煤矿研究

为了识别导致煤与瓦斯突出的因素，并制定预防措施以降低事故率，本研究基于“2-4”模型建立了煤矿瓦斯突出事故的成因分类框架。分析了93起重大煤矿瓦斯突出事故的直接原因、间接原因、根本原因和根源原因，揭示了各类事故原因的具体表现和主要因素，并提出了相应的控制措施。研究结果显示，事故原因可分为13类因素，包括不安全的操作行为、物态条件、间接因素和根本因素，其中违章放炮、突出前兆、安全意识不足、培训管理不完善和安全意识低等因素是事故发生的主要原因。

针对煤矿设备故障模式先验未知的挑战，提出了一种煤矿设备健康状态评估方法。通过分析滚筒轴座的振动数据建立时间序列，并选取正常运行特征参数作为基础模态集，设计了基于模态的健康状态预测方法。该方法主要依据频率贴近度选择特征参数，并通过训练建立最优模态集。应用于兴隆庄煤矿选煤厂设备监测中，结果表明，该方法能够有效区分设备的正常与故障状态，具有运算量适中的特点。

为提升煤矿冲击地压监测预警精度，自动化水平，从冲击地压发生载荷出发，提出分源监测思路，开发了新型煤矿冲击地压综合监测预警平台。研究表明，基于现场监测数据，通过属性权重和等级权重赋予每种预警指标，动态生成综合权重，采用分源权重综合预警方法，避免主观误差，确保预警客观可靠。平台集成了接口融合、格式转化、统计分析、多参量预警等功能，大幅提升了预警效率和效果。

为确保煤矿安全监控系统监控效果可靠，根据相关规定建立了合规性评估体系，包括设备安装、配置、系统运行维护、异常统计分析和平台运行组件等标准。基于开源GIS技术实现了矿井巷道布局的矢量化，结合实时监测数据，制定了各项评估方法。研发了煤矿安全监控系统自我检测系统，并成功应用于煤矿实地，有效支持系统异常的自动识别。

针对煤矿矿震分类缺乏定量化指标、矿震传播规律不明确、危险性矿震难以识别等问题，综合运用数值模拟、理论分析及现场实测方法，对煤矿矿震进行了分类。通过UDEC数值模拟模拟了震动波在节理岩体中的传播过程，并结合微震监测数据，统计分析了矿震震动波传播过程中质点峰值速度和震动波能量的衰减规律，初步探讨了危险性矿震的判别方法。研究结果显示：煤矿矿震可分为采动破裂型、巨厚覆岩型和高能矿震型3种，其中高能矿震型可进一步分为煤体内爆型、顶板失稳型和断层活化型。根据矿震对井下人员或设备造成的影响，可将矿震分为正常矿震和危险性矿震两大类。矿震震动波传播受多种因素影响，特别是在煤岩体中，不连续面对震动波传播起着显著作

通过对我国煤矿“十一五”期间的事故数据进行统计分析发现，煤矿安全生产状况显著改善，事故死亡人数和事故起数总体呈现明显下降趋势；煤矿百万吨死亡率也显著减少。2006年至2010年间，煤矿百万吨死亡率下降了63.3%。尽管瓦斯事故死亡人数和事故起数有所减少，但其在总体比例中仍稳定，仍是主要的事故类型之一。根据事故发生原因，提出了具体的预防对策。

为了实现煤矿安全监控系统在移动设备上的同步监测和分析，开发了基于Android系统的移动监控平台。该平台能够实时采集监控数据，并即时显示井下环境和报警信息。用户可随时选择监测点和时间段，分析环境变化趋势并统计异常数据。

为提升生产安全和突出预测准确性，对安顺煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行现场跟踪和统计分析。确定了突出敏感指标及其临界值的选定标准和测试方案。研究表明，钻孔瓦斯涌出初速度q是该矿突出预测的关键指标，其临界值定为q=5 L/min。这些理论数据和参数为实际突出预测提供了重要支持，并已初步验证。

煤矿不仅需要遵循法律法规规定的安全标志，还应根据实际环境增设一些辅助的、非标准的标志。研究煤矿安全标志的设计依据得出如下结论：法律法规、隐患分析、‘三违’数据、事故分析以及目视化管理都可以作为煤矿企业安全标志设计的有效依据。法律法规是煤矿安全标志设计的基础。其次，煤矿作业场所的隐患分析、作业人员的‘三违’数据统计与事故数据分析为安全标志的设计提供了现场依据。而目视化管理则为安全标志的设计提供了目视化理论与实践依据。最后，借鉴国外及其他行业的安全标志设计经验可以作为煤矿安全标志的补充参考。**

东部草原的露天煤矿开采多年后，周边草原生态系统的植被种群和土壤养分发生了显著变化。本研究以宝日希勒露天矿坑周边2 km为半径的草原草场为研究对象，在不同方向布设了4条采样线，运用经典统计学和地统计学方法分析了矿区周边植被种群密度以及土壤有机质、速效磷、速效钾的空间分布特征。研究结果显示，矿区周边天然草地的平均有机质含量为56.44 g/kg，速效磷为7.89 mg/kg，速效钾为181.50 mg/kg。植被种群密度表现出从西向东逐渐增加的趋势，西部和东部的种群密度较高，中部较低。变异系数介于19.81%至37.62%之间，显示出中等变异性。有机质和速效磷的最佳拟合模型均为高斯分布。