神经网络在煤层瓦斯含量预测中的应用_汤小燕.pdf

2023 年第 38 卷 第1期2023，38(1):0494-0501地球物理学进展Progress in Geophysicshttp:/wwwprogeophyscnISSN 1004-2903CN 11-2982/P汤小燕，齐佳新，崔宇寒，等2023 神经网络在煤层瓦斯含量预测中的应用 地球物理学进展，38(1):0494-0501，doi:106038/pg2023FF0143TANG XiaoYan，QI JiaXin，CUI YuHan，et al 2023 Application of fuzzy neural network in predicting coal seam gas content Progress in Geophysics(inChinese)，38(1):0494-0501，doi:106038/pg2023FF0143神经网络在煤层瓦斯含量预测中的应用Application of fuzzy neural network in predicting coal seam gas content汤小燕1，2，齐佳新1，崔宇寒1，胡文静1，崔寅兵1，陈学健3TANG XiaoYan1，2，QI JiaXin1，CUI YuHan1，HU WenJing1，CUI YanBing1，CHEN XueJian3收稿日期2021-09-27;修回日期2022-02-23投稿网址http:/www progeophys cn基金项目国家自然科学基金青年基金(41502159)和陕西省自然科学基础研究计划(2017JM4009)资助第一作者简介汤小燕，女，1977 年生，博士，副教授，主要从事煤及煤层气方面的地质研究和教学工作 E-mail:316470800 qq com1 西安科技大学地质与环境学院，西安7100542 陕西省煤炭绿色开发地质保障重点实验室，西安7100543 中铁一建，西安7100651 School of Geology and Environment，Xian University of Science and Technology，Xian 710054，China2 Shaanxi Provincial Key Laboratory of Geological Guarantee for Green Coal Development，Xian 710054，China3 China ailway First Construction，Xian 710065，China摘要随着我国煤炭资源开采深度增加，瓦斯爆炸和煤与瓦斯突出等与瓦斯(煤层气)含量有关的安全事故日趋增多 煤的导电性是煤受到的应力大小、煤层瓦斯含量和煤中含水量等多因素的综合反映，由此借助电学方法来建立煤层瓦斯含量与煤导电特性之间的数学模型，进而达到预测煤层瓦斯含量的目的 通过采用自主研制的煤电阻率测试系统，对大佛寺井田低变质原生结构煤进行了应力大小、恒定压力下作用时间、煤含水量以及煤吸附甲烷量等多种因素对煤电阻率的影响的研究 结果表明:应力大小是影响煤电阻率变化的主要因素，同时煤层瓦斯含量对煤电阻率也有较大的影响，最后基于 BP 神经网络对煤层瓦斯含量进行反演，建立了煤层瓦斯含量的预测模型，其预测结果对未开采区煤层瓦斯含量的预测具有一定的参考意义关键词煤电阻率;煤层瓦斯含量;吸附/解吸;神经网络中图分类号P631文献标识码Adoi:10 6038/pg2023FF0143AbstractWith the increase in the mining depth of coalresources in our country，gas explosions and coal and gasoutbursts，such as safety accidents related to gas(coalbedmethane)content，are increasing day by dayTheelectrical conductivity of coal is a comprehensive reflectionof multiple factors such as the amount of stress the coal issubjected to，the gas content of the coal seam，and thewater content in the coal From this，electrical methodsare used to establish a mathematical model between the gascontent of the coal seam and the electrical conductivity ofthe coal to achieve prediction of the coal seam，and thenthe purpose of gas content is achieved By adopting theself-developed coal resistivity test system，the influence ofvarious factors on the coal resistivity，such as stress size，action time under constant pressure，coal water content，andcoaladsorptionmethaneamountonthelow-metamorphic primary structure coal in the Dafosi minefieldwas carried out The results show that stress is the mainfactor that affects the change of coal resistivity，and coalseam gas content also has a greater impact on coalresistivity Finally，based on the BP neural network，thecoal seam gas content is inverted，and a prediction modelof coal seam gas content is established The predictionresultshaveacertainreferencesignificancefortheprediction of coal seam gas content in unmined areasKeywordsCoal resistivity;Coal seam gas content;Adsorption/desorption;Neural network2023，38(1)汤小燕，等:神经网络在煤层瓦斯含量预测中的应用(www progeophys cn)0引言随着煤层开采深度的增加，地应力以及瓦斯压力不断增大，煤与瓦斯突出事故发生的频率和强度不断提高 由于煤层瓦斯含量不明是众多事故中的重要因素之一，因此，准确预测煤层瓦斯含量对于预防煤与瓦斯突出以及高效开发煤层气资源具有重要意义(吕绍林和何继善，1998;张玉贵等，2007)已有研究表明(杨耸，2012;康天慧等，2016;董东，2016;汤小燕等，2019;刘之的等，2020)，煤层瓦斯含量会影响煤电阻率大小，可通过测定煤电阻率来间接预测煤层瓦斯含量 关于煤电阻率的相关研究，董东(2016)、康天慧等(2016)研究了不同吸附/解吸甲烷方式下煤电阻率变化规律;王云刚等(2012)研究了三轴压缩条件下煤电阻率变化规律;陈鹏等(2018)研究了不同瓦斯压力下煤电阻率的变化规律;柴斌等(2021)进行了不同变质程度下煤电阻率的研究 上述学者均是从单一因素出发对煤电阻率进行的研究 本文在前人的基础上，采用实验室自主研发的煤体电阻率测试仪，进行多种影响因素作用下的低变质原生结构煤导电特性研究，最后基于测试结果，反演煤层瓦斯含量与煤电阻率、围压大小、围压作用时间等多种变量间的定量关系，进而构建基于神经网络的煤层瓦斯含量预测模型，以期为新建井以及未开采区煤层瓦斯含量预测提供参考1实验系统及实验方法1 1煤样制备本研究采用低变质原生结构煤，煤样取自大佛寺井田(HC)，并加工成标准圆柱体样品(规格为50 mm 100 mm)，误差允许范围 0 02 mm，如图1 所示 参照 煤的工业分析法(GB/T 212-2008)对煤样进行工业分析，测定煤样中水分、灰分、挥发分和固定碳的成分比例，实验结果如表 1 所示表 1测试煤样工业分析结果Table 1Proximate analysis results of tested coal samples采样点采样编号水分Mad/%灰分Aad/%挥发分Vad/%固定碳FCad/%HCA50513 6738635264HCB53214 0631496851HCC54817 1233494391HCD52616 35345643831 2实验原理煤是一种半导体，具有一定的导电能力，煤内部含有大量自由基以及煤本身含有的水分和矿物等是造成煤具有导电性的根本原因 一般情况下煤既具有电子导电能力，又具有离子导电能力电阻率是衡量煤导电能力的一个重要参数，实验所用 TH2515 型电阻值测试仪所直接得出的数据为电阻值，需根据式(1)换算煤样电阻率:=SL，(1)式中:为电阻率，单位为 m;为电阻值，单位为;S 为试样的横截面积，单位为 m2;L 为煤样的长度，单位为 m1 3实验装置实验设备采用 TH2515 型电阻测量仪，测量精度为 0.01%，最小分辨率为 0 1;样品缸为圆柱体形，通过与样品缸相连的环压泵向装置内部注水，以模拟地下煤体受压情况;装盛煤样品的样品缸通过气体管道与参照缸连接，参照缸下端装有排气口，用于排除装置内部的气体;样品缸和参照缸都装有温度和气体压力传感器，用于测量缸内部的气体压力和温度;真空泵通过管路分别与样品缸和参照缸连通用于抽真空;电阻测量仪与煤样表面充分接触，用于测量电阻值大小;计算机与电阻率测量系统连接，并通过数据采集软件每隔 20 s 记录一次电阻值，如图 2 所示1 4实验方案首先进行煤样工业分析实验，根据煤样特性，在不同影响因素下进行煤电阻率测量实验，其次通过实验结果深入研究煤层瓦斯含量与煤电阻率间的量化规律，探明煤体导电机制，最后构建具有实用意义的煤层瓦斯含量预测模型1 5实验步骤(1)打开数据采集系统，装入煤样，用环压泵加入一定环压(4 MPa)，以保证装置的气密性良好 通入氮气，检查气体压力传感器和温度传感器，一段时间后再次检查气密性(2)打开电阻测试仪，通入氦气，将装置内气体全部排出(3)打开阀门使气体流入参照缸，打开样品缸与参照缸间阀门，使煤体吸附气体;关闭两缸之间阀门，打开排气口阀门排出参照缸内部气体，再打开两缸之间阀门进行解吸(4)根据式(2)计算出装置内部未被吸附的气594地球物理学进展www progeophys cn2023，38(1)体量:pV=ZnT，(2)其中:p 为一定空间内气体压力，单位为 MPa;V 为空间体积，单位为 m3;Z 为气体的压缩因子;n 为气体的物质的量，单位为 mol;为常数，具体 值 取8.315;T 为系统内温度，单位为 K2不同因素对煤电阻率影响规律分析2 1围压大小对煤电阻率影响设置围压为 0 06 MPa、1 MPa、2 MPa、3 MPa、4MPa、5 MPa、6 MPa，分别测定电阻率，得出煤电阻率随围压变化曲线，如图 3 所示 需要指出的是，实验所用的 TH2515 型电阻测试仪在煤受力为 0 时，由于电阻较大，超出仪器量程范围，无法正常显示读数 当煤受力达到 0 06 MPa 左右