突出发生初期快速判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的方法技术

本发明专利技术公开了一种突出发生初期快速判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的方法，包括：提供一种用于判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的系统，系统中各瓦斯传感器检测到的数据通过监测数据通讯分站实时传输到预警服务器，所述预警服务器对检测到的数据进行分析，判断是否发生突出；当判断为突出发生时，根据第二、第四瓦斯传感器监测的数据，或通过预测模型对本次突出的瓦斯涌出量、突出持续时间和瓦斯逆流范围等进行预测。本发明专利技术能在煤与瓦斯突出事故发生初期快速判识突出事故、快速预测瓦斯涌出量、突出持续时间和瓦斯逆流范围，不仅可以防止灾害的进一步扩大，而且对事故及时开展救援、井下人员的避灾、灾后控制措施等有很大的帮助。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种突出发生初期快速判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的方法，其特征在于包括如下步骤：a提供一种用于判识突出事故及预测瓦斯涌出规模的系统，该系统包括瓦斯浓度传感器组、光缆、监测数据通讯分站、中心计算机、预警服务器、局域网、计算机终端、报警器；瓦斯浓度传感器组监测的数据信号经监测数据通讯分站，通过光缆输入预警服务器，中心计算机提供预警服务器中相关数据处理模块的数据，预警服务器通过局域网连接计算机终端，计算机终端连接报警器；上述瓦斯浓度传感器组包括：在掘进巷道中距离其与上山相交位置10米处布置的第一瓦斯浓度传感器，在上山中距离其与掘进巷道相交位置10米处分别布置的第二瓦斯浓度传感器和第三瓦斯浓度传感器，在上山中距离第二瓦斯浓度传感器80米处布置的第四瓦斯浓度传感器，在工作面的回风巷中布置的第五瓦斯浓度传感器，在工作面的进风巷中布置的第六瓦斯浓度传感器，在工作面的运输大巷中布置的第七瓦斯浓度传感器；b利用中心计算机和预警服务器，根据实际巷道情况建立包括掘进巷道、上山、工作面回风巷、工作面进风巷及运输大巷的二维物理模型；在物理模型中设置2个瓦斯浓度监测点，并布置第二虚拟瓦斯浓度传感器和第四虚拟瓦斯浓度传感器，用于分别模拟上述系统中的第二瓦斯浓度传感器和第四瓦斯浓度传感器，根据两个虚拟瓦斯浓度传感器的模拟数据建立起预测模型，该预测模型的数学表达式为：T=a1+b1t1+c1t2Q=a2+b2t1α+c2t2βL=a3+b3t1+c3t2式中Q、T、L分别为突出中瓦斯涌出量、突出持续时间及瓦斯逆流长度；t1为第二与第四虚拟瓦斯浓度传感器所记录的瓦斯浓度上升到40%时的时间差；t2为第四虚拟瓦斯浓度传感器所记录的瓦斯浓度由5%上升到80%时的时间差；ai、bi、ci(i=1,2,3)及α和β是拟合常数；c将步骤a中的各瓦斯浓度传感器的监测数据实时传输到预警服务器，当传感器监测到瓦斯浓度异常，且根据第一、第三瓦斯浓度传感器监测到的掘进巷道内瓦斯浓度数据，判断为突出发生时，进入预测步骤，并将预测结果通过局域网传输到计算机终端，并由报警器进行报警；上述预测步骤具体包括：（1）当第二瓦斯浓度传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%时，则预测本次突出瓦斯涌出量小于400m3，突出持续时间超过15s，且未引起瓦斯逆流，突出的瓦斯都将顺风流排出矿井；（2）当第四瓦斯浓度传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，且第二瓦斯浓度传感器监测的瓦斯浓度峰值大于2%小于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于1000m3，逆流长度小于 50m；（3）当第四瓦斯浓度传感器监测的瓦斯浓度峰值小于2%，且第二瓦斯浓度传感器监测的瓦斯浓度峰值大于80%，则预测本次突出瓦斯涌出量小于2000m3，逆流长度小于80m；（4）当第四瓦斯浓度传感器监测的瓦斯浓度峰值大于40%，则利用步骤b中的预测模型预测本次突出的瓦斯涌出量、突出持续时间及逆流长度。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：程国强，胡千庭，赵旭升，谭云亮，武文宾，田静萍，于海峰，朱学亮，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：