一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法

1.本发明属于煤层瓦斯抽采技术领域，尤其涉及一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法。


背景技术：

2.目前，我国开采的石炭-二叠系煤层成煤年代早，经历的构造运动期次多，作用剧烈，造成煤田地质构造极其复杂，构造煤普遍发育，导致我国煤矿瓦斯灾害事故频发。我国煤矿井下瓦斯治理的根本手段是以钻孔瓦斯抽采方式为主的瓦斯抽采措施。随着我国煤矿进入深部开采，煤层透气性低逐渐成为制约瓦斯高效抽采的主控因素。因此，强化增透成为改善瓦斯抽采效果，实现深部煤与瓦斯共采的关键技术。水力化措施是近年来实践证明的有效措施之一，它主要以水为媒介产生不同形式的载荷(例如水射流冲击的动静耦合载荷、脉动水压的循环载荷等)作用于煤体，一方面促进煤体原生裂隙不断扩展，另一方面能够产生新的裂隙，裂隙的贯通形成裂隙网络，裂隙网络构成瓦斯扩散运移的有利通道，从而达到强化瓦斯抽采的目的。
3.目前，水力化措施中现场应用效果显著且范围广泛的两项技术是水力压裂和水力割缝。水力压裂是一种增压措施，即通过不断向煤层注入一定压力的水来挤压煤层，产生裂隙网。水力割缝是一种卸压措施，即通过高压水冲击-破碎-排出煤体，形成卸压空间，产生裂隙网。一般地，水力压裂的影响范围远大于水力割缝，而水力割缝的裂隙可控性(即裂隙的起裂扩展方向的可控性)要远优于水力压裂。
4.在复杂地质构造煤层中实施水力压裂措施时，往往出现大量水被压入构造结构面内的情况，造成不均匀增透和局部应力集中，严重影响水力压裂增透效果。
5.虽然水力割缝措施在复杂地质构造带仍能取得较为显著的增透效果，但是单孔割缝的有效影响范围在10m以内，较小的影响范围导致割缝钻孔施工量大，瓦斯抽采效率较低。
6.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
7.(1)在复杂地质构造煤层中实施水力压裂措施时，往往出现大量水被压入构造结构面内的情况，造成不均匀增透和局部应力集中，严重影响水力压裂增透效果。
8.(2)单孔割缝的有效影响范围在10m以内，较小的影响范围导致割缝钻孔施工量大，瓦斯抽采效率较低。
9.(3)对煤层瓦斯监测过程中，由于煤层条件复杂，温度、水蒸汽、矿尘等环境因素会影响甲烷传感器的准确性；信号传输过程中的电磁干扰和通信线路受高压冲击等因素会导致虚假信号产生，因此传输至监控主机的监测数据中不可避免的会存在异常数据。


技术实现要素：

10.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法。
11.本发明是这样实现的，一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法，包括以下步骤：
12.步骤一、在矿井地质构造图上找到煤层主要的地质构造，根据矿井地质构造图上标识的地质构造参数，确定地质构造范围；
13.步骤二、在地质构造控制的煤层内间隔布置水力割缝钻孔孔位，在地质构造之间的煤层内间隔布置水力压裂钻孔孔位；
14.步骤三、用钻机在水力割缝钻孔的孔位处钻进到预设位置，退钻，用高压水射流切割钻孔周围煤体，形成若干缝槽；
15.步骤四、将水力割缝钻孔封孔，进行瓦斯抽采；
16.步骤五、用钻机在水力压裂钻孔的孔位处钻进到预设位置，退钻，封孔，用高压水泵向钻孔内注入高压水，当钻孔内水压突然下跌时，停止压裂；
17.步骤六、对水力压裂钻孔进行瓦斯抽采；并对煤层瓦斯监测异常数据进行识别。
18.进一步，施工完毕后，将护孔管送入瓦斯抽采钻孔内。
19.进一步，所述的钻采孔宽度为1.0m～1.5m，钻采孔的钻采煤体厚度为煤层厚度的0.1～0.2倍，钻采孔之间留设的煤柱宽度为0.3m～0.5m。
20.进一步，所述的工作面巷道内钻采孔，工作面两条巷道内钻采孔(2)的钻采深度之和大于工作面倾向长度。
21.进一步，所述的护孔管长度不小于瓦斯抽采钻孔长度的70％。
22.进一步，所述的进行瓦斯抽采过程中，瓦斯浓度、流量变化异常时，对该相变致裂单元重复进行注水、冻结，增强相变致裂区域内的煤层透气性。
23.进一步，所述的对煤层瓦斯监测异常数据进行识别方法如下：
24.考虑生产因素对煤层瓦斯涌出的影响，对实时监测数据样本进行重构，设置初始质心向量进行聚类，对聚类中的判别样本进行分析，以正态分布95％置信水平估计，若d(j,p)-μ
p
＞1.96σ
p
，则确定为待定异常数据样本，其中，d(j,p)表示第j个样本与各个质心的欧氏距离，p＝1,2,3,4，μp表示完成聚类后计算各类中的平均质心距离，σp表示计算类中所有样本与质心平均距离的标准差，若存在突变情形，并在历史数据95％置信区间之外，则为小概率事件，确定为监测异常，否则为正常监测数据，包括以下步骤：
25.(1)将井下不同位置监测点风速、煤层瓦斯浓度监测数据序列转化为煤层瓦斯流量序列，形成序列集d，并分别计算历史监测数据均值μ和标准差σ；
26.(2)对序列集d中的监测数据进行m维样本重构，并设定4个类别，确定各类别初始质心向量；
27.(3)基于步骤(2)的设定，计算每个样本与各个质心的欧式距离d(i,p)，p＝1,2,3,4，i＝1,2,
…
,n，确定误差平方和e(τ)，τ表示迭代次数，将所有样本划分至4个类别；
28.(4)分别计算步骤(3)中划分的每个类别中样本的平均质心距离μp和标准差σp，确定待定样本，计算样本序列差值并与历史数据统计特征进行对比判断识别待定样本是否异常，用于煤层瓦斯预警。
29.进一步，所述的步骤(1)中，将各监测点监测情况转化为煤层瓦斯流量数据序列qt建立变量集d，对变量集d＝{q
1t
,q
2t
,q
3t
,q
4t
,q
5t
}进行异常数据识别，其中，t＝1,2,
…
，q
t
＝x
t
×v×
s，x
t
为监测点煤层瓦斯监测数据序列，v为风速，s为巷道断面积，q
1t
为机电、材料硐
室监测数据序列，q
2t
为进风巷道监测数据序列，q
3t
为回风巷道监测数据序列，q
4t
为回采工作面监测数据序列，q
5t
为上隅角监测数据序列。
30.进一步，所述的步骤(2)中，取所述序列集d中的n个监测数据样本，进行m维样本重构，设定4个类别k1,k2,k3,k4，按照时间节点统计历史监测数据重构后的均值样本点，作为初始质心向量，计算每个样本与各质心的欧式距离d(i,p)：
[0031][0032]
其中，p＝1,2,3,4，i＝1,2,
…
,n，k＝1,2,
…
,m，x
t
为监测点煤层瓦斯监测数据序列。
[0033]
进一步，所述的根据计算得到时的p来分类xi∈k
p
，若划分到某个类别中的样本个数为np，各类质心样本为cp，则误差平方和e(τ)具体为：
[0034][0035]
进一步，所述的对所述误差平方和e(τ)进行迭代计算，若e(τ)＜e(τ-1)，则以各类样本均值向量为质心重新计算样本距离，否则聚类完成。
[0036]
进一步，所述的聚类完成后，计算的各聚类中的平均质心距离μ
p
具体为：
[0037][0038]
其中，np为第p个聚类中的样本个数，d(j,p)为第j个样本到质心的距离；
[0039]
初选样本与质心距离大于所述平均质心距离μ
p
的样本，计算的聚类中所有样本与平均质心距离的标准差σ
p
具体为：
[0040][0041]
其中，μ
p
为第p个聚类中的平均质心距离。
[0042]
进一步，所述的计算所述待定异常数据样本的相邻两元素之差δxj，xj表示待定样本，若该向量中存在大于历史数据序列最大差值δax的分量，δa
x
为历史数据最大差值，且实际煤层瓦斯监测值x
jk
＞μ+1.96σ或x
jk
＜μ-1.96σ，k＝1,2,
…
,m，σ表示历史监测数据标准差，则识别为异常数据。
[0043]
结合上述的技术方案和解决的技术问题，请从以下几方面分析本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
[0044]
第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
[0045]
在复杂地质构造煤层中实施水力压裂措施时，往往出现大量水被压入构造结构面内的情况，造成不均匀增透和局部应力集中，本发明解决了严重影响水力压裂增透效果；对于单孔割缝的有效影响范围在10m以内，较小的影响范围导致割缝钻孔施工量大，本发明提高了瓦斯抽采效率。
[0046]
第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
[0047]
本发明针对我国煤层地质构造复杂、透气性低的特点，有效地集成了水力割缝和水力压裂，充分利用了水力压裂影响范围大和水力割缝裂隙可控性强的优点，解除复杂地质构造对水力压裂在煤层增透中的限制，解决水力割缝煤层增透效率较低的难题，实现了复杂地质构造煤层的高效、均匀增透，提高了复杂地质构造煤层的瓦斯抽采效率，从而实现复杂地质构造煤层瓦斯灾害有效防治的目的；另外，本发明通过对煤层瓦斯监测异常数据进行识别方法将各监测点煤层瓦斯监测数据转化为煤层瓦斯流量数据序列qt建立变量集d，能够识别出由于环境因素、电磁干扰、传输故障等原因出现的煤层瓦斯监测异常值，对本方法识别的异常数据采取适当处理，即可得到接近真实的煤层瓦斯监测数据序列，避免监测异常值的存在影响煤层瓦斯监测数据序列的规律提取和后续处理及分析应用，将该方法封装到监测监控系统可避免由于监测异常引起的误报现象；本方法还可以与外部监控主机连接，通过安全监测监控系统联机分析，对煤层瓦斯监测异常数据进行甄别，解决煤层瓦斯监测信息中虚假信号影响监测数据处理计算精度不高的问题与监测误报问题。
附图说明
[0048]
图1是本发明实施例提供的一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法流程图。
[0049]
图2是本发明实施例提供的一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法的整体结构图。
[0050]
图3是本发明实施例提供的一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法的水力压裂钻孔图。
[0051]
图4是本发明实施例提供的一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法的水力割缝钻孔图。
具体实施方式
[0052]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0053]
一、解释说明实施例。为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现，该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。
[0054]
如图1-4所示，本发明实施例提供的一种复杂地质构造煤层割压均匀增透瓦斯抽采方法包括以下步骤：
[0055]
s101，在矿井地质构造图上找到煤层主要的地质构造，根据矿井地质构造图上标识的地质构造参数，确定地质构造范围；
[0056]
s102，在地质构造控制的煤层内间隔布置水力割缝钻孔孔位，在地质构造之间的煤层内间隔布置水力压裂钻孔孔位；
[0057]
s103，用钻机在水力割缝钻孔的孔位处钻进到预设位置，退钻，用高压水射流切割钻孔周围煤体，形成若干缝槽；
[0058]
s104，将水力割缝钻孔封孔，进行瓦斯抽采；
[0059]
s105，用钻机在水力压裂钻孔的孔位处钻进到预设位置，退钻，封孔，用高压水泵向钻孔内注入高压水，当钻孔内水压突然下跌时，停止压裂；
[0060]
s106，对水力压裂钻孔进行瓦斯抽采；并对煤层瓦斯监测异常数据进行识别。
[0061]
本发明提供的施工完毕后，将护孔管送入瓦斯抽采钻孔内。
[0062]
本发明提供的钻采孔宽度为1.0m～1.5m，钻采孔的钻采煤体厚度为煤层厚度的0.1～0.2倍，钻采孔之间留设的煤柱宽度为0.3m～0.5m。
[0063]
本发明提供的工作面巷道内钻采孔，工作面两条巷道内钻采孔(2)的钻采深度之和大于工作面倾向长度。
[0064]
本发明提供的护孔管长度不小于瓦斯抽采钻孔长度的70％。
[0065]
本发明提供的进行瓦斯抽采过程中，瓦斯浓度、流量变化异常时，对该相变致裂单元重复进行注水、冻结，增强相变致裂区域内的煤层透气性。
[0066]
本发明提供的对煤层瓦斯监测异常数据进行识别方法如下：
[0067]
考虑生产因素对煤层瓦斯涌出的影响，对实时监测数据样本进行重构，设置初始质心向量进行聚类，对聚类中的判别样本进行分析，以正态分布95％置信水平估计，若d(j,p)-μ
p
＞1.96σ
p
，则确定为待定异常数据样本，其中，d(j,p)表示第j个样本与各个质心的欧氏距离，p＝1,2,3,4，μp表示完成聚类后计算各类中的平均质心距离，σp表示计算类中所有样本与质心平均距离的标准差，若存在突变情形，并在历史数据95％置信区间之外，则为小概率事件，确定为监测异常，否则为正常监测数据，包括以下步骤：
[0068]
(1)将井下不同位置监测点风速、煤层瓦斯浓度监测数据序列转化为煤层瓦斯流量序列，形成序列集d，并分别计算历史监测数据均值μ和标准差σ；
[0069]
(2)对序列集d中的监测数据进行m维样本重构，并设定4个类别，确定各类别初始质心向量；
[0070]
(3)基于步骤(2)的设定，计算每个样本与各个质心的欧式距离d(i,p)，p＝1,2,3,4，i＝1,2,
…
,n，确定误差平方和e(τ)，τ表示迭代次数，将所有样本划分至4个类别；
[0071]
(4)分别计算步骤(3)中划分的每个类别中样本的平均质心距离μp和标准差σp，确定待定样本，计算样本序列差值并与历史数据统计特征进行对比判断识别待定样本是否异常，用于煤层瓦斯预警。
[0072]
本发明提供的步骤(1)中，将各监测点监测情况转化为煤层瓦斯流量数据序列qt建立变量集d，对变量集d＝{q
1t
,q
2t
,q
3t
,q
4t
,q
5t
}进行异常数据识别，其中，t＝1,2,
…
，q
t
＝x
t
×v×
s，x
t
为监测点煤层瓦斯监测数据序列，v为风速，s为巷道断面积，q
1t
为机电、材料硐室监测数据序列，q
2t
为进风巷道监测数据序列，q
3t
为回风巷道监测数据序列，q
4t
为回采工作面监测数据序列，q
5t
为上隅角监测数据序列。
[0073]
本发明提供的步骤(2)中，取所述序列集d中的n个监测数据样本，进行m维样本重构，设定4个类别k1,k2,k3,k4，按照时间节点统计历史监测数据重构后的均值样本点，作为
初始质心向量，计算每个样本与各质心的欧式距离d(i,p)：
[0074][0075]
其中，p＝1,2,3,4，i＝1,2,
…
,n，k＝1,2,
…
,m，x
t
为监测点煤层瓦斯监测数据序列。
[0076]
本发明提供的根据计算得到时的p来分类xi∈k
p
，若划分到某个类别中的样本个数为np，各类质心样本为cp，则误差平方和e(τ)具体为：
[0077][0078]
本发明提供的对所述误差平方和e(τ)进行迭代计算，若e(τ)＜e(τ-1)，则以各类样本均值向量为质心重新计算样本距离，否则聚类完成。
[0079]
本发明提供的聚类完成后，计算的各聚类中的平均质心距离μ
p
具体为：
[0080][0081]
其中，np为第p个聚类中的样本个数，d(j,p)为第j个样本到质心的距离；
[0082]
初选样本与质心距离大于所述平均质心距离μ
p
的样本，计算的聚类中所有样本与平均质心距离的标准差σ
p
具体为：
[0083][0084]
其中，μ
p
为第p个聚类中的平均质心距离。
[0085]
本发明提供的计算所述待定异常数据样本的相邻两元素之差δxj，xj表示待定样本，若该向量中存在大于历史数据序列最大差值δax的分量，δa
x
为历史数据最大差值，且实际煤层瓦斯监测值x
jk
＞μ+1.96σ或x
jk
＜μ-1.96σ，k＝1,2,
…
,m，σ表示历史监测数据标准差，则识别为异常数据。
[0086]
二、应用实施例。为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值，该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用实施例。
[0087]
在地质构造3控制的煤层内钻水力割缝钻孔2实施水力割缝瓦斯抽采；在地质构造3之间的煤层内钻水力压裂钻孔1实施水力压裂瓦斯抽采。
[0088]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电
子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0089]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。