一種基于gis的煤礦瓦斯涌出超限預測智能分析方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及煤礦安全技術領域，具體涉及一種基于GIS的煤礦瓦斯涌出超限預測智能分析方法。
【背景技術】
[0002]我國是世界上最大的產煤國，煤炭資源在我國能源結構中的主體地位在相當長的一段時期內很難改變。同時，我國也是煤礦瓦斯災害較為嚴重的國家之一，煤與瓦斯突出礦井、高瓦斯礦井眾多，且分布較廣；尤其是隨著開采深度的增加，瓦斯治理難度也逐漸增大。近年來，由煤礦瓦斯涌出造成的瓦斯爆炸等事故有上升趨勢，尤其是近距離煤層群開采時，且易造成瓦斯異常涌出和群死群傷的重大事故，因此有效地對工作面前方煤體瓦斯涌出超限預測和智能分析，對煤礦瓦斯治理有著重要的指導意義。
[0003]目前，煤礦對工作面前方煤體瓦斯涌出預測一般采用瓦斯涌出分源預測法(AQ1018-2006)，在此基礎上結合工作面風量判斷瓦斯濃度情況，參與計算的瓦斯參數一般采用平均值運算；而對前方煤體可能引起超限的原因僅僅為粗略、靜態分析，缺乏系統性、連續性、動態性分析，且考慮影響超限的因素較為簡單。因此，亟需一種煤礦瓦斯涌出超限預測智能分析方法，該方法不僅可以預測瓦斯超限情況，而且可以智能分析可能的超限原因，以便礦井管理層提前制定瓦斯治理措施，提高礦井瓦斯災害的防治能力。
[0004]地理信息系統(GIS)是管理和分析空間數據的應用工程技術，其技術系統由計算機硬件、軟件和相關的方法過程所組成，用以支持空間數據的采集、管理、處理、分析、建模和顯示，以便解決復雜的空間分析、規劃和管理問題；主要具有數據采集與輸入、數據編輯與更新、數據存儲與管理、空間查詢與分析、空間決策支持、數據顯示與輸出等功能。因此，采用GIS的主要功能和優點及結合瓦斯超限預測及其原因的智能分析需求，可發明一種基于GIS的煤礦瓦斯涌出超限預測智能分析方法。

【發明內容】

[0005]本發明的目的在于克服現有技術的不足，提出一種基于GIS的煤礦瓦斯涌出超限預測智能分析方法。
[0006]本發明的目的是以GIS為平臺，在煤礦瓦斯涌出動態預測的基礎上，采用煤礦采掘工作面當前通風數據信息，對工作面前方煤體瓦斯涌出超限預測和分析，智能分析瓦斯涌出預測超限區域的超限原因，以便礦井管理層提前制定瓦斯治理措施，可提高礦井瓦斯災害的防治能力。
[0007]本發明的目的及解決其主要技術問題是采用以下技術方案來實現的:一種基于GIS的煤礦瓦斯涌出超限預測智能分析方法，具體包括以下步驟:
I)瓦斯地質影響因素數據的采集與動態更新。隨著在生產過程中對開采條件和賦存條件認識的不斷加深以及數據采集的不斷增加，即時對瓦斯瓦斯地質影響因素數據進行錄入和更新，并生成柵格數據進行存儲。
[0008]進一步，所述步驟I)具體包括如下步驟:
11)基于GIS平臺對采集的煤層埋深、厚度、圍巖封閉性、變質程度、底板標高、地表高程數據進行離散數據網格化處理，生成其對應的柵格數據，并存儲于GIS平臺；
12)在新增或修改影響因素數據時，GIS平臺自動將新增數據與已存在的同類數據進行離散數據網格化處理，重新生成其對應的柵格數據存儲于GIS平臺，從而實現瓦斯地質影響因素的動態更新。
[0009]2)運用瓦斯地質分析方法建立已有瓦斯含量與其對應瓦斯地質影響因素的瓦斯地質數學模型，在新增瓦斯含量時，GIS平臺自動查找其對應的影響因素數值，并基于已有瓦斯含量及影響因素值，重新生成瓦斯地質數學模型，從而實現瓦斯地質數學模型的動態更新。
[0010]3)根據瓦斯地質影響因素柵格數據與瓦斯地質數學模型計算煤層瓦斯含量。
[0011]進一步，所述步驟3)具體包括如下步驟:
31)瓦斯地質影響因素柵格數據結合瓦斯地質數學模型，計算生成礦區瓦斯含量柵格數據，并存儲于GIS平臺。
[0012]32)在瓦斯含量柵格的基礎上對地質構造與保護層開采影響區域的像元進行重新賦值，并在地質構造與保護層參數變化更新時，此步驟將重新處理以保證數據的動態性。
[0013]進一步，所述步驟32)具體包括如下步驟:
321)在地質構造(斷層、褶皺)兩側創建多級緩沖區，依照緩沖區距地質構造軸線的距離對緩沖區內瓦斯含量柵格像元進行重新賦值。
[0014]322)在對被保護層瓦斯含量分布分析時，依據被保護層與保護層之間的間距獲取瓦斯排放率對被保護層瓦斯含量柵格進行重新賦值。
[0015]33)在瓦斯地質影響因素柵格數據更新變化時，瓦斯含量柵格即可動態生成和變化；同時，當瓦斯地質數學模型更新變化時，瓦斯含量柵格也隨之動態生成。
[0016]4)瓦斯含量柵格綜合工作面設計(施工)參數、采掘進尺速度對煤礦回采和掘進工作面進行瓦斯涌出量動態預測，其預測對像可以是設計或正在實施的采掘工作面。
[0017]進一步，所述步驟4)具體包括如下步驟:
41)考慮高負壓抽采對預測工作面煤體瓦斯的影響，對劃定的抽采單元以平均噸煤累計抽采量進行計量，噸煤累計抽采量隨著抽采單元抽采數據的更新而變化，且對抽采單元內的瓦斯含量柵格數據進行修正，瓦斯涌出量預測采用修正的瓦斯含量柵格數據。
[0018]42)采用修正后的瓦斯含量柵格數據結合煤層間距柵格、預測工作面的參數、各煤層的煤層厚度柵格及各煤層的瓦斯含量柵格，利用分源預測方法進行柵格計算，獲得瓦斯涌出量柵格。
[0019]43)在瓦斯涌出量柵格的基礎上結合工作面的屬性參數、低負壓抽采數據、進尺速度計算工作面對應空間位置的最大瓦斯涌出量。其中，低負壓抽采是對預測回采工作面鄰近層卸壓瓦斯的抽采，其數值是當前預測回采工作面低負壓抽采值，并隨著當前值的變化而改變；若當前工作面無低負壓抽采，則其值為0，不參與涌出量預測的計算；回采工作面的瓦斯涌出量預測值為采用瓦斯涌出分源預測法計算值減去低負壓抽采值。
[0020]5)根據工作面瓦斯涌出量柵格結合工作面回風數據預測工作面最大瓦斯涌出濃度，按照《煤礦安全規程》瓦斯超限臨界值判斷預測工作面前方煤體瓦斯涌出超限區域。
[0021]6)對超限區域瓦斯涌出來源進行分析判斷，回采工作面瓦斯來源分為本煤層與鄰近層，對涌出來源比例進行劃分，掘進工作面只有本煤層涌出來源。
[0022]7)根據分源預測法對超限區域與鄰近非超限區域的瓦斯涌出量影響因素進行對比分析，判斷引起超限的主要原因，其中本煤層瓦斯涌出可能引起超限的原因包括瓦斯含量和煤層厚度，鄰近層瓦斯涌出可能引起超限的原因包括鄰近層瓦斯含量、鄰近層煤層厚度、鄰近層間距。
[0023]8)根據步驟7)中的超限原因的分析結果，結合礦井的開采技術條件，應用專家系統程序實現智能化分析超限治理措施。
[0024]本發明與現有技術相比具有明顯的優點和有益效果。由以上技術方案可知，本發明實現對礦井工作面前方煤體瓦斯涌出超限預測和超限智能分析，改變了現有技術只能對工作面前方煤體瓦斯涌出超限原因的粗略和靜態分析的現狀，以便礦井管理層提前制定瓦斯治理措施，提尚礦井瓦斯災害的防治能力。
【附圖說明】
[0025]圖1是本發明的步驟示意框圖；
圖2是本發明的礦區采樣點數據集對像框圖；
圖3是本發明的煤層瓦斯地質影響因素柵格數據集對像框圖；
圖4是本發明的地質構造影響瓦斯含量柵格數據處理示意圖；
圖5是本發明的保護層開采影響瓦斯含量柵格數據處理示意圖；
圖6是本發明的回采工作面高負壓抽采柵格模型處理示意圖；
圖7是本發明的掘進工作面高負壓抽采柵格模型處理示意圖。
[0026]圖中標記:礦井各部門采樣數據收集9，瓦斯地質采樣點數據集10，原始瓦斯含量采樣點數據11，埋深采樣點數據12，煤層厚度采樣點數據13，封閉性采樣點數據14，煤層變質程度采樣點數據15，地表高程數據16，煤層底板標高采樣數據17，擬合回歸數據20，瓦斯間距柵格22，高負壓抽采數據23，低負壓抽采數據24，采掘進尺數據25，工作面風量數據26，回采工作面超限因素27，掘進工作面超限因素28，瓦斯地質數學模型30，影響煤層瓦斯地質因素柵格數據集40，煤層埋深柵格41，煤層厚度柵格42，圍巖封閉性柵格43，煤層變質程度柵格44，地質構造柵格45，地質構造影響模型51，保護層開采影響模型52，原始瓦斯含量柵格60，瓦斯含量柵格61，工作面瓦斯涌出量62，工作面瓦斯濃度63，涌出超限區域瓦斯地質參數64，超限原因65。
【具體實施方式】
[0027]以下結合附圖和較佳實施例，對依據本發明提出的一種基于GIS的煤礦瓦斯涌出超限預測智能分析方法【具體實施方式】、特征及其功效，詳細說明如后。
[0028]圖1為本發明的步驟示意框圖。一種基于GIS的煤礦瓦斯涌出超限預測智能分析方法，是以GIS為平臺，在煤礦瓦斯涌出動態預測的基礎上，綜合煤礦采掘工作面通風數據信息，對工作面前方煤體瓦斯涌出超限預測和超限智能分析，智能分析和查找超限原因；具體步驟如下:
I)礦井各部門采樣點數據收集9，獲取瓦斯地質動態分析所需的瓦斯地質采樣點數據集10，包括:原始瓦斯含量采樣點數據11，埋深采樣點數據12，煤層厚度采樣點數據13，封閉性采樣點數據14，煤層變質程度采樣點數據15，地表高程數據16，煤層底板標高采樣數據17，如圖2，擬合回歸數據20，建立瓦斯地質數學模型30，且瓦斯地質數學模型隨著瓦斯地質采樣點的新增而動態更新。
[0029]2)瓦斯地質采樣點數據集10通過離散數據網格化處理，獲得影響煤層瓦斯地質因素柵格數據集40，其中包括:煤層埋深柵格41，煤層厚度柵格42，圍巖封閉性柵格43，煤層變質程度柵格44，地質構造柵格45，其對像框圖詳見