基于空间统计的采煤工作面内断层识别方法

摘要：

采煤工作面内小断层严重影响瓦斯抽采及煤层回采工作,准确识别位置、落差、产状等参数对保障煤矿安全生产意义重大.为有效降低瓦斯涌出量、防止瓦斯爆炸、开发利用瓦斯资源,煤矿施工了大量的瓦斯抽采孔,这为识别煤层内小断层提供了良好的工程条件.相较于传统依赖地质人员专业基础的断层识别方法,基于数学统计和空间拟合的识别模型具有自动化程度高的特点.为此,依据断层两盘高程相异特性和煤层错断前埋深相似性特征,提出了基于瓦斯抽采孔数据,采用聚类分析方法,识别采煤工作面内小断层的思路.对比分析了不同聚类算法的原理和结构,建立了基于K-Means聚类算法的煤层小断层识别模型;设计了小断层识别的关键技术流程:采用手肘法求解最佳聚类簇数,以戴维森堡丁指数和相关系数作为识别精度评价标准,通过异常点识别、断层参数(走向、倾角、落差)计算、断层面拟合、三维可视化等技术手段,实现煤层小断层识别;利用现场采煤工作面底抽巷的部分瓦斯抽采孔数据,识别出落差为 3 m和 1 m的断层,结合断层实际揭露情况和工作面可视化结果分析.结果表明,现场揭露情况与模型计算结果基本一致,识别方法可用于煤层工作面内断层的识别.

关键词：采煤工作面、断层识别、聚类分析、瓦斯抽采、空间拟合

所属期刊栏目：51

分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目;河南省科技攻关计划项目

在线出版日期：2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：19-26