瓦斯異常涌出時日最大瓦斯濃度上限預警臨界值為：

對于突出礦井，在煤與瓦斯突出孕育過程中，瓦斯涌出有可能忽大忽小，所以瓦斯異常涌出日最大瓦斯濃度下限預警臨界值也具有一定的參考，其值為：

實際中瓦斯濃度不可能為負值，所以當瓦斯濃度突然在較常時間接近0時也應及時查明原因。

由（3）式計算日最大瓦斯濃度大于0.8%的概率P（C>0.8）=0.0177，于是該工作面1年內可能超過0.8%的次數為365×0.0177<5次。為了提高礦井安全的可靠性，也可將日最大瓦斯濃度大于0.8%作為日最大瓦斯濃度上限預警臨界值。

4 結論和應用

根據最小概率原理，由日最大瓦斯濃度平均值和標準差計算的小概率事件發生時的日最大瓦斯濃度值可作為瓦斯異常涌出預警臨界值，大寧煤礦為上限和下限臨界值分別為0.946%和0%。對非突出礦井可僅采用上限作為預警臨界值。

引起瓦斯涌出異常涌出的可能原因有兩個方面，一是偶然因素變化；二是系統因素變化，主要是瓦斯賦存條件發生變化或瓦斯治理措施不到位。對于前者異常涌出，在生產過程中一般偶然一現，持續時間不長，只要瓦斯濃度不超限不需停產；對于后者，這種異常涌出持續時間較長，若不采取瓦斯治理措施或對已有的現象采取補救措施，異常涌出現象還會持續發生，甚至有可能造成事故。

根據圖1分析，日最大瓦斯濃度、日平均瓦斯濃度、突出預測鉆屑解吸指標K1 3個參數具有周期變化的特征，這可能與瓦斯賦存變化的條帶分布有關。每日平均瓦斯濃度這種周期性變化特征最為明顯。K1與瓦斯濃度具有一定的相關性，其最大值超前濃度最大值，因此，日最大瓦斯濃度也可作為突出預測指標，對此還需作進一步研究。

[1] 陳坤編著.應用概率統計[M].北京：清華大學出版社，2000，40～151 北京:經濟日報出版社，2008.

Analysisand application on DailyM aximum GasConcentration in CoalM ine

Wang Pengjun，Wu Shiyue，Zhao Pengwei

It is difficult to forecast and analyze the gas abnormal emission which is hard to avoidwith analytic mathematical method,because gas emission is affected by many accidental and systematic factors.The regularity of distribution of daily maximum gas concentration at south channel driving face Daning coal mine is research using statistical analysis technique.Results show that daily maximum gas concentration Cof mine is normal distribution.The mean of maximumμ=0.349%,and standard deviation σ=0.199.When daily maximum C>0.946%,gas abnormal emission may take place.If it continues for long time,systematic reason must be found out，and the measures must be taken.to control gas emission.Other coal mine may consult this research method and analyzing conclusion.

gas mange；gas monitor；daily maximum gas concentration；abnormal emission；small probability event

TD712

A

1000-8136(2010)32-0027-03

國家科技支撐計劃項目（2007BAK29B01）；山西省科技攻關項目（2007031120-02）