为了对矿井深部瓦斯涌出量进行预测,介绍了灰色线性回归组合模型的建模方法,以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,通过检验得出模型的精度等级为一级。结果表明:灰色线性回归组合模型可以使传统的灰色GM(1,1)模型不含线性因素的情形得到改善,在预测矿井深部瓦斯涌出量中取得了良好的预测效果,具有一定的实用价值。

为了研究瓦斯涌出异常的车集矿瓦斯赋存规律,运用瓦斯地质理论和多源瓦斯数据融合技术对其进行研究。分析结果表明,煤层埋深对车集矿瓦斯含量赋存影响最大,不同瓦斯地质单元主控因素不同。选用拟合后R2>0.4的瓦斯含量为主要影响因素,利用SPSS软件进行回归分析,获得第Ⅰ及第Ⅱ瓦斯地质单元瓦斯含量的多元线性回归方程。经显著性水平检验及模型验证可知,所获结论能较好地反映煤层瓦斯含量赋存规律。

针对目前井下常规钻机能力偏小,瓦斯预抽期较短,矿井掘抽采比例严重失调的现象,采用VLD-1000型和ZDY6000LD型井下千米定向钻机,根据工作面掘进、回采接续和目标区域瓦斯赋存的特点设计、布置钻场钻孔。详细介绍了钻孔施工过程、施工情况及瓦斯抽采效果,千米定向钻进相比于传统常规钻进工艺,定向钻孔的单孔成孔距离、钻孔煤孔比例、瓦斯抽采浓度分别为原穿层钻孔的6.0、2.3、2.0倍,具有瓦斯抽采率高、预抽期延长、钻孔施工适应性强、钻孔覆盖范围大等特点。

经济的快速发展对煤炭生产量提出了更高的要求。但在实际煤矿生产中不断发生的矿难事故使国家和社会不得不将更多的注意力放到煤矿生产的安全方面。由于瓦斯爆炸而引起的矿难占了相当大的一部分,因此,对瓦斯参数进行及时检测和报警以及对其进行相应地控制措施已经是势在必行。提出了一种利用PIC单片机来实现矿井瓦斯监测和报警功能的系统。在介绍整体结构和实现的基础上,对瓦斯传感元件的原理和采样方法进行了重点分析和介绍。

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基于压电传感器的矿井瓦斯监测无线传感器网络设计，韩菲，童敏明，本文针对矿井瓦斯监测无缝覆盖的要求，提出了一种基于压电传感器、适合矿井应用环境的无线传感器网络。网络呈分簇式链状拓扑结构

针对矿井瓦斯浓度预测研究现状，提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法。 该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据，形成适用于数据挖掘的平稳时间序列；基于该序列，调 用Python自带的ARIMA模块函数，构建瓦斯浓度预测模型；利用建立的预测模型对瓦斯浓度进行 预测，并对比分析瓦斯浓度历史数据与预测数据的误差大小，进行模型预测效果评价；最后，利用满 足精度要求的预测模型，预测瓦斯浓度变化趋势。 以贵州某矿为例，采集2018年３月５日 至2018年３月７日的瓦斯数据作为样本数据，并调用Python的ARIMA模块建立预测模型，开展瓦斯浓度 预测研究。 结果表明，该方法实现了瓦斯浓度预测的可视化，并使瓦斯浓度预测均方根误差低为2.34％，预测精度较高，可为降低矿井瓦斯事故提供一定的技术支撑。 

矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定的过程,因此最新瓦斯涌出数据的研究至关重要,本文将灰色GM(1,1)模型瓦斯涌出量预测结果加入原始数列,对原始数据序列的信息进行更新,建立了矿井瓦斯涌出量GM(1,1)新陈代谢动态预测模型,采用残差检验法对该模型精度进行检验,其平均相对误差为3.861%,预测精度明显优于GM(1,1)模型,提高了灰色GM(1,1)模型预测瓦斯涌出量的精度。

矿井瓦斯事故应急方案.rar

2021年矿井瓦斯燃烧应急救援演练方案.pdf