煤与瓦斯突出能量条件及突出强度影响因素分析

发布时间：2018-02-24 03:48

  本文关键词： 煤与瓦斯突出 能量条件 突出强度 影响因素　出处：《岩土力学》2015年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对煤与瓦斯突出机制尚不明确的问题,在前人研究的基础上对煤与瓦斯突出强度的影响因素做进一步分析。通过三维突出模型的构建和不规则突出孔洞体积的求解,得出了突出煤体释放的弹性势能,结合突出过程中瓦斯内能和突出后能量的分析,得到煤与瓦斯突出发生的能量条件模型与突出强度预测模型。在统计10次瓦斯突出事故的基础上,运用能量条件模型与强度预测模型进行计算分析,得出突出前、后能量基本相等,突出强度预测值与统计值相差无几的结论,从而验证了该模型的合理性,为从能量角度进行煤与瓦斯突出的研究提供了量化手段。利用该能量条件模型进行了中梁山煤矿和化处煤矿突出实例的突出强度影响因素分析,结果表明,煤层的地应力和瓦斯含量是突出强度的主要影响因素,坚固性系数和进尺对突出强度的影响程度相对较小;突出强度对瓦斯含量变化的敏感度大于对地应力变化的敏感度。
[Abstract]:In view of the problem that the mechanism of coal and gas outburst is still unclear, the factors influencing the strength of coal and gas outburst are further analyzed on the basis of previous studies. Through the construction of 3D outburst model and the solution of irregular outburst pore volume, The elastic potential energy released from outburst coal body is obtained, combined with the analysis of gas internal energy and outburst energy during outburst. The energy condition model and outburst strength prediction model of coal and gas outburst are obtained. Based on the statistics of 10 gas outburst accidents, the energy condition model and strength prediction model are used to calculate and analyze the outburst. The post-energy is basically equal and the prediction value of strength is almost the same as the statistical value, which verifies the rationality of the model. This paper provides a quantitative method for the study of coal and gas outburst from the angle of energy. By using the energy condition model, the factors affecting the outburst strength of outburst cases in Zhongliangshan Coal Mine and Huazhou Coal Mine are analyzed, and the results show that, The in-situ stress and gas content of coal seam are the main influencing factors of outburst strength, the degree of influence on outburst strength is relatively small, and the sensitivity of outburst strength to the change of gas content is greater than to the variation of in-situ stress.
【作者单位】： 山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地;山东科技大学矿业与安全工程学院;中煤科工集团重庆研究院有限公司瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.51304128,No.51304237) 山东省自然科学基金(No.ZR2013EEQ015) 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(No.20133718120013) 中国博士后科学基金资助项目(No.2013M541942) 山东科技大学人才引进科研启动基金项目资助(No.2013RCJJ049)
【分类号】：TD713

【参考文献】

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本文编号：1528780