一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法技术

本发明专利技术提供了一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法，属于煤自然评估领域，包括：构建惰化条件下煤自燃危险性的结构方程模型SEM；获取煤自燃的观测变量指标样本数据；检验样本数据的信度和效度；将符合信度和效度检验的样本数据输入结构方程模型SEM，采用极大似然法进行结构方程模型SEM拟合，获得煤自燃危险性评价模型。本发明专利技术针对以注惰性气体CO2为采空区防灭火技术手段的工作面进行煤自燃危险性评价模型的建立，采用结构方程评价方法构建基于SEM算法的采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型，实现针对注CO2工作面煤自燃危险性的专项评价，降低因防灭火技术手段差异产生的煤自燃危险性评价准确性差异。差异产生的煤自燃危险性评价准确性差异。差异产生的煤自燃危险性评价准确性差异。

【技术实现步骤摘要】
一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法


[0001]本专利技术属于煤自然评估领域，具体涉及一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法。

技术介绍

[0002]矿井火灾是煤矿事故的主要事故种类之一，我国煤矿火灾事故中，由煤自燃引起的煤矿火灾事故占90％以上。采空区遗煤自燃因其存在的隐蔽性、不确定性、突发性等特点，对煤矿深部资源的开采利用造成了巨大威胁。
[0003]煤自燃主要是由于煤表面存在活性分子，且活性分子吸收氧气，并与其发生物理吸附、化学吸附和化学反应，
[0004]当煤体释放热量超过煤体吸收的热量时，热量会发生积聚，使得煤体温度升高，从而造成火灾。在矿井生产中，由于煤层开采强度不断增大，开采水平不断延深，采空区内浮煤大量堆积，释放热量，同时采空区密闭质量差，会发生漏风，导致煤体可以充分吸附氧气，从而使遗煤发生自燃，引发矿井火灾，造成严重的人员伤亡和财产损失。
[0005]氧气和二氧化碳是采空区注惰气防灭火技术的常用气体，其中二氧化碳具有比重大、煤岩体吸附阻化性能高、脱附温度高、惰化效果好等特点，可快速沉降在采空区底部遗煤区，在煤表面形成保护层，隔绝O2与煤的接触，防止遗煤氧化和热量积聚。
[0006]因此，煤自燃是矿井煤层防灭火工作的关注重点，准确的煤自燃危险性评价是矿井防灭火的重要工作之一，也是衡量防灭火技术可靠性的重要参考依据。国内学者矿井煤自燃危险性评价方法的研究，采用了BP神经网络、灰色系统理论、模糊聚类分析法、模糊综合评价方法等方法，对煤矿采空区煤自燃危险性进行综合评估，适用于多数采煤工作面。通过数学模型建立，将采空区与工作面之间的距离、氧气浓度、开采程度、漏风强度等指标代入其中，计算得出采空区煤自燃的可能性数值。由于采空区内指标测量困难，部分数据准确性有待考量，缺少对于防灭火技术的实施效果对采空区煤自燃危险性的影响因素评价。部分学者采用结构方程模型、层次分析法等方法，从矿井煤岩参数、地质条件、开采工艺和防灭火技术多角度进行采空区煤自燃危险性的系统评价。其中，防灭火技术作为影响煤自燃危险性评价的重要因素，在系统评价中并未因防灭火技术手段的区别分类考虑，而是作为影响采空区煤自燃危险性的影响因素之一，没有突出技术手段本身，与煤自燃防灭火队伍建设、装备建设、管理制度等并列为防灭火技术的影响项因素。受到煤自燃影响因素多样性与开采环境、外部环境等复杂性因素的综合影响，上述方法在应用于不同防灭火技术条件下的矿井时，其评价精确性存在差异。现存的矿井煤自燃危险性评价方法对矿井具有普遍适用性，并未对采取了不同防灭火技术手段的矿井加以区分，缺少针对采用CO2惰化技术矿井的煤自燃危险性评价。
[0007]针对以上问题，本专利技术提出了一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法。

技术实现思路

[0008]为了克服上述现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0010]一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法，包括以下步骤：
[0011]构建惰化条件下煤自燃危险性的结构方程模型SEM；
[0012]获取煤自燃的观测变量指标样本数据；
[0013]检验样本数据的信度和效度；
[0014]将符合信度和效度检验的样本数据输入结构方程模型SEM，采用极大似然法进行结构方程模型SEM拟合，获得煤自燃危险性评价模型。
[0015]优选地，采用结构方程评价方法构建基于SEM算法的采空区惰化条件下煤自燃危险性的结构方程模型SEM。
[0016]优选地，所述煤自燃危险性评价模型η为：
[0017]η＝Bη+Γξ+ζ
[0018]X＝∧
x
ξ+δ
[0019]Y＝∧
y
η+ε
[0020]式中：
[0021]X——外生观测变量；
[0022]Y——内生观测变量；
[0023]ξ——外生潜变量；
[0024]η——内生潜变量；
[0025]B——内生潜变量系数矩阵；
[0026]Γ——外生潜变量系数矩阵；
[0027]ε、δ——观测变量的测量误差；
[0028]ζ——随机干扰项；
[0029]∧
x
——外生观测变量与外生潜变量之间的关系；
[0030]∧
y
——内生观测变量与内生潜变量之间的关系；
[0031]误差项ε、δ与因子ξ、η之间不相关，误差项ε和δ不相关。
[0032]优选地，所述检验样本数据的信度和效度，具体包括：
[0033]采用SPSS软件的探索性因子分析模块EFA进行样本数据效度检验；
[0034]采用SPSS软件的克朗巴哈系数Cronbach'sα进行信度检验。
[0035]优选地，所述采用极大似然法进行结构方程模型SEM拟合使用的软件为AMOS，具体包括：
[0036]根据X＝∧
x
ξ+δ构建外源变量方程：
[0037][0038]式中，x1至x
14
为外生观测变量向量的因子，∧
x1
至∧
x14
为对应的外生观测变量与外生潜变量之间的关系，ξ1至ξ4为外生潜变量向量的因子，δ1至δ
14
为外生观测变量测量误差向量的因子；
[0039]根据Y＝∧
x
η+ε构建内源变量方程：
[0040][0041]式中，y1至y3为内生观测变量向量的因子，∧
y1
至∧
y3
为对应的内生观测变量与内生潜变量之间的关系，ε1至ε3为内生观测变量测量误差向量的因子；
[0042]η＝Bη+Γξ+ζ
[0043]协方差矩阵：
[0044][0045]结构参数隐含协方差矩阵：
[0046][0047]式中，var(x
n
)为变量x
n
的方差，cov(x
m
,x
n
)为变量x
m
与变量x
n
之间的斜方差；
[0048]根据协方差矩阵和结构参数隐含协方差矩阵得到极大似然估计拟合模型：
[0049]F
ML
＝log|∑(θ)|+tr(S∑
‑1(θ))
‑
log|S|
‑
(p+q)
[0050]式中，p为外生观测变量的个数，q为内生观测变量的个数；
[0051]通过极大似然估计拟合模型对结构方程模型SEM进行拟合，获得煤自燃危险性评价模型。
[0052]优选地，所述结构方程模型SEM将二氧化碳作为一级指标，二氧化碳吸附量、二氧化碳扩散运移量、二氧化碳涌出量、煤自燃预警指标是煤自燃的观测变量。
[0053]优选地，采本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：构建惰化条件下煤自燃危险性的结构方程模型SEM；获取煤自燃的观测变量指标样本数据；检验样本数据的信度和效度；将符合信度和效度检验的样本数据输入结构方程模型SEM，采用极大似然法进行结构方程模型SEM拟合，获得煤自燃危险性评价模型。2.根据权利要求1所述的采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法，其特征在于，采用结构方程评价方法构建基于SEM算法的采空区惰化条件下煤自燃危险性的结构方程模型SEM。3.根据权利要求1所述的采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法，其特征在于，所述煤自燃危险性评价模型η为：η＝Bη+Γξ+ζX＝∧
x
ξ+δY＝∧
y
η+ε式中：X——外生观测变量；Y——内生观测变量；ξ——外生潜变量；η——内生潜变量；B——内生潜变量系数矩阵；Γ——外生潜变量系数矩阵；ε、δ——观测变量的测量误差；ζ——随机干扰项；∧
x
——外生观测变量与外生潜变量之间的关系；∧
y
——内生观测变量与内生潜变量之间的关系；误差项ε、δ与因子ξ、η之间不相关，误差项ε和δ不相关。4.根据权利要求3所述的采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法，其特征在于，所述检验样本数据的信度和效度，具体包括：采用SPSS软件的探索性因子分析模块EFA进行样本数据效度检验；采用SPSS软件的克朗巴哈系数Cronbach'sα进行信度检验。5.根据权利要求4所述的采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法，其特征在于，所述采用极大似然法进行结构方程模型SEM拟合使用的软件为AMOS，具体包括：根据X＝∧
x
ξ+δ构建外源变量方程：
式中，x1至x
14
为外生观测变量向...

【专利技术属性】
技术研发人员：司俊鸿，李沂蔓，邵和，程根银，李潭，王海东，王明，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：