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隧道瓦斯的动态监测与适时跟踪预报研究

作　者: 杜敏铭
导　师: 邓英尔；许模
学　校: 成都理工大学
专　业: 环境地质
关键词: 紫坪铺隧道瓦斯爆炸瓦斯动态监测适时跟踪预报摆动模型趋势预测疏系数自回归
分类号: U456.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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引　用: 4次
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内容摘要

瓦斯是地质作用的产物,瓦斯的生存、运移、保存条件和赋存以及煤与瓦斯突出动力现象都是地质作用的结果,存在瓦斯地质规律。隧道瓦斯监测数据与施工因素相关的同时,还隐含其存在的瓦斯地质规律,因此,研究隧道瓦斯监测数据很有必要。为避免瓦斯灾害的发生,隧道安全技术和管理人员需要对整个瓦斯隧道建设过程中的瓦斯进行监测,加强瓦斯监测数据的分析对事故的预防以及事故后的处理带来更大的主动性。因此,在隧道内采取何种瓦斯监测方案以及如何从大量监测数据中最大限度地获取有用信息成为关键。本文以紫坪铺隧道为例,从隧道自身特点和隧道中影响瓦斯浓度的诸多因素出发,分析了紫坪铺隧道“高瓦斯”的原因;在分析隧道建设与矿井巷道主要差异后,构建了适合紫坪铺隧道瓦斯监测的网络系统;从多角度系统地分析了隧道瓦斯浓度监测数据的特点和瓦斯监测数据的规律;并分别选用了摆动模型、模糊趋势预测技术和疏系数自回归模型对瓦斯浓度进行了适时预测。论文的主要研究成果如下:(1)从瓦斯因素、地质因素及其它因素三个角度分析了紫坪铺隧道“高瓦斯”的原因。经分析得出影响紫坪铺隧道瓦斯的主要可能因素为:瓦斯压力、地质构造、煤体结构类型和隧道埋深。(2)结合隧道自身的特点和隧道瓦斯的影响因素,构建了适合紫坪铺隧道的瓦斯监测网络系统——遥控自动化监测系统与人工现场检测相结合的“双保险”方案。(3)从对瓦斯监测数据异常区间的认识入手,从形态上按照瓦斯涌出的速度及速度变化把隧道瓦斯浓度监测数据分为四大类,按照涌出异常持续时间长短把各大类又分成两子类,即Ⅰ—a、Ⅰ—b、Ⅱ—a、Ⅱ—b、Ⅲ—a、Ⅲ—b、Ⅳ—a、Ⅳ—b四大类,八子类;考虑到模型预测的实现难度,参照煤矿瓦斯监控系统对瓦斯监测数据形态的分析,进一步将隧道瓦斯监测数据异常区间划分为三角型、多峰型和增量型三类。从监测点点位布置上,把隧道瓦斯监测数据分为掌子面处监测数据、衬砌处监测数据、加宽带监测数据和回风口监测数据四种;又根??据监测时间的长短分为短期数据、长期数据。(4)分析了爆破、不同采样位置(空间上)、不同时间段与不同地质背景下瓦斯监测数据的特征。分别得出:①爆破后的瓦斯浓度高于爆破前的瓦斯浓度;②不同采样位置的瓦斯浓度数据具不同特征,可从异常区间出现频率表现出来;③整体看,在相同的时间内瓦斯异常涌出的次数与掘进里程长度没有明显的正相关关系;但分段看,在相同的时间内瓦斯异常涌出的次数与掘进里程长度呈现不同比例系数的正相关关系;④超限并不是均匀分布在隧道内,即不同地质背景段出现超限频率不同。(5)根据紫坪铺隧道的工程地质条件,采用数学方法,提出了摆动模型、模糊模式识别的趋势预测技术和疏系数自回归三种瓦斯预测模型。通过对紫坪铺隧道施工过程中瓦斯监测数据的验证分析,证明这三种模型能够较好地指导该隧道的动态设计与施工,具有很强的实用性和可操作性。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
第1章前言  10-17
  1.1 选题依据及研究意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-14
    1.2.1 瓦斯监测系统发展现状  11-12
    1.2.2 我国瓦斯隧道中瓦斯监测系统的应用  12-13
    1.2.3 我国煤矿瓦斯防治的研究历史  13
    1.2.4 瓦斯预测预报技术现状  13-14
  1.3 研究内容、思路与技术路线  14-17
    1.3.1 研究内容  14-15
    1.3.2 研究思路  15
    1.3.3 技术路线  15-17
第2章紫坪铺隧道地质环境条件及瓦斯概况  17-28
  2.1 隧址区地质环境条件  17-21
    2.1.1 地理位置  17
    2.1.2 地形地貌  17-18
    2.1.3 地层岩性  18
    2.1.4 地质构造  18-20
    2.1.5 水文地质条件  20-21
  2.2 隧道瓦斯概况  21-28
    2.2.1 瓦斯及瓦斯爆炸  21-25
    2.2.2 紫坪铺隧道煤层与瓦斯概况  25-26
    2.2.3 紫坪铺隧道“高瓦斯”的原因分析  26-28
第3章隧道瓦斯监测系统及数据采集问题  28-37
  3.1 隧道工程与煤矿巷道的主要区别  28
  3.2 构建瓦斯监测的网络系统  28-32
    3.2.1 瓦斯自动化监测系统  29-30
    3.2.2 人工瓦斯检测  30-32
  3.3 影响隧道瓦斯监测数据的环境因素  32-35
    3.3.1 采样位置  32-33
    3.3.2 施工爆破  33-34
    3.3.3 隧道通风  34-35
  3.4 监测数据的可靠性分析  35-37
第4章瓦斯监测数据的分析  37-61
  4.1 检测结果与数学描述  37-40
    4.1.1 常见检测结果图  37-38
    4.1.2 数学描述  38-40
  4.2 瓦斯监测数据的特征分析与分类  40-46
    4.2.1 隧道瓦斯监测数据的异常识别  40-41
    4.2.2 隧道瓦斯监测数据异常区间的形态分析及分类  41-44
    4.2.3 隧道瓦斯监测数据的量化分析  44-45
    4.2.4 根据监测点点位布置分类  45-46
  4.3 瓦斯监测数据的规律分析  46-61
    4.3.1 爆破对瓦斯浓度数据的影响  46
    4.3.2 采样位置对瓦斯浓度数据的影响  46-51
    4.3.3 不同时间段的瓦斯浓度超限分析  51-52
    4.3.4 不同地质背景对瓦斯浓度的影响  52-61
第5章基于瓦斯监测数据的瓦斯适时跟踪预报  61-76
  5.1 基于摆动模型预测  61-63
    5.1.1 摆动模型  61-62
    5.1.2 摆动模型在紫坪铺隧道中的应用  62-63
    5.1.3 摆动模型适时跟踪预报的实现  63
  5.2 基于模糊模式识别的趋势预测  63-70
    5.2.1 模糊模式识别技术  63-65
    5.2.2 模糊模式识别的趋势预测技术在紫坪铺隧道中的应用  65-68
    5.2.3 模糊模式识别的趋势预测技术适时跟踪预报的实现  68-70
  5.3 基于疏系数自回归模型预测  70-76
    5.3.1 疏系数自回归模型  70-72
    5.3.2 疏系数自回归模型在紫坪铺隧道中的应用  72-76
结论  76-78
致谢  78-79
参考文献  79-82
攻读学位期间取得学术成果  82

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