【正文】 了較多研究工作 ，早在 1974 年 ， 突出嚴重的中央區(qū)已有 121 個工作面采用了這項技術。煤和巖石內部存在大量的裂隙等固有缺陷 ， 煤巖變形及破壞的結果就是裂隙的產生、擴展、匯合貫通。 根據突出預測過程及其連續(xù)性，工作面預測又可以分為靜態(tài)不連續(xù)預測和動態(tài)連續(xù)預測兩種預測方法。工作面預測按照其與煤體的關聯程度分為接觸式預測與非接觸式預測。 （ 10） 煤層圍巖性質預測法 ： 蘇聯、日本認為，突出煤層的圍巖應是厚而堅硬的巖石 （ 砂巖、石灰?guī)r等 ） ，而緊挨煤層的頁巖墊層厚度應小于 2m。該指標目前在法國、比利時、保加利亞、捷克、日本、羅馬尼亞等國家已得到廣泛的應用，而在應用方法上大同小異，一般規(guī)定 ?P10 不危險， ?P25 時有危險 ； 但在蘇聯、比利時等國家也有的非危險區(qū) ?P15?P15，危險區(qū)△ P2025，并不能嚴格劃分界限。 （ 6） 鉆粉量預測法 ： 這是蘇聯、西德、日本、比利時、捷克等國家廣泛采用的一種簡單方法。相繼我國的秦汝詳等，通過對掘進工作面突出前夕煤壁瓦斯?jié)舛茸兓?guī)律的研究，提出了利用瓦斯?jié)舛茸兓A報突出的方法，并建立了突出預報數學模型 ； 胡千庭等教授利用新開發(fā)的取芯裝備直接在井下取芯測定煤層瓦斯含量，采用瓦斯含量指標預測突出危險性。后被波蘭、保加利 亞、法國、捷克、日本等國廣泛推廣應用，但各國所用的方法卻大同小異，原蘇聯的的方法是在采掘工作面推進過程中 （ 掘進工作面每推進 Zm，回采工作面每推進 3m） 不斷打鉆孔 （ 孔徑 43mm、長 、用機械封孔器封堵離孔底 長的一段空間 ） ，并用 nTZMA 型儀器測定瓦斯涌出速度，如果瓦斯涌出速度全 5L/min 時就須采取防突措施。 （ 2） 鉆孔瓦斯自噴壓力預測法 ： 波蘭規(guī)定自噴瓦斯壓力大于 大氣壓（ P） 屬于中等危險，自噴壓力大于 2 個大氣壓 （ P） 屬于很危險。由于 突出危險區(qū)域和非突出危險區(qū)域煤體在煤體結構、煤中瓦斯和煤層賦存條件方面 存在不同，因此，可以利用電磁波在突出危險區(qū)域和非突出危險區(qū)域煤體中衰減 的差異，來預測突出。 各指標的臨界值見表 。因此，各礦區(qū)可根據己采區(qū)域主要控制突出的地質構造因素，來預測未采區(qū)域 的 突出危險性。 57f130。 表 綜合指標 D 和 K 預測煤層突出危險性臨界值 D K 突出危險性 無突出危險 ≥ 15 無突出危險 ≥ ≥15 突出危險 用綜合指標 D 和 K 預測煤與瓦斯突出危險的核心技術是瓦斯放散初速度指標 （ ?P） 、煤的堅固性系數 （ f） 和煤層瓦斯壓力 （ p） 的測定。 單指標法 采用煤的 破壞類型、瓦斯放散初速度指標 （ ?p） 、煤的堅固性系數 （ f） 和煤層瓦斯壓力 （ p） 作為預測指標，某煤層只有全部指標達到或超過其臨界值時方可預測為突出煤層。 我國將突出危險性預測只分為區(qū)域突出危險性預測和工作面突出危險性預測兩類。區(qū)域突出危險性預測，簡稱區(qū)域預測，用于預測煤層和煤層區(qū)域 （ 包括井田、新水平和新采區(qū) ） 的突出危險性，并在地質勘探、新井建設、新水平和新采區(qū)開拓或準備時進行。各種指標的突出危險臨界值應根據實測資料確定，無實測資料可參考下表 所列。利用所得數據通過下式計算綜合指標 D 和 K。 14 式中 f13 用粒度為 13mm 煤樣測出的煤堅固性系數值 k = ?p/f 式中 k煤層突出危險性綜合指數之一 ； ?p煤層軟分層的瓦斯放散初速度指標 。 綜合指標法 俄羅斯斯科欽斯基礦業(yè)研究院提出用綜合指標 B 作為預測指標， B 按 下式 計算 ： B = X?XOCTVdofXCP (R+) = ++ 式中 X 一煤層瓦斯含量， m3/t； xoct 一該種煤的殘余瓦斯量， m3/t； Xcp 一該種煤的平均瓦斯量， m3/t； vdof 一煤的揮發(fā)分， %； M 一煤層厚度， m； C 一以分層數目表示的煤層復雜程度 ； H 一煤層埋藏深度， m； fn 一圍巖特性， MPa； R 一通過煤的破壞性表示的煤層強度， mm。 多因素綜合預測法 多因素綜合預測法是在礦井條件已知或可知情況下，應用數學地質理論和方 法來預測煤與瓦斯突出。 基于 各種單項指標或綜合指標來預測 的方法 根據對突出有影響的瓦斯、地壓、煤巖結構和力學性質等基本因素以及所提出的各種單項指標或綜合指標來預測突出災害發(fā)生可能性的方法。在其它產煤大國如捷克、日本、英國等國家都根據鉆孔瓦斯自噴壓力來預報突出。 （ 4） 煤樣瓦斯泄出量預測法 ： 在打鉆時取鉆粉煤樣，放在解吸器中測量一定時間間隔內的瓦斯泄出量。法國、波蘭、日本、羅馬尼亞、捷克、澳大利亞等國家都采用此法。西德以鉆粉量大于正常量的 8 倍作為危險指標，而日本則以6 鉆粉量大于 6L/m 作為危險指標。 （ 9） 煤的強度或強度綜合指標預測法 ： 蘇聯、保加利亞、日本等國采用煤的強度系數 （ 按普氏指標或插針插入深度 ） 。 其它還有煤的顯微結構預測法、大地電阻預測法，測量順磁中心含量的方法等。 接觸式預測 我國從 20 世紀 70 年代末開始對工作面突出危險性預測進行研究，至 20 世7 紀 80 年代后期基本形成了以鉆屑量、鉆孔瓦斯涌出初速度和鉆屑瓦斯解析特征等指標進行工作面預測的方法，另外也有利用鉆屑溫度、鉆孔內壁溫度和鉆孔涌出瓦斯中 He、 Ar 同位素含量等參數預測的方法，但應用不太廣泛。實時跟蹤預測，即連續(xù)動態(tài)預測是指通過動態(tài)連續(xù)地監(jiān)測能綜合反映含瓦斯煤巖體所處 （ 應力或應變 ） 狀態(tài)的某種指標而確定工作面附近煤層突出危險性的方法。研究表明 ， 裂隙的產生和擴展都將以彈性應力波的形式產生能量輻射 ， 這就是聲發(fā)射。 8 我國的研究起 步較晚 ， 在現場應用也較少。聲發(fā)射技術用于礦井已有幾十年的歷史 ， 其在巖爆監(jiān)測方面已取得一些成果 ， 盡管很多人認為聲發(fā)射突出預測系統(tǒng)是一種很有發(fā)展前途的預測方法 ， 各國都投入了大量的人力物力進行了廣泛的研究 ， 但目前其突出預測的可靠程度與生產實際的需要還有差距 ， 隨著大容量、 高速度計算機系統(tǒng)的引入和聲接收技術的發(fā)展 ， 用聲發(fā)射技術進行突出預測可望獲得突破。 20 世紀 70 年代中期在東頓涅茨無煙煤礦區(qū)進行了系統(tǒng)試驗。該技術在韓城、南桐、陽泉、平頂山等礦務局應用中 ， 多次發(fā)現無線電波透視圈定的斷層、褶曲、產狀變化、力學性質變化等地質異常帶是煤與瓦斯突出多發(fā)地帶。氡元素是自然界中唯一的放射性氣體元素 ， 是放射性元素鐳和钚衰變過程中的中間產物。氡氣 [4,5]的超強擴散能力和易于被檢測的特點 ， 將成為采掘工作面預測煤與瓦斯突出最有發(fā)展前景的預測方法 ， 而 HDC 連續(xù)測氡儀可以實現對其的在線檢測。王宏圖等進行掘進工作面的突出危險性的研究中 ， 定義了鉆屑溫度 和煤體溫度作為敏感指標。 （ 5） 利用電磁輻射強度進行煤與瓦斯突出危險性預測。由卸壓區(qū)到應力集中區(qū) ， 在垂直于煤壁的內部方向上單位煤體應力及瓦斯壓力升高時的電磁輻射信號也越來越強 ； 在應力集中區(qū) ， 應力和瓦斯壓力達最大值 ， 煤體的變形破裂過程最強烈 ， 電磁輻射源產生的電磁輻射信號最強 ； 進入原始應力區(qū) ，不同 度方向上電磁輻射源產生的電磁輻射的強度將有所下降。研究表明 ， 煤和圍巖受力破壞過程中 ， 會發(fā)生破裂和震動。研究表明 ， 突出是由連續(xù)的、多起斷裂引起的 ， 而且異常的微震發(fā)射通常在斷裂之前 4~45min 內產生 ， 故微震法 [5]作為突出預報方法 ， 具有廣闊的應用前景。 在俄羅斯，以地震聲學方法為主的彈性波技術在煤與瓦斯突出危險性預測領域中的研究與應用已有半個多世紀的歷程， 1965 年地震聲學預測方法的判斷準則問世，該方法隨即成為標準的預測方法并迅速得到廣泛的應用。非接觸式預測是煤與瓦斯突出預測技術的一場重大革命，也是煤與瓦斯突出危險性評價技術發(fā)展的必然趨勢。煤與瓦斯突出的發(fā)生是由地應力、高壓瓦斯、煤的結構性能、地質構造、煤厚變化、煤體結構及圍巖特征等諸多因素決定的。這些先進數學方法的優(yōu)點都是傳統(tǒng)方法無法比擬的。德國研究表明，如果 V30 值達到崩落煤可解析瓦斯量的 40%，則說明存在突出可能性，如果達到 60%，則表示有突出危險。 2）瓦斯涌出動態(tài)特征法 根據工作面瓦斯涌出特征，利用模式識別技術對基于礦井監(jiān)測系統(tǒng)的突出預測系統(tǒng)進行了研究，認為在現有礦井監(jiān)測系統(tǒng)基礎上考慮工作面瓦斯涌出特征，利用計算機模式識別技術研究非接觸式煤與瓦斯突出預測系統(tǒng)可行。 A 指數平滑預測模型 a 模型的建立 趨勢類指標通過瓦斯?jié)舛仍谝欢〞r期內的變化狀況 （ 上升、水平走向、下降 ） ，來反映煤層中影響煤與瓦斯突出的各因素與突出的相互關系。當觀測數據序列呈現不規(guī)則變動，但波動不大 ， 長期趨勢變動緩慢時 ， 一般取α =~，此時指數平滑模型是“重老信息、輕新信息”的；當觀測序 列波動較大，長期趨勢變動明顯時，一般取α =~，此時平滑指數模型是“輕老信息、重新信息”的 。 偏差：一組數據偏離其平均數的值，對于不同的礦井 ， 在使用滑動平均線判斷突出發(fā)生的過程中即使曲線趨勢是一致的 ， 但礦井的煤層瓦斯含量、煤層滲透性系數等不一樣，監(jiān)控系統(tǒng)所測得的瓦斯?jié)舛纫矔嬖谥顒e。因為一方面 ， 它反映的是序列的離散程度，也即各值偏離均值的程度。 ② 瓦斯項綜合指標 瓦斯綜合指標是煤與瓦斯突出非線性動力前兆信息表現的評價標準，以往的瓦斯評價停留在瓦斯曲線分析，通常通過觀察的方式來實現，即通過瓦斯?jié)舛绕x平均值的程度和偏離幅度值的大小來觀察，瓦斯涌出變化模型中的偏差和方差就是這兩項內容的體現，所以以此為基礎，通過數據分析及函數構造建立瓦斯綜合指標的評價模型。在礦業(yè)方面， GIS 技術在礦產資源評價、礦區(qū)瓦斯含量分布規(guī)律探討、安全生產信息管理系統(tǒng)的建立等方面都有較為成功的應用。最近幾年在煤礦，以高分辨率三維地震為主的地面綜合探測技術已基本成熟，能夠查明落差小至5m 左右的斷 層和直徑 30m 左右的陷落柱、沖刷無煤區(qū)等，并逐步往更細致的 方面發(fā)展。 （ 2） 神經網絡辨識和預測法 ： 自神經網絡理論誕生以來，運用到煤礦安全預測的研究日益走紅，如譚云亮、孫海濤、楊敏、吳財芳等利用神經網絡理論中的自 適應小波神經網絡理論進行突出的模式辨識與預測，并建立了預測模型。 （ 4） 模糊數學、神經網絡理論綜合運用預測法 ： 影響瓦斯突出的主要因素是不確定的，突出危險性預測可視為一個多因素決定的模糊事件。但是評價在構造判斷矩陣時未能考慮人的判斷的模糊性和不確定性，同時在一致性檢驗時過于復雜，實用程 度不高。 三角模糊數綜合評判步驟 根據三角模糊綜合評判的基本原理，在實際應用中可分為以下幾個步驟 ： （ 1） 根據評價問題的總目標，建立系統(tǒng)的遞階層次結構圖。 17 煤與瓦斯突出危險性評價指標的三角模糊綜合評判 構建三角模糊判斷矩陣時，首先專家依據各個因素相對于目標層的重要性程 度通過兩兩比較的方式，來確定因素的相對重要性，將評價結果用三角模糊數 A = (lij mij uij)來表示因素 xi 與 xj 的重要程度。它通過模仿腦神經系統(tǒng)的組織結構以及某些活動機理，人工神經網絡可呈現出人腦的許多特征。結構上的并行性使神經網絡的信息存儲必然采用分布式的方式，即信息不是存儲在網絡的某個局部，而是分布在網絡所有的連接權中。 （ 2） 能力特征一自學習、自組織與自適應性。 神經網絡的基本功能 ： 神經網絡具有聯想記憶、非線性映射、分類與識別、 優(yōu)化計算和知識處理五種智能特點，重點是其前兩種功能 ： 1） 聯想記憶功能 指 18 神經網絡能夠通過預先存儲信息和學習機制進行自適應訓練，從不完整的信息和 噪聲干擾中恢復原始的 完整信息 ； 2） 非線性映射功能，指神經網絡能夠通過 系 統(tǒng)輸入輸出樣本的學習自動提取蘊含其中的映射規(guī)則，從而以任意精度擬合任意 復雜的非線性函數。神經網絡框架的確定一般分為以 下幾個步驟 ： 1） 神經網絡結構的設計 ； 2） 神經元個數的確定 ； 3） 神經網絡層次確定，包括輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點數的確定 ； 4） 網絡單元的連接 ； 5） 神經網絡能量函數和閉值的確定。 4） 實施對輸入樣本的網絡訓練，并最終確定樣本數據和煤與瓦斯突出 （ 突 出 ） 的非線性映射關系。 按照最大隸屬度原則 ， 即可得到模糊綜合評判結果。 （ 2） 煤與瓦斯突出危險性決策分級集 V 的確定 V = {υ1， υ2， …， υm}， 即煤與瓦斯突出危險性等級。通過建立各因素的隸屬函數 ， 可以求出其相應的隸屬度 ， 本文中所選取的隸屬函數是在對各因素分析基礎上的半梯形分布 ，這里的Ⅰ為一般突出危險、Ⅱ為中等突出危險、Ⅲ為嚴重突出危險。利用 GIS 軟件的空間分析功能對地圖、圖形、屬性數據等形式的信息進行綜合分析，可迅速地挖掘出滿足應用需要的隱含信息。借助 GIS 軟件 SuperMap Deskpro 的空間分析功能對礦煤與瓦斯突出危險性進行定量評價，為瓦斯突出與防治提供準確依據 [12]。根據煤與瓦斯突出影響因素種類的確定及其各要素相對重要性的認識，要素的相對重要性用權重表示。第一類圖形數據可從煤礦采掘工程平面圖中獲得。繪制前，需要分類整理實測點 （ 觀測點 ） x、y 坐標及其實測 （ 觀測 ） 值，整