摘要:
为了解决超长双煤巷自燃发热的早期预报问题，在自燃标志气体分析法失效的情况下，运用井下监测系统大数据的CO趋势分析法。为了筛除井下柴油机动车尾气产生CO的波动干扰，创新提出能够仅反映煤相对缓慢氧化的背景CO体积分数的概念；对矿井某一独立通风的考察区域，在某一足够长的时间段内，总能找到所有柴油车都不工作的极端时刻（或不受尾气干扰的情况），且CO体积分数值被监测系统记录到，从而建立了背景CO体积分数的筛查方法；经时间单元周期为0.125 d和0.5 d时的筛查结果对比，随着考察时间单元的取大，CO体积分数曲线越来越低，波动减小，背景CO体积分数曲线越来越清晰，证明其客观存在性。以最短自然发火期的一部分为考查期，依据背景CO体积分数的趋势走势来预判煤柱自然发火，结合红庆梁煤矿经验，得到CO趋势递增率k1*=0.607×10-6 d-1，以此作为自燃危险预判的临界指标，将自燃危险预警分三级，即当k1 ≥ k1*，一级预警，启动重点巡查，将超长距离巷道每天全面巡查，改升级到为有针对性加大人力物力的重点巡查；当k1＜k1*，二级预警，查明原因；当k1≤0，无自燃危险。预测结果满足工程要求。
