炮采工作面瓦斯涌出量时间序列分形特性与安全预测

"本文主要探讨了工作面瓦斯涌出量时间序列的分形特性，采用R/S分析法来研究其复杂非线性行为。通过对瓦斯涌出时间序列的长程相关性分析，计算出有效关联长度，并在MATLAB2009b环境下实现了算法程序。通过对比白噪声和有色噪声序列的验证，进一步确认了方法的有效性。作者对鹤壁十矿1113工作面的瓦斯涌出数据进行了深入研究，包括3次瓦斯突出事件和2次未突出事件的时间序列。研究结果显示，不论是否发生瓦斯突出，Hurst指数均大于0.5，这表明工作面瓦斯涌出量存在正相关性。在未发生突出时，这种正相关性更为显著，同时有效关联长度也更长，揭示了瓦斯涌出的动态规律和潜在的安全预警信息。" 在煤矿安全生产中，瓦斯涌出是至关重要的问题，因为它直接影响到矿工的生命安全和煤矿的生产效率。传统的瓦斯涌出预测方法往往基于统计模型或线性理论，难以准确捕捉到瓦斯涌出的非线性和复杂性。而本文提出的R/S分析法，是一种能够揭示时间序列内在分形结构的方法，特别适用于处理具有长程相关性的数据，如工作面瓦斯涌出量。 R/S分析法的核心在于通过比较不同尺度下的数据自相关性，来确定数据的分形特性。当Hurst指数H大于0.5时，表示时间序列具有正相关性，即过去的趋势在一定程度上可以预测未来的变化。在本研究中，无论是在瓦斯突出还是未突出的情况下，Hurst指数均大于0.5，这说明工作面瓦斯涌出量的演变具有一定的连续性，对于预测和预防瓦斯突出事故具有实际意义。 MATLAB2009b环境下的算法实现则增强了研究的可操作性和准确性，通过模拟白噪声和有色噪声序列，研究人员验证了R/S分析法的有效性，确保了所得到的Hurst指数和有效关联长度的可靠性。 此外，通过对鹤壁十矿1113工作面的具体案例分析，文章不仅验证了理论的适用性，还揭示了工作面瓦斯涌出量在突出前后不同的动态特征。未突出时，更高的正相关性和有效关联长度可能意味着瓦斯涌出的稳定性，而突出时这些指标的降低则可能预示着地质条件的变化，有助于提前识别潜在的危险情况。 关键词如“炮采工作面”、“瓦斯涌出”、“瓦斯突出”、“时间序列”、“R/S分析”和“Hurst指数”都突显了研究的核心内容和方法，这些概念和方法对于理解和改进煤矿瓦斯安全管理具有深远的影响。中图分类号TD712则将该研究定位在矿业工程领域，文献标志码A则表明这是一项原创性研究，文章编号0253－2336(2011)12－0051－05则提供了文献的引用信息。