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基于声发射特征参数的突出随掘预测指标研究与应用
摘要：为降低声发射特征参数随机性与波动性强、数据量大等特性对实时数据分析的影响，提升声发射监测预警时效性与准确性，以声发射特征参数为基础，对现场采集监测信号的声发射能量指标进行了数值特征分析，确定了2 h能量均值累计值拟合曲线的斜率ken为突出随掘预测指标。现场应用结果表明：指标ken判识结果与钻屑瓦斯解吸指标K1值测定结果一致，且在时间和空间上均超前于K1值进行了异常提示，与实际情况相符；该指标降低了系统运算量，提升了监测时效性，为突出矿井煤巷掘进提供了一种有效的预测手段，可进一步推广应用。
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突出矿井煤巷掘进一直是突出事故的高发点,尤其是在煤岩地质赋存情况相对复杂且多变的西南矿区[1-3]｡传统的突出预测指标仅侧重于反馈瓦斯这一影响突出的单一因素[4-5],而矿井进入深部开采之后,应力､瓦斯及煤体结构多因素耦合的灾害逐渐显现,日常工作面突出预测指标的敏感性及临界值都需进行考察验证,且指标测定过程给煤巷掘进造成了断点[6]｡因此采用突出危险连续随掘监测方法､建立无人干预的多指标融合突出预警系统符合矿井实际生产需求[7-8]｡
声发射监测预警技术已逐渐应用于煤矿采掘过程中煤岩动力灾害在线监测,在传感器超前安装工艺[9]､监测系统布设[10]､有效监测范围考察确立[11]､监测信号滤噪方法[12]等方面已取得了一定研究成果,同时在我国煤矿采掘工作面已有成功应用案例[13-14],目前已被贵州省列为2023年度煤矿安全生产先进技术适用装备,具备动态无断点预测､不影响掘进等优点[15]｡声发射监测信号属被动式信号,随采掘扰动而产生,其信号量的产生具备随机性､无周期性及数据量大等特点[16]｡声发射监测预警技术是以声发射监测信号为基础,通过提取特征参数(如振铃计数､能量､最大幅值等)为指标进行预测,由于其特征参数随机性较强､波动性大､数据量多､规律难以寻找,增加了对指标数值分析与判识的难度,对监测效果的可靠性造成了一定影响｡目前以声发射特征参数为基础,建立新的预测指标来实现煤巷掘进随掘精准预测的研究还较少,因此本文对基于声发射特征参数的预测指标进行了研究及现场应用考察｡
1、工程背景
本文采用中煤科工集团重庆研究院有限公司自主研发的KSA煤与瓦斯突出预警系统进行声发射监测信号的采集｡该系统由声发射监测传感器､一体式井下信号采集主机与电源､交换机､地面服务器及监测预警软件等构成｡通过在煤巷掘进工作面前方超前布设传感器采集声发射信号,经电缆传输至一体式监测主机,并将电信号转换为数字信号后通过光纤､井下交换机传输至地面服务器,最后由监测预警软件实现对突出危险的实时监测预警｡
经过前期矿井需求调研及试验地点协商,最终确定在贵州某矿16中13运输顺槽煤巷掘进工作面(以下简称13运顺)进行声发射在线随掘监测试验｡该巷道布置如图1所示｡13运顺采用综掘机沿6中煤层底板掘进,以锚网喷结合锚索方式支护｡6中煤层平均煤厚2.28m､平均倾角2°,属于突出煤层,执行底板巷穿层钻孔结合本煤层顺层钻孔预抽煤层瓦斯的区域防突措施,掘进过程中以钻屑瓦斯解吸指标K1值与钻屑量S进行工作面突出危险性预测与效检｡完成KSA煤与瓦斯突出预警系统现场安装后,通过采集煤巷掘进过程中声发射信号对基于声发射特征参数的突出随掘预测指标进行研究｡
图116中13工作面巷道布置示意图
2、声发射特征参数数值分析及随掘预测指标建立
(1)声发射信号采集与特征参数数值分析
声发射信号是一种脉冲式波形信号,不能直接使用,必须进行特征参数提取,而常用的声发射信号特征参数有能量､振铃计数､事件数､振幅､信号持续时间等｡根据前期的研究基础,以能量特征参数指标对声发射监测信号进行分析;它表示传感器接收到声发射源释放的经传播衰减后的弹性能,反映了煤岩体在受扰动状态下能量释放的程度｡在现场监测试验期间,随机提取13运顺正常掘进作业期间的24h声发射特征参数能量指标,并绘制成曲线如图2所示｡
图2声发射特征参数能量指标实时曲线
由图2可知,当天共产生831个实时能量数据,数据量大且呈现了上下跳动､波动幅度不一的形态,信号随机性､偶然性强,对这些实时的指标数值难以进行规律性､系统性的分析,因此按照一定时间间隔对声发射特征参数进行统计处理才更有意义,灾害判识准确率也会提升,同时可降低系统采用实时数据进行判识的运算量｡
(2)随掘预测指标研究与确立
参考矿井一个班次作业时间为8h以及现阶段主流预警系统中多采用班次预警,因此声发射特征参数指标实时数据处理时间间隔应缩短在预警周期8h内,以此完成数值统计分析才有意义｡由于处理次数与频次应为整数,将图2中的声发射信号按照1h､2h､4h､8h进行统计处理,处理物理量选用能反映时间间隔内总体情况的平均值,绘制曲线如图3所示｡
图3能量指标实时数据不同时间间隔均值统计曲线
由图3可知,以4h与8h为时间间隔,均值的整体曲线较平整,几乎无波动,无法反馈实时数据的变化趋势;而1h与2h内的能量均值曲线与图2中实时数据曲线走势基本保持一致,即统计数据的稳定性与敏感性与实时数据较为吻合｡同时考虑计算程序的运算速度与计算量,以2h为时间间隔对数据进行处理会减少数据统计量,因此以2h能量均值为最小数据点来建立指标｡
随着煤巷向前掘进,掘进工作面与传感器间的距离会越来越小,声发射震源产生信号后传播至传感器的衰减程度就会不一样,因此为消除传播距离对信号量的影响,提出基于最小数据点､采用趋势分析的方式进行灾害预测｡另一方面,突出事故调查数据表明:一般在突出事故发生前的3个班次内采掘工作面会表现出异常征兆,如瓦斯浓度忽大忽小､煤壁温度发生变化等,因此声发射预测数据来源为最近3个班次内的能量指标2h均值数据,即采用12个2h的能量均值数据点为依据进行指标建立与判识｡对图3中能量指标数据按照2h能量均值及其累计值进行拟合分析,如图4所示｡
图4能量指标2h均值及其累计值趋势拟合
由图4可知,按照3班次内每2h的能量均值散点进行拟合,相关性系数R2非常小,即线性拟合直线斜率的拟合程度非常低,其斜率不能有效反映数据变化趋势,即该方式拟合出的数据趋势误差较大;而采用3班次内2h能量均值的累计值进行趋势拟合,相关性系数R2>0.9,拟合程度较高,拟合斜率可有效反映数据变化趋势｡因此,参考图4中能量累计值拟合曲线,为实现煤巷随掘监测,确定基于趋势判识的声发射随掘预测指标为3班次内每2h能量均值累计值拟合曲线的斜率
3、现场应用考察
确立了指标ken之后,通过在监测软件中写入指标计算及判识方法,并设定合理的临界值,对比系统班次预测结果与现场实际情况,考察13运顺煤巷掘进过程中指标的监测效果｡根据矿方工作面突出预测指标及临界值考察结果,6中煤层工作面预测指标K1值更为敏感,其临界值为0.45mL/(g·min1/2),因此以K1值测定结果进行对比分析｡现场考察期间共跟踪工作面掘进5个循环,通过将K1值最大测定值的测定位置与掘进里程进行对应,并结合班次内最大瓦斯浓度､平均瓦斯浓度及突出预兆信息,现场应用考察情况如表1所示｡
表1ken指标现场应用考察情况表
由表1可知,现场应用考察期间瓦斯浓度并未出现超限的情况,井下实测K1值出现了2次测定最大值超过其考察临界值,而随掘预测指标ken判识结果也出现2个班次异常;声发射信号产生一般是在受扰动后的应力集中区域,这与掘进工作面前方应力分布情况及超临界K1值测定的位置相符｡同时系统给出异常班次预警结果均提前于日常指标测定班次,并在空间上也具备超前性,起到了在线监测预警的作用｡由此说明ken指标现场应用效果良好,本文建立的基于声发射特征参数的突出随掘预测指标ken是可行的,可用于煤巷掘进突出危险预测及在线监测预警｡
4、结语
(1)声发射信号为被动式监测信号｡声发射特征参数具有随机性强､波动性大､数据量多等特性,加大了以特征参数实时数据进行规律性､系统性分析的难度,不宜直接用于煤巷掘进突出危险性预测､预报｡
(2)以1h､2h､4h､8h为统计周期分析了声发射能量指标实时数据均值的曲线特征,确立了以2h能量均值为指标的基础数据点;结合可消除监测距离影响的趋势判识方式,建立了基于声发射特征参数的突出随掘预测指标ken｡
(3)现场考察验证了ken指标在掘进工作面突出危险随掘预测领域是可行的,指标判识结果与实际情况相符,有效降低了系统运算量并提升了监测预警的时效性,可作为煤巷掘进工作面突出危险性预测的一种辅助性手段｡
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基金资助:国家“十四五”重点研发计划项目(2023YFC3009005-04);中煤科工集团重庆研究院有限公司自立科技项目(2023YBXM37);
文章来源:胡杰.基于声发射特征参数的突出随掘预测指标研究与应用[J].煤矿机械,2025,46(04):158-161.
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专业分类：煤矿
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国内刊号：23-1393/TD
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2025-04-07
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