高瓦斯和煤与瓦斯突出煤巷掘进装备的应用

钢丝绳牵引耙装机禁用后,迫切需要先进的高瓦斯和煤与瓦斯突出煤巷的掘进装备。通过介绍刮板装载输送机、全液压蟹爪式装煤机、悬臂式窄机身掘进机及履带挖掘式装载机,对高瓦斯和煤与瓦斯突出煤巷掘进装备进行了综合应用分析。

陕西省人民政府办公厅关于印发陕西省高瓦斯和煤与瓦斯突出矿井通风及瓦斯治理工作规定的通知

陕政办发[2005]120号各市、县、区人民政府,省人民政府各工作部门、各直属机构: 《陕西省高瓦斯和煤与瓦斯突出矿井通风及瓦斯治理工作规定》已经省政府同意,现印发给你们,请结合实际,认真贯彻执行。

河南省人民政府办公厅关于转发河南省高瓦斯和煤与瓦斯突出煤矿分类管理实施意见的通知

豫政办[2012]18号各省辖市人民政府,省人民政府各部门:省工业和信息化厅、安全监管局、能源局、河南煤矿安全监察局制定的《河南省高瓦斯和煤与瓦斯突出煤矿分类管理实施意见》已经省政府同意,现转发给你们,请结合实际认真贯彻执行。

1950-2022年中国煤与瓦斯突出事故的时空分布规律

为厘清煤与瓦斯突出事故的发生规律,从时间和空间2个维度,对1950-2022年中国煤与瓦斯突出事故进行统计分析并提出防突措施与建议。研究结果表明:1950-2022年中国煤与瓦斯突出事故的时间分布特征可划分为大幅上升时期(1950-1980年)、持续好转时期(1981-2000年)和稳定下降时期(2001-2022年)。空间分布特征为范围广、较集中、南多北少、南重北轻。煤与瓦斯突出事故发生次数随时间逐渐减少,死亡人数与煤矿事故总死亡人数之比随时间波动上涨。煤与瓦斯突出矿井的空间分布总体呈南多北少的特点。研究结果为中国煤与瓦斯突出事故防治提供参考。

基于多区组合煤体的煤与瓦斯突出动力学机制

煤与瓦斯突出(以下简称“突出”)严重影响煤炭安全开采,其背后涉及的众多科学问题仍未解决。为降低煤体力学性质各向异性对突出研究的困扰,构建多区组合煤体模型;基于上覆岩层应力分布特征及应力波传播机制确定“弱区”煤体位置,将研究对象由“突出中心体”具体为“弱区”。由于外部动载扰动是导致突出的激发条件,采用冲击试验研究应力波在层状组合煤岩体中的传播规律,构建组合煤岩体应力-应变本构模型。进而明确卸载波作用下,煤体轴向多层层裂是煤体质点内撞击形成加载冲击波在自由面反射形成拉应力波导致的;煤体径向平面,由于泊松效应形成卸载波追赶塑性加载波的情形,生成多个径向裂隙及环向裂隙,得到煤体层裂片厚度动态演化规律。从而明确在外部动载扰动下,煤体“弱区”最先破坏,轴向产生多层层裂、径向平面产生多个径向及环向裂隙的三维损伤路径。基于此,提出一种基于多区组合煤体的突出动力学机制,将突出划分为准备、启动、发展、终止四个阶段。突出准备阶段,煤体上覆岩层应力转移、集中,高瓦斯压力梯度形成,为后续煤体失稳破坏创造条件;突出启动阶段,煤体受外部动载扰动,轴向“弱区”煤体最先发生破坏、形成多层层裂,径向平面形成多个径向及环向裂隙;突出发展阶段,吸附态瓦斯解吸与游离态瓦斯积聚形成高压瓦斯抛出煤体,导致突出继续向深部煤体发展,形成二次损伤;突出终止阶段,积聚形成的瓦斯压力低于煤体抗拉强度,形成稳定的纺锤形突出腔体,突出终止。该机制初步解释了突出过程中“响煤炮”“口小腔大”突出孔洞等动力现象成因,为矿井防突工作提供了新思路。

煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故自动发现与报警方法研究

煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出自动感知报警方法是及时发现事故并应急救援,减少人员伤亡,避免或减少瓦斯和煤尘爆炸等次生事故发生,遏制事故迟报、漏报和瞒报的有效措施。煤矿冲击地压事故感知难,目前还没有煤矿冲击地压事故自动发现和报警方法,煤矿冲击地压事故主要靠人工发现。目前仅有基于甲烷、风速和风向传感器的煤与瓦斯突出自动报警方法,但存在响应速度慢、甲烷传感器损毁前监测不到甲烷浓度大幅升高等问题。提出了煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法:根据煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出温度、颜色、深度、掩埋等图像特征,识别煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出;再根据巷道空间和采掘工作面的甲烷浓度变化,区分冲击地压和煤与瓦斯突出,如果甲烷浓度大面积迅速升高,则判定为煤与瓦斯突出,否则判定为冲击地压。该方法具有直观、响应速度快、非接触、监测范围广、简单可靠等优点,可直观地记录煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出真实情况;当煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故报警后,调度室值班人员可以通过录像,立即确认事故,及时进行应急救援。提出了减少煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩对图像感知影响的方法:摄像机多点布置,摄像机设置在较高位置,视频数据及时传输,甲烷传感器多点布置等。

铁路隧道煤与瓦斯突出危险性判定分析

铁路隧道在施工开挖过程中判定具有煤与瓦斯突出危险性,会导致投资增加和工期延长等问题。本文解读了国家煤矿安监局煤安监技装〔2019〕28号文附件《防治煤与瓦斯突出细则》与TB 10120-2019《铁路瓦斯隧道技术规范》中关于煤与瓦斯突出危险性判定的规定。通过对比不同铁路隧道煤与瓦斯突出危险性判定实例,讨论了铁路隧道各阶段煤与瓦斯突出危险性判定的原则。研究发现:勘察阶段钻孔内瓦斯测试数据欠准确的原因主要包括:(1)钻孔内测试深度与施工揭示煤层的深度不一致;(2)钻孔内煤层深度过大影响测试准确性。

基于深度特征的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法

冲击地压和煤与瓦斯突出容易造成煤矿重特大事故。针对目前煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故发生主要靠人工发现,结合灾害造成不同于正常工况下采掘工作面和巷道空间的颜色和深度特征,提出了一种基于深度特征的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法:在煤矿井下巷道顶板、巷帮靠近顶板以及采掘工作面液压支架顶部或靠近顶部等位置多点布置带有补光灯的彩色双目摄像机,实时采集采掘工作面和巷道空间彩色图像和深度图像;以煤矿井下与灾害抛出煤岩有着鲜明颜色差别的生产设备作为背景,监测识别是否出现彩色图像颜色发生较大变化;如果掘进巷道端头、巷道中间、巷道入口,或回采工作面,或进风巷道入口、巷道中间,或回风巷道入口、巷道中间,或主运输、辅助运输大巷等位置彩色双目摄像机监测到图像颜色发生较大变化,则监测彩色图像平均亮度是否小于设定的亮度阈值;如果平均亮度小于设定的亮度阈值,则以与灾害抛出煤岩有鲜明颜色差别的生产设备为背景,监测深度图像是否发生较大变化;如果深度图像发生较大变化,那么监测导致深度图像发生较大变化物体的移动速度是否大于设定的速度阈值(v>13 m/s);当移动速度大于设定速度阈值时,利用多点布置的甲烷传感器监测监视区域内甲烷浓度,当采煤工作面、掘进工作面、进风巷道、回风巷道、总回风巷道等多个不同地点均监测到甲烷浓度大幅升高或达到报警值,那么进行煤与瓦斯突出报警,反之,则进行冲击地压报警。提出了彩色双目摄像机感知灾害最佳倾角的确定方法,以及导致深度图像发生较大变化物体移动速度的确定方法。在确保安全性的前提下,简化了灾害模拟试验,设计了一套煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出颜色和深度特征模拟试验装置:采用与煤岩颜色和比重相近的10 mm橡胶球替代灾害抛出煤岩;利用直径315 mmPVC管模拟煤矿井下巷道受限空间以及与抛出煤岩有着鲜明颜色差异的背景设备;利用轴流式高压鼓风机作为动力装置,进行模拟冲击地压和煤与瓦斯突出发生时大量煤岩抛出造成的采掘工作面和巷道空间颜色和深度异常特征;利用3.4 mm焦距、30FPS、71°×55°视场角的彩色双目摄像机,完成对整个灾害模拟过程的监视与彩色双目图像采集。研究分析表明,提出的方法可识别出灾害发生时颜色和深度特征,验证了基于深度特征的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法的可行性与有效性。

基于机器学习的煤与瓦斯突出预测研究进展及展望

我国煤矿安全生产形势不断好转,但煤与瓦斯突出事故仍时有发生。煤与瓦斯突出预测不仅能指导防突措施科学的运用、减少防突措施工程量,在一定程度上也可以确保煤矿工人的作业安全。机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学和计算机学等领域的交叉学科,可以挖掘突出事故和指标间的非线性关系。将机器学习用于煤与瓦斯突出预测,已得到相对广泛的关注,并随着人工智能和计算机技术的快速进步,其在突出预测领域将发挥更大作用。因此,对机器学习在煤与瓦斯突出预测中的研究进行了全面的综述,分析其在突出预测中面临的难点并展望其发展方向。首先,简述煤与瓦斯突出假说、发生机理与预测指标选择的研究现状;介绍机器学习在煤与瓦斯突出预测领域的主要研究进展,包括支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、极限学习机(Extreme Learning Machines,ELM)和集成学习(Ensemble Learning, EL)等算法的应用,以及特征选择和缺失数据填补在数据处理等方面的创新,同时也指出了目前基于机器学习的突出预测研究面临的挑战及存在的问题,例如事故与非事故样本的不平衡、数据的指标缺失和机器学习中的小样本等;最后,展望了基于机器学习的煤与瓦斯突出预测的未来发展方向,包括改进算法性能、优化特征工程和增加样本量等。随着计算机性能的提升,有望开发出更为复杂、精准的模型,以提高对突出事故的准确预测能力。

矿井煤与瓦斯突出事故应急救援能力评估模型

为降低煤矿井下煤与瓦斯突出事故中的人员伤亡和财产损失,提高突出事故中的应急救援能力,提出一种麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出事故应急救援能力评估模型。首先,依据相关文献与研究报告构建包括应急预防能力、应急准备能力、应急响应能力和恢复善后能力在内的4项一级指标,其中包括18项二级指标,并以各指标的得分数据作为模型训练数据集;然后,利用网络层次分析法(ANP)与熵权法(EWM)分别确定各评估指标在相互影响下的主客观权重,通过拉格朗日函数将各权重融合得到最优权重,运用SSA算法优化SVM的径向基核参数g和惩罚因子C,将最优权重计算得出的结果作为SSA-SVM模型的输入,期望值作为输出进行线性回归预测;最后,以河北省某矿为例,将SSA-SVM模型与传统SVM、粒子群优化算法(PSO)优化SVM、鲸鱼优化算法(WOA)优化SVM 3种不同模型的预测结果分别与期望值作对比分析。结果表明:SSA-SVM模型的预测结果与实际相符,平均绝对误差相较于其他模型分别下降8.04%、5.15%、4.82%,证明所建模型的优越性,可将其应用于矿山企业实际矿井煤与瓦斯突出事故应急救援能力评估。

构造煤变形能及在煤与瓦斯突出中的作用

煤与瓦斯突出是一种以煤体变形能与瓦斯膨胀能共同驱动的煤岩动力灾害,尽管突出的综合作用假说已被广泛认可,相比于瓦斯膨胀能,煤体变形能在突出中的作用总被忽视。为了确定煤体变形能在突出中是否可以被忽略,对霍多特和郑哲敏的研究(突出能量领域的代表性成果)开展了系统回顾与讨论,认为霍多特提出的突出激发能量判据以煤体变形能为核心,而郑哲敏的数量级对比结果不能作为变形能可以被忽视的证据。大部分煤与瓦斯突出事故发生在构造煤层中,为揭示构造煤变形能在突出中的贡献,开展了煤体循环载荷实验与三轴破坏同步声发射监测实验,实验结果表明:与原生煤的线性、小变形特征不同,构造煤的加卸载曲线具有非线性、大变形的特征,构造煤的变形能与应力不再符合平方关系。基于土力学临界状态模型,构建了适用于构造煤非线性特征的变形能理论计算模型,该模型反映了煤体变形能与应力间的幂函数关系,确定了构造煤的幂指数主要为1.1~1.3,原生煤的幂指数主要为1.7~1.9,进一步表明构造煤的性质与土体更相似,而原生煤的性质更接近理想弹性体。尽管在相同应力水平下,构造煤的变形能更大,但构造煤在失稳后的对外释放能量很低,表现为损伤破碎时几乎不产生声发射信号。构造煤变形能的对外释放能量增加了煤体孔隙率,对内耗散能量为瓦斯快速解吸提供条件,2者综合控制了瓦斯膨胀能的释放。瓦斯膨胀能的研究对象应为参与突出做功的瓦斯,即突出煤体在短时间内的释放瓦斯,进一步的实验与数值分析结果表明,参与突出做功的瓦斯膨胀能与构造煤体变形能数量级相近,为10^(2)~10^(3)kJ/t。煤体变形能与瓦斯膨胀能的释放存在时序性与因果性,在突出孕育–激发阶段,煤体变形能的预先释放是瓦斯膨胀能聚集的必要条件。突出由煤体变形能与瓦斯膨胀能共同控制,煤体变形能与瓦斯膨胀能在突出中具有同等重要的地位。

基于Apriori算法的盘江矿区煤与瓦斯突出特征研究

为揭示盘江矿区煤与瓦斯突出灾害发生规律,提高瓦斯防治工作的针对性,根据Apriori算法规则的原理和方法,对盘江矿区37起煤与瓦斯突出事故点的瓦斯地质参数进行了统计分析,以最小支持度为40%、最小置信度为75%的二项关联规则基准开展了数据挖掘试验。结果表明:煤层瓦斯压力1~2 MPa与埋深200~400 m、煤厚2~4 m与煤的瓦斯放散初速度≥15mmHg、煤厚2~4 m与煤厚变异系数≤0.2、泥岩厚度≤5 m与围岩强度系数≥2,是具有强关联特征的参数组合类型,盘江矿区发生煤与瓦斯突出地点都呈现浅埋深、高瓦斯压力、厚煤层和围岩强度大的典型特征;在特殊的山地浅埋深条件下(200~400 m),煤层原始地应力往往不大,高瓦斯压力是煤与瓦斯突出的主要影响因素,煤层瓦斯压力普遍达到1~2 MPa;煤厚增大、瓦斯放散初速度高反映出煤体结构受到过强烈破坏,局部发育具有煤与瓦斯突出倾向的构造煤,煤厚变异系数小预示煤层遭受的破坏形式不以煤层局部变异为特征,可能存在以分层构造煤特征的煤体结构破坏的形式;在煤层的顶底板砂岩等强岩层普遍较厚的情况下,煤层高强度砂岩顶板在开采扰动下产生的动载荷条件,叠加形成了煤与瓦斯突出发生强应力场条件;高瓦斯压力、构造煤与顶板围岩特性是影响盘江矿区煤与瓦斯突出的主要因素,在煤矿开采过程中,应以瓦斯压力作为主导参数指标,并重视结合构造煤、顶板岩性的特征来开展煤层突出预测与治理工作。

煤与瓦斯突出冲击气流数值模拟研究

为揭示煤与瓦斯突出冲击气流传播规律,利用COMSOL软件中高马赫流动与浓物质传递模块,模拟了煤与瓦斯突出过程中冲击气流的速度场、压力场、冲击力场、浓度场等分布规律。模拟结果表明:巷道内冲击气流呈射流状,速度可高达378.6 m/s,且随着距离的增大,呈现多峰值振荡衰减趋势,在射流中出现周期性的膨胀波区和压缩波区,射流尾部发展为湍流并失稳,在巷道内无序运移;突出冲击气流冲击力可高达246.3 kPa,冲击波以当地音速在巷道内运移;瓦斯气体最大扩散距离为133.6 m,巷道中部瓦斯体积分数接近于100%;由于突出后期巷道内存在压力差,瓦斯气体回流,高体积分数瓦斯和巷道内空气进一步混合。

突出煤层掘进工作面瓦斯涌出相关性及通风安全分析与应用

掌握掘进工作面瓦斯涌出的动态规律对于工作面通风安全和煤与瓦斯突出防治具有重要意义。为此,选取大平煤矿21下部煤柱面的3条煤巷掘进工作面为研究对象,采用ANSYS模拟分析了工作面风流和瓦斯分布规律,在距离掘进面1、3 m断面上瓦斯浓度分布较为紊乱;在距离掘进面10 m的位置瓦斯和空气是混合后均匀流动的,即为加设瓦斯传感器采集掘进动态瓦斯涌出量的最佳位置。研究了工作面瓦斯涌出与掘进作业工序、作业班次、巷道长度和煤壁暴露时间因素的关联特征,掘进工作面瓦斯涌出主要来源于煤壁,且出现2个瓦斯涌出量峰值时间点:在落煤替顶作业工序时和二次波峰为中间落煤清煤工序时。通过建模模拟和主控因素分析,准确掌握了瓦斯动态涌出的具体地点和时间,从通风监控、掘进工序和抽采部署方面,提出了针对性的优化方案,对于工作面煤与瓦斯突出危险性预测、瓦斯抽采达标评判和瓦斯事故风险感知等安全管理工作具有重要的参考价值。

煤与瓦斯突出过程气-固颗粒抛出规律及突出矿井风险等级划分方法

为了揭示煤与瓦斯突出气-固颗粒抛出流演化规律,基于离散元数值模拟方法,提出了现场统计数据与数值模拟相结合的方法;研究了煤与瓦斯突出气-固颗粒两相流的发展过程,揭示了喷出的煤颗粒及瓦斯的运动轨迹变化规律;基于主成分分析法(PCA)和模糊综合评价法(FCE),实现了对27处突出矿井危险性的分级。结果表明:煤与瓦斯突出分成4个阶段,煤与瓦斯突破石门阶段,煤与瓦斯混合冲击阶段,煤与瓦斯突出两相流分流阶段和煤与瓦斯突出衰减阶段;随着突出的发展,煤与瓦斯突出两相流发生分流;瓦斯运动速度较高,主要在巷道上方运动,多数煤颗粒则沉降至巷道底端,前方少部分煤颗粒在瓦斯裹挟下继续向前移动,运动轨迹比瓦斯更为复杂;通过数值模拟得到3处突出矿井煤颗粒抛出量分别为121.5、42.7、320.32 t;经PCA-FCE综合评价,27处煤与瓦斯突出矿井包括一般突出矿井16个,严重突出矿井11个。

煤与瓦斯突出机理及主要影响因素研究现状

煤与瓦斯突出是煤矿灾害的典型类型之一,是一种复杂的动力现象,其后果是破坏性、灾难性的。为进一步系统了解煤与瓦斯突出机理及其当前的研究现状,给后续学者研究煤与瓦斯突出及其防治技术提供参考,通过查阅国内外大量文献,总结了煤与瓦斯突出机理及主要影响因素方面的研究成果。阐述了突出机理的3种主要假说,概括了煤与瓦斯突出的发生、发展过程;统计了针对突出机理的研究手段及各类方法占比,并分析了研究方法差异化、多样化的原因,提出了更为科学、合理的研究手段。概括了煤与瓦斯突出影响因素的主要类型,并构造了影响因素结构示意图;总结了学者们对影响因素研究的侧重点,分析了各影响因素对突出强度的影响。指出了当前研究的不足之处,并对今后在煤与瓦斯突出方面的研究提出了建议。

陕西侏罗纪煤层瓦斯灾害特点及突出发生条件的探讨

随着我国煤炭生产向西部转移,西部尤其是西北地区大量开采低阶煤的矿井瓦斯灾害,成为必须认真面对的重要问题。以陕西黄陇侏罗纪煤田黄陵矿区、旬耀矿区、永陇矿区的6个典型矿井为研究对象,分析总结了矿井瓦斯赋存特征,并从煤层突出危险性单指标、能量、突出动力效应等多个角度探讨了煤层突出危险性。研究表明:黄陇煤田以低变质烟煤为主,煤的破坏程度小、硬度较高,煤层瓦斯普遍呈现高压力、低含量(1.71~4.36 m^(3)/t)特征;较低的瓦斯含量使煤层中孕育的瓦斯内能连同弹性潜能低于煤体破碎并抛掷做功所需要的能量值,也不能产生足够多的气体裹挟煤炭在巷道空间运移形成典型的突出灾害;但发生片帮或冲击地压等动力现象时短时间内的大量瓦斯涌出将成为这些矿井主要的瓦斯事故风险。指出陕西侏罗纪煤田的矿井应在做好瓦斯抽采的同时,通过控制好煤壁顶板和冲击地压将能有效减少瓦斯事故的发生。

小断层附近煤与瓦斯突出危险性预测

煤与瓦斯突出危险性预测关系到瓦斯治理措施的有效实施。为提高煤层隐伏小断层附近瓦斯治理的效果,结合煤与瓦斯突出的主要影响因素,提出了小断层附近煤与瓦斯突出危险的动态分析方法,包括瓦斯地质条件勘查、瓦斯地质数值建模、采动应力场演化及煤与瓦斯突出预测等流程。以古汉山煤矿14171采煤工作面为例说明该方法实施过程,在瓦斯地质条件精细勘查基础上构建数值模型,开展了工作面开采前,以及开采过程中的采动应力场数值模拟分析,发现煤层在开采前应力集中区出现在断层端部偏一侧部位、在开采过程中沿断层走向一侧范围出现应力集中,预测在小断层端部偏一侧15 m范围内有煤与瓦斯突出危险,开采距断层小于21 m范围内煤层存在煤与瓦斯突出危险,煤与瓦斯突出危险带的分布范围为区域防突措施评判和工作面预测提供了理论指导。现场实施的检验钻孔表明,瓦斯解吸指标Δh2和钻孔瓦斯涌出初速度指标q在开采距小断层8~20 m范围内出现异常增大现象,该范围煤与瓦斯突出危险性大,与煤与瓦斯突出动态分析的结果基本吻合,佐证了该方法的有效性。研究成果为复杂构造带煤与瓦斯突出预测开辟了新思路,为相似地质条件下矿井开展瓦斯治理工作提供了技术借鉴。

近10年我国煤与瓦斯突出事故统计规律与动力效应特征分析

挖掘历史事故案例特征可为准确认识煤与瓦斯突出机理及灾害防控预警提供更多支撑。分析近10年发生的煤与瓦斯突出事故统计数据尤其是较大及以上事故案例,探究突出发生规律及动力效应特征。结果表明:近年来重大以上突出事故基本杜绝,但事故死亡人数占煤矿事故总死亡人数的比例仍较高,其平均死亡人数为煤矿事故的2.9倍;事故发生地点以煤层平巷为主,占比为43.2%;综掘机割煤作业时诱导突出事故比例显著上升,近5年占比为57.0%;与其他地质构造相比,断层、煤层厚度变化易导致突出发生,褶曲构造附近的平均突出强度最大,其中38起事故平均突出强度与瓦斯涌出量分别为521.34 t、3.55万m^(3),重大及以上事故突出强度与吨煤瓦斯涌出量均呈波动减小趋势;钻孔喷孔是最为常见的突出预兆,合理利用钻孔信息进行灾害探测及预警是重要的发展方向。证实了突出动力效应在巷道空间发展演化的3个阶段,瓦斯逆流不仅会通过防突风门进入进风巷,也可能会沿回风路线进入其他采掘作业面。

基于机器学习的煤与瓦斯突出危险性评估和预警研究进展

煤与瓦斯突出是威胁煤矿安全生产的重大灾害之一。近年来机器学习的兴起及最新理论成果为评估煤与瓦斯突出危险性、超前预警煤与瓦斯突出灾害、减少或避免事故危害提供了新思路和有力手段。突出危险性评估主要针对待开采煤层进行突出危险性整体分析,而在线监测预警是在采掘过程中实时监测煤层突出危险性。总结了突出机理、危险性评估和预警的多源信号类型及预警指标体系,并给出了基于多源时空信息融合的突出前兆特征识别与危险性分级预警步骤。基于突出危险性评估和预警研究现状及当前煤炭安全智能开采需求,指出当前研究存在的问题,针对评价预警指标灵活性不足的问题,提出知识数据联合驱动、动态调整和实时分析提高指标灵活性的方法;针对现场干扰事件影响预警准确性的问题,提出更优数据处理与多目标优化策略的方法,提高模型抗噪声干扰能力;针对多源信息融合预警研究薄弱的问题,提出先进信号处理方法结合融合模型的思路,保证融合的准确性;针对突出危险预警超前性不足的问题,提出时序分析融合深度学习的方法;针对突出小样本导致特征挖掘不充分的问题,提出扩充不平衡样本的方法,以提高预警准确率。