申请/专利权人：中国矿业大学

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117489413A

主分类号：E21F17/18

分类号：E21F17/18

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：一种煤层瓦斯涌出异常超前探测与预警方法，建立煤层瓦斯多参数与瓦斯涌出量的相关性模型，在掘进过程中施工顺煤层超长定向钻孔随钻多点测定煤层残余瓦斯含量、煤层残余瓦斯压力、煤体坚固性系数、钻屑瓦斯解吸指标等煤层瓦斯参数，并将参数测定结果和井下巷道风量与瓦斯浓度传感器数据实时上传至地面大数据中心，地面大数据中心基于瓦斯涌出量模型、历史数据库以及机器学习算法对工作面前方的瓦斯异常涌出做出智能分析预测，及时向井下发出警报，达到煤层瓦斯涌出异常超前预测与预警的目的。本发明能够对工作面前方未来瓦斯涌出异常进行超前预测并预警，保证煤矿巷道快速安全掘进。

主权项：1.一种煤层瓦斯涌出异常超前探测与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：①确定预测区域煤层瓦斯涌出量的主要影响参数，包括：煤层残余瓦斯含量w、煤层残余瓦斯压力p、煤体坚固性系数f、钻屑瓦斯解吸指标K1、巷道断面面积S、巷道掘进速度V，然后构建瓦斯涌出量影响参数与瓦斯涌出量相关性模型；②在巷道掘进的过程中，沿煤层倾向施工顺煤层超长定向钻孔，对同一钻孔随钻原位测定煤层残余瓦斯含量w、煤层残余瓦斯压力p、煤体坚固性系数f、钻屑瓦斯解吸指标K1，并且在同一区域布置多个钻孔进行测定，将测定结果实时上传至地面大数据中心；③地面大数据中心收到井下测定的瓦斯参数数据后，大数据平台依据预先建立的瓦斯涌出量影响参数与瓦斯涌出量相关性模型，智能分析预测掘进面前方位置的瓦斯涌出异常情况；同时，在掘进过程中采集井下巷道中的风量监测传感器与瓦斯浓度监测传感器数据，利用机器学习算法深度挖掘其变化规律，以此对瓦斯涌出异常预测结果进行修正；④若预测瓦斯涌出异常，则向井下发送报警信息，设置在井下的语音报警器和灯光报警器会立即进行报警，工人收到报警信息后依据相关预案进行处置，以此达到超前预警的目的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国矿业大学 一种煤层瓦斯涌出异常超前探测与预警方法

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