本文關鍵詞：紅菱煤礦煤與瓦斯突出危險性可視化的研究

  更多相關文章： 煤與瓦斯突出 費歇爾判別法 三維可視化 預測

【摘要】：眾所周知,安全生產(chǎn)是煤礦企業(yè)永恒的主題。煤與瓦斯突出災害當屬煤炭行業(yè)安全生產(chǎn)事故中的第一殺手,盡管國內外在檢測、預測、防突、治突等方面取得了一定的研究成果,但由于煤礦突出的形成影響因素之間有著千絲萬縷的聯(lián)系,現(xiàn)有的研究成果在實際預測應用中都存在一定的難度,使突出災害處于一種被動的低層次整治狀態(tài)。煤與瓦斯突出研究成果中,由于各國學者專家所處的實際研究環(huán)境不同,所以他們從不同的研究角度選擇研究路線、研究方法、研究核心技術,其適用性、實用性、合理性各有優(yōu)勢。本文考慮到開采突出煤層的實踐性,煤與瓦斯突出具有不均衡性分布和分區(qū)分帶的特點。而這些特點更傾向于定性說明煤與瓦斯突出的原因,難以定量化,在實踐應用中實用性不強,故本文想尋求一種兼顧定性、定量的綜合分析方法來進行煤與瓦斯突出區(qū)域的預測與評價。本文以沈陽紅菱煤礦突出危險為研究對象,通過對紅菱煤礦歷年煤與瓦斯突出情況的統(tǒng)計、研究,分析導致煤與瓦斯突出的多種影響因素與突出危險性的內在聯(lián)系,建立一套綜合的煤與瓦斯突出預測模型,進而實現(xiàn)煤與瓦斯突出危險區(qū)域的區(qū)劃與預測。本文具體研究內容從以下幾個方面開展:(1)根據(jù)沈陽紅菱煤礦的實際情況,本文收集紅菱煤礦老區(qū)12煤歷年突出數(shù)據(jù),以及煤與瓦斯突出的相關影響因素指標,對各單項指標進行分析研究,繪制各單項指標與突出危險的相關性分析圖等,探討各單項指標與突出危險的關系,確定對突出危險較為重要的影響因素。(2)通過對比篩選,本次研究選擇費歇爾判別法作為建立煤與瓦斯突出危險區(qū)域預測模型的數(shù)學方法。通過對選取出的各單項指標經(jīng)線性組合建立突出綜合預測模型,形成一個綜合判別值,作為礦井的突出危險區(qū)域和非突出危險區(qū)域區(qū)劃的臨界值,并用此綜合預測模型對西區(qū)進行突出危險性預測。(3)應用Surpac礦業(yè)軟件建立了“紅菱煤礦老區(qū)”和“紅菱煤礦西區(qū)”地質數(shù)據(jù)庫,生成了紅菱煤礦老區(qū)和西區(qū)12煤層礦體實體模型,并根據(jù)劃分突出危險區(qū)域與非危險區(qū)域的臨界值將實體模型做出顏色區(qū)分,突出危險區(qū)域為紅色,非突出危險區(qū)域為綠色,使突出危險區(qū)域一目了然,提供直觀結果。(4)實證研究。結合沈陽紅菱煤礦西區(qū)實際開采情況,驗證突出危險區(qū)域區(qū)劃的準確性,證明預測結果與實際情況相符。
【關鍵詞】：煤與瓦斯突出 費歇爾判別法 三維可視化 預測
【學位授予單位】：中國地質大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD713
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 煤與瓦斯突出研究成果概述11-14
• 1.2.1 煤與瓦斯突出機理研究概述11
• 1.2.2 煤與瓦斯突出區(qū)域預測研究11-14
• 1.3 基于Surpac可視化技術在煤礦中的應用14
• 1.4 研究內容與方法14-16
• 1.4.1 研究內容14-15
• 1.4.2 研究方法和技術路線15-16
• 第2章 紅菱煤礦區(qū)域瓦斯狀況16-22
• 2.1 位置與交通16
• 2.2 區(qū)域地質概況16-17
• 2.3 區(qū)域構造17-18
• 2.4 煤與瓦斯突出情況18-22
• 第3章 紅菱煤礦老區(qū)突出危險區(qū)域三維可視化22-34
• 3.1 Surpac軟件概述22-23
• 3.2 建立老區(qū)地質數(shù)據(jù)庫23-29
• 3.2.1 老區(qū)鉆孔資料分析23-24
• 3.2.2 建立老區(qū)地質數(shù)據(jù)庫24-29
• 3.3 建立老區(qū)礦體實體模型29-32
• 3.4 建立老區(qū)突出危險三維地質模型32-34
• 第4章 地質因素同煤與瓦斯突出危險性相關分析34-39
• 4.1 突出危險性與基巖厚度的相關分析34-35
• 4.2 突出危險性與煤層厚度的相關分析35-36
• 4.3 突出危險性與煤層間泥砂巖厚度的相關分析36
• 4.4 突出危險性與含砂率的相關分析36-37
• 4.5 突出危險性與煤厚變異系數(shù)的相關分析37-38
• 4.6 小結38-39
• 第5章 已開采區(qū)域突出危險性預測綜合模型的建立39-44
• 5.1 費歇爾判別法39-42
• 5.2 判別指標的顯著性檢驗42-43
• 5.3 已開采區(qū)域突出危險性的檢驗43-44
• 第6章 未開采區(qū)域煤與瓦斯突出危險性預測44-51
• 6.1 未開采區(qū)域預測范圍的確定44-46
• 6.2 未開采區(qū)域突出危險區(qū)域三維可視化46-51
• 6.2.1 建立未開采區(qū)域地質數(shù)據(jù)庫46-47
• 6.2.2 建立未開采區(qū)域礦體實體模型47-48
• 6.2.3 紅菱煤礦未開采區(qū)域突出危險預測模型48-51
• 第7章 結論與展望51-52
• 7.1 結論51
• 7.2 展望51-52
• 致謝52-53
• 參考文獻53-57
• 附錄57-58

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 周林飛;謝立群;周林林;高振東;;灰色聚類法在濕地水體富營養(yǎng)化評價中的應用[J];沈陽農(nóng)業(yè)大學學報;2005年05期

，

本文編號：541753