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基于数量化理论的初始释放瓦斯膨胀能预测模型

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( 2011- 05)
∋ 3∋
析, 选取了 10 组可靠的数据作为模型样本。预测模 型以瓦斯放散初速度、 煤的坚固性系数、 瓦斯压力为 定量说明变量 ; 以煤的破坏类型为定性说明变量 , 4 个变量及初始释放瓦斯膨胀能的统计值 , 见表 1 。 3 . 4 模型建立
表 1 初始释放瓦 斯膨胀能数量化理论模型原始数据统计
建立初始
。
y = u = 1bu x ( u ) + 原样品预测值:
^ h
j= 1k = 1
( j, k ) bj k
3 . 2 说明变量的选取及取值 运用数量化理论 建立煤层初始释放瓦斯膨胀 能数学模型时 , 初始释放瓦斯膨胀能为基准变量, 各影响因子为说明变量。说明变量按其性质可分为 定量说明变量和定性说明变量。 根据初始释放瓦斯膨胀能提出的理论基础及影 响因素分析, 选取煤的破坏类型、 瓦斯放散初速度、 煤的坚固性系数、 瓦斯压力 4 个因素为预测模型的 说明变量 , 其中瓦斯放散初速度、 煤的坚固性系数、 瓦斯压力为定量说明变量, 取值为对应矿井初始释 放瓦斯膨胀能及单项指标实测值。 由煤与瓦斯突出的球壳失稳 机理研究结论可 知: 初始释放瓦斯膨胀能与瓦斯压力及煤层软分层 厚度密切相关 , 其中煤层软分层厚度是煤的破坏类 型的间接反映 , 根据数量化理 论 , 可直 接选取 煤的破坏类型 为定性说明变量 参与模型建立。其 中, 定性说明变量是以二态变量来取值的, 即用 ∃ 0% 和 ∃ 1%表示某种属性 ∃ 无 %和 ∃ 有 %。对于该预测模 型来说, 煤的破坏类型分为 4 类: 类 ( 非破坏煤 )、 ∀ 类 ( 破 坏 煤 ) 、# 类 ( 强 烈破 坏 煤 ) 、+ 类 ( 粉 碎 煤 )、 ,类 ( 全粉煤 ) , 根据预测模型的要求, 可将 类、 ∀类归为不具突出破坏类煤层 ; 将 # 类、 +类、 , 类归为具突出 破坏类煤层。定性变量的取 值方法
1 当第 i样品中 j 项目的定性 数据为 k 类目时 0 否则
i
( 1)
利用最小二乘法对式 ( 2 ) 进行推导 , 可得到 bu 和 bjk 的最小二乘估计 bu、 bjk 满足正规方程 : X X B=X Y 即 B = (X X ) 式中
1 2 ^ T -1 T ^ T
假定基准变量与各定量说明变量、 项目类目反 应间满足如下线性模型:
h m rj i
( 3) X Y
T
y i = u = 1 bu x i ( u) + 式中
j = 1k = 1
( j, k ) bjk +
i
( 2)
y i ( ( ( 基准变量数据; bu ( ( ( 定量说明变量未知系数; x1 ( 1 ) & x1 ( h ) X= x2 ( 1 ) & x2 ( h ) xn ( 1 ) & xn ( h ) B = ( b1, &, bh, b11, &, b 1r1, b 21, &, bm rm )
n
n
n
Y = (y 1, y 2, y 3, &, y n ) 解出 bu、 bjk 后便得到预测方程 :
^ h m rj i
释放瓦斯膨胀能与 4 个单项指标之间的关系, 收集 了地质条件相似, 煤类一致的矿井实测初始释放瓦 斯膨胀能和单项指标, 利用数量化理论 释放瓦斯膨胀能预测模型 ( 5)
1- 7!
初始释放瓦斯膨胀能是中国矿业大学蒋承林教 授在研究煤与瓦斯突出球壳失稳机理中提出的一个 反映地应力 , 瓦斯压力及煤体强度在突出过程中作 1! 用的综合指标 , 是现行煤层突出危险性鉴定的最 新指标。根据文献 2 !中所述: 目前 所做的 100 多 对矿井的突出危险性鉴定中 , 根据 4 个单项指标和 综合指标预测已发现 21 个异常点, 而采用初始释放 瓦斯膨胀能均准确预测。所以 , 如果能建立初始释 放瓦斯膨胀能预测模型 , 便可对煤与瓦斯突出危险 性进行准确的预测。 1 数量化理论简述 数量化理论是多元统计的一个分支, 适合于同 时处理定性数据和定量数据。这一理论由日本数学
1!
。依 据该规律研究了煤 体的初始释放
瓦斯膨胀能临界值进 行煤层突出危险 性鉴定。因 此 , 煤的初始释放瓦斯膨胀与 4 个单项指标存在必 然的联系, 另据文献 2! 所述 : 初始释放瓦斯膨胀能 与瓦斯压力呈很好的正相关 , 为了进一步探求初始
试验 ∋ 研究
是 , 某样本对应的统计值属于哪个类目便将其记为 ∃ 1%, 其余类目则记为 ∃ 0%, 见式 ( 1) 。 3 . 3 初始释放瓦斯膨胀能及单项指标原始数据 对近 3 年来 100多对矿井煤与瓦斯突出鉴定实 测的初始释放瓦斯膨胀能和单项指标进行可靠性分
分为数量化理论
是研究多个自变 量与应变量间的 相关关
系, 从而实现因变量预测问题的多变量分析方法 , 适 用于初始释放瓦斯膨胀能的预测研究。 在数量化理论中, 自变量称为 ∃ 说明变量 %, 因 变量称为 ∃ 基准变量 %; 定性自变量称为 ∃ 项目 %, 而 定性自变量的不同取值称为 ∃ 类目 %, 如 : 职称是项 目, 教授级高工、 高工、 工程师等是这个项目的类目。 2 用数量化理论 建模方法
试验 ∋ 研究
( 2011- 05)
∋ 1∋
基于数量化理论的初始释放瓦斯 膨胀能预测模型
石庆礼, 杨胜强 , 蒋承林, 何 磊
( 中国矿业大学 安全工程 学院 , 江苏 徐州 221008)
摘 要 : 研究了数量化理论
建模的原理和方法, 收集了近 3 年来 100 多对矿井的实测初始释
放瓦斯膨胀能资料, 获得 10 组可靠数据, 选取煤的破坏类型为定性说明变量, 瓦斯放散初速度 、 煤的坚固性系数 、 瓦斯压力为定量说明变量, 建立了基于数量化理论 的初始释放瓦斯膨胀能预 测模型 , 通过模型检验和精度分析, 得出模型拟合效果好, 预测精度能够满足工程精度要求 , 说明 利用数量化理论对初始释放瓦斯膨胀能进行预测是可行的。 关键词 : 数量化理论 ; 初始释放瓦斯膨胀能 ; 单项指标 ; 预测模型 中图分类号 : TD712 文献标志码 : A 文章编号 : 1003- 496X( 2011) 05- 0001- 04
i 3- 5!
( 第 42 卷第 5 期 )
试验 ∋ 研究
bj k ( ( ( 定性说明变量未知系数; i ( ( ( 随机误差 ; x i ( u ) ( ( ( 第 u 个定量变量在 第 i 个样品中 的数据; (j , k ) ( ( ( j 项目之 k 类目在第 i 样品中的 反应。
^ ^
( j, k ) =
样本序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 取样点
# 长成 9 0 . 50 2 . 30 0 . 69 0 . 44 0 . 30 0 . 20 0 . 34 0 . 06 0 . 28
基金项目 : 国际科技合 作攻关资 助项目 ( 2008DFB70100 ); 国家 自然 科学基金资助项目 ( 50834005 )
家林知已夫最先提出, 最初应用于社会科学研究 , 随 着电子计算机的广泛应用, 逐渐应用到自然科学领 域中来 化理论
3- 5!
。数量化理论按其研究问题的不同, 可 、 ∀、 #等一系列方法。其中数量
T T ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^
( 4)
(1 , 1) & 1 ( 1 , r1 ) (1 , 1) & 2 ( 1 , r1 ) (1 , 1) & n ( 1 , r1 )
1 2
(2 , 1) & (2 , 1) & (2 , 1) &
1 2
(m, rm ) (m, rm ) (m, rm )
设自变量中有 h 个是定量变量 , 其在第 i 个样 品中的数据为 x i ( u) ( u = 1, 2 , &, h; i = 1 , 2 , &, n )。 有 m 个定性变量 , 即 m 个项目, 其中第 j 个项目有 rj
∋ 2∋ 个类目 , 它们在第 i个样品中的反应是 i ( j , k) ( j= 1 , 2 , &, m; k = 1 , 2 , &, rj; i = 1 , 2 , &, n ), 其反应值 可按式 ( 1 )确定。基准变量的数据为 y i ( i= 1 , 2 , &, n) 。
1!
m
rj i
y i = u = 1 bu x ( u) + n)
j= 1k = 1
(j , k ) bjk
( i = 1, 2 , &, ( 6)
3 运用数量化理论 测模型 3 . 1 建模思路
建立初始释放瓦斯膨胀能预
煤的初始释放瓦斯膨胀能与 )防治煤与瓦斯突 出规定 ∗中提出的煤的破坏类型、 瓦斯放散初速度、 煤的坚固性系数、 瓦斯压力 4 个单项指标均是对地 应力, 瓦斯压力及煤体强度在突出过程中作用的综 合反映。煤与瓦斯突出的球壳失稳机理表明 : 地应 力 , 瓦斯压力越大 , 软煤强度越低, 则煤体破坏后的 初始释放瓦斯膨胀能就越大, 煤体越容易突出 , 即煤 层的突出危险性随着煤样的初始释放瓦斯膨胀能增 大而增大
R esearch on Expansion Energy in In itial R eleased G as Prediction M ode l Based on Quan tification Th eory
SH I Q ing- li, YANG Sheng- q iang , JI ANG Cheng- lin, HE L ei ( Faculty of Safety Eng ineering, China University of M ining & T echnology, Xuzhou 221008 , Ch ina) Abstrac t : W ith the m ode ling pr inciple and m ethod based on quantifica tion theo ry I stud ied , actua l data of expansion energy in in itia l re leased gas in m ore than one hundred m ines are co llected during three years, In this w ay , the group o f ten re liable da ta o f expans ion energy in initial re leased gas are obta ined . then , a expansion ene rgy in in itia l re leased gas pred ic tion m odel is estab lished based on quantification theory I w ith dynam ic fa ilure o f coal sea m as the qua lita tive exp lanatory variable and initial speed o f m ethane diffusion, coa l r ig id ity and g as pressure as qualitativ e explanato ry variab les . data w ere w ell descr ibed by ve rifica tion o f the m ode l and accuracy a nalysis . the accuracy o f the m ode lm eets the requ irem ents o f the eng ineering needs. It ind ica tes tha t the prediction for expansion energy in initial re leased gas is feasible by quantification theory . K ey word s : quantification theory ; expansion energy in initial re leased gas ; ind iv idual index ; prediction m ode l

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含瓦斯煤流—固耦合渗流数学模型和数值分析

含瓦斯煤流—固耦合渗流数学模型和数值分析

含瓦斯煤流—固耦合渗流数学模型和数值分析为了研究含瓦斯煤在流-固耦合作用下瓦斯渗流规律。

将基于多孔介质的有效应力原理引入含瓦斯煤岩的变形控制方程；考虑到煤岩骨架、气体的可压缩性，推导出了煤岩孔隙率、渗透率动态变化方程；根据质量守恒方程、达西渗流原理，并考虑瓦斯气体渗流中的滑脱效应，得到了改进的瓦斯渗流方程；以上方程就构成了含瓦斯煤岩流-固耦渗流控制方程。

采用多场耦合数值分析软件对瓦斯钻孔抽采过程进行数值模拟分析，得到了瓦斯压力、孔隙率以及渗透率的动态变化曲线，同时还分析了钻孔抽放压力、抽放时间、钻孔半径对突出煤岩内部瓦斯压力分布的影响，本文研究所得结论对深部开采条件下瓦斯灾害的防治具有积极作用。

标签：含瓦斯煤流-固耦合渗流数学模型数值分析1引言瓦斯渗流过程是一个复杂的过程，由于瓦斯压力的变化，一方面会引起煤岩骨架的变形，孔隙率、渗透率会发生变化；另一方煤岩自身的变形和孔隙率、渗透率的变化反过来会导致瓦斯压力的分布。

经过多年的发展，关于含瓦斯煤流-固耦合渗流的研究已经取得了大量成果。

本文基于已建立的含瓦斯煤岩流固耦合渗流控制方程，通过模拟含瓦斯煤岩瓦斯钻孔抽放过程，分析含瓦斯煤岩渗流场的变化规律。

2含瓦斯煤岩的变形控制方程2.1有效应力方程含瓦斯煤是一种多孔介质，其骨架的受力情况遵循太沙基（Terzaghi）有效应力原理。

式中：σij为总应力，MPa；σij，为有效应力，MPa；P为孔隙压力，MPa；为孔隙率。

2.2孔隙率和渗透率的动态变化方程孔隙率φ是指在多孔介质材料中，颗粒间的空隙体积VP与总体积V的比值。

孔隙率φ可以表示为：式中：VP0为初始空隙体积；ΔVP为空隙体积变化；V0为初始总体积；ΔV 为总体积变化；VS0为初始骨架体积；VS为骨架体积变化。

在恒温情况下，假设煤岩为完全弹性体，煤岩骨架体积应变ΔVS/VS0，全是由于瓦斯压力的改变ΔP引起的，因此有：式中：KS为煤岩骨架的体积模量，MPa。

煤粒多尺度孔隙中瓦斯扩散机理及动扩散系数新模型

煤粒多尺度孔隙中瓦斯扩散机理及动扩散系数新模型

煤粒多尺度孔隙中瓦斯扩散机理及动扩散系数新模型本文针对混合孔隙介质中的瓦斯扩散机理及动扩散系数的选取，提出了一种基于多尺度孔隙结构特征的新模型。

1、研究背景：近些年来，随着开发建设进入泥质煤层和煤层水，结合煤层内部特性及其破碎特征，煤层开发日趋复杂，对煤层水动力学特性的影响不断加大，岩煤孔隙多尺度结构特征显得更加重要。

2、基础理论：扩散机理主要分为可动性扩散和不可动性扩散，其中可动性扩散主要是指溶质分子的扩散传质过程，而不可动性扩散指的是因体积变动等物理过程影响气体的扩散，相关研究表明，扩散机理和动扩散系数对于煤层水动力学特性有较大影响。

3、新模型：本文建筑出基于多尺度孔隙结构特征的新模型，该模型主要参考了Carman-Brinkman-Coenen模型，以满足于煤层气瓦斯的多尺度扩散特性，分解真实多尺度孔隙结构特征，分析单位体积和不同孔隙类型对气体瓦斯扩散关系的影响，通过考虑单元体孔隙的多尺度结构，准确的拟合煤层水性质的变化，令可动性扩散和不可动性扩散成分之间的多尺度衔接更加合理，并结合分级系数，在单元体孔存存在时可以准确地捕捉煤层孔气瓦斯扩散特性，从而提高了模型预测准确性。

4、研究结果：本文建立了由流体动力学和粒子膨胀理论相结合的新模型，模拟不同孔隙类型的情况，探索煤层瓦斯扩散的多尺度机理，通过基于离散元模拟和实验结果，结果表明，新型模型在分析煤层水动力学中的动扩散系数的精度更高，而且模型表达式公式更为简洁，计算参数也更加灵活。

5、结论：本文提出的一种新模型能够较好地捕捉煤层水动力学特性，在动扩散系数选取上更加深入。

通过将真实煤层孔隙结构分解出多个不同类型的孔隙，更加精细的捕捉煤层的动扩散特性。

结果表明，本模型能够较好地反映多尺度孔隙结构下的煤层水扩散特性。

矿井瓦斯涌出量预测方法

矿井瓦斯涌出量预测方法

矿井瓦斯涌出量预测方法1.统计预测方法统计预测方法是基于矿井历史数据进行分析和建模，通过对历史数据的趋势分析和统计特征提取，来预测矿井瓦斯涌出量。

常用的统计预测方法包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。

其中，回归分析是一种常见的方法，通过分析因变量（瓦斯涌出量）和自变量（如矿井开采量、煤层厚度、开采深度等）之间的关系，建立数学模型进行预测。

2.神经网络方法神经网络方法是通过模拟人脑神经网络的工作原理，对复杂的非线性问题进行建模和预测的方法。

在矿井瓦斯涌出量预测中，可以利用神经网络方法建立瓦斯涌出量与各种因素间的映射关系。

通过输入瓦斯涌出的相关因素数据，神经网络会对这些数据进行学习和训练，并输出对瓦斯涌出量的预测结果。

3.支持向量机方法支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）方法是一种常用的机器学习方法，在矿井瓦斯涌出量预测中也有应用。

SVM方法通过构建一个高维特征空间，并找到一条最优的分割线（超平面），将不同类别的样本划分开。

在矿井瓦斯涌出量预测中，可以将高维特征空间设置为各种矿井参数，通过SVM方法找到最优的分割线，实现对瓦斯涌出量的预测。

4.遗传算法方法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟“选择、交叉、变异”等进化操作，对问题进行求解。

在矿井瓦斯涌出量预测中，可以将瓦斯涌出量视为一个最优化问题，通过遗传算法不断迭代和优化，逐渐逼近最优解，从而实现瓦斯涌出量的预测。

除上述方法外，还有一些其他的预测方法，如模糊逻辑方法、贝叶斯方法等，都可以应用于矿井瓦斯涌出量的预测。

在实际应用中，预测方法的选择应根据具体问题和数据特征来确定，并结合对矿井工况的实时监测，不断更新和改进预测模型，以提高预测的准确性和可靠性。

最后，需要指出的是，矿井瓦斯涌出量的预测是一个极具挑战性的问题，需要不断探索和研究，结合多种方法和技术，提高预测的准确性和可操作性，并对矿井安全生产提供有效的保障。

《煤层气数值模拟技术应用研究》

《煤层气数值模拟技术应用研究》

《煤层气数值模拟技术应用研究》篇一一、引言煤层气（Coalbed Gas）是近几十年来受到国内外学者关注的重要资源。

它对于煤田的开发、煤矿安全生产及环保都有重大意义。

煤层气数值模拟技术则是煤层气开发和开采过程的关键手段，具有精准、快速的特点。

本文旨在探讨煤层气数值模拟技术的原理、应用及研究进展，以期为相关领域的研究者提供参考。

二、煤层气数值模拟技术原理煤层气数值模拟技术主要基于流体动力学、热力学、岩石力学等多学科原理，以数学模型为框架，对煤层气的分布、储集和开采过程进行数值分析和预测。

在模拟过程中，通过设定不同的参数和条件，可以模拟出煤层气的生成、运移、聚集和开采等过程。

三、煤层气数值模拟技术的应用煤层气数值模拟技术被广泛应用于煤田地质勘探、煤层气资源评价、矿井瓦斯防治、煤矿安全生产等多个领域。

在煤田地质勘探中，通过数值模拟可以预测煤层气的分布和储量；在煤矿安全生产中，可以利用该技术分析矿井瓦斯的运动规律，提高安全水平。

四、研究进展1. 模型优化：随着研究的深入，学者们不断优化数值模拟模型，使其更加符合实际情况。

例如，通过引入更精确的物理参数和数学公式，使模型更加精准地描述煤层气的生成和运移过程。

2. 多学科融合：煤层气数值模拟技术已不再是单一学科的领域，而是涉及流体动力学、热力学、岩石力学等多个学科的交叉研究。

多学科融合的研究方式使得数值模拟更加准确、全面。

3. 高效算法开发：为了提高模拟的效率和精度，学者们不断开发新的高效算法。

这些算法包括并行计算、自适应网格等技术，可以大大提高模拟的速度和准确性。

4. 实际应用案例：随着技术的发展，煤层气数值模拟技术在许多煤矿和煤田得到了广泛应用。

例如，某大型煤矿通过使用该技术成功预测了瓦斯涌出量，有效防止了瓦斯事故的发生。

五、未来展望未来，煤层气数值模拟技术将进一步发展，具体趋势如下：1. 更加精细化的模型：随着对煤层气生成和运移机理的深入研究，模型将更加精细，能够更准确地描述煤层气的生成和运移过程。