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原文传递隧道瓦斯的动态监测与适时跟踪预报研究——以都汶高速公路紫坪铺瓦斯隧道为例

论文题名：	隧道瓦斯的动态监测与适时跟踪预报研究——以都汶高速公路紫坪铺瓦斯隧道为例
关键词：	隧道瓦斯;动态监测;适时跟踪预报;模糊趋势预测;自回归模型
摘要：	瓦斯是地质作用的产物，瓦斯的生存、运移、保存条件和赋存以及煤与瓦斯突出动力现象都是地质作用的结果，存在瓦斯地质规律。隧道瓦斯监测数据与施工因素相关的同时，还隐含其存在的瓦斯地质规律，因此，研究隧道瓦斯监测数据很有必要。为避免瓦斯灾害的发生，隧道安全技术和管理人员需要对整个瓦斯隧道建设过程中的瓦斯进行监测，加强瓦斯监测数据的分析对事故的预防以及事故后的处理带来更大的主动性。因此，在隧道内采取何种瓦斯监测方案以及如何从大量监测数据中最大限度地获取有用信息成为关键。本文以紫坪铺隧道为例，从隧道自身特点和隧道中影响瓦斯浓度的诸多因素出发，分析了紫坪铺隧道“高瓦斯”的原因；在分析隧道建设与矿井巷道主要差异后，构建了适合紫坪铺隧道瓦斯监测的网络系统；从多角度系统地分析了隧道瓦斯浓度监测数据的特点和瓦斯监测数据的规律；并分别选用了摆动模型、模糊趋势预测技术和疏系数自回归模型对瓦斯浓度进行了适时预测。论文的主要研究成果如下：（1）从瓦斯因素、地质因素及其它因素三个角度分析了紫坪铺隧道“高瓦斯”的原因。经分析得出影响紫坪铺隧道瓦斯的主要可能因素为：瓦斯压力、地质构造、煤体结构类型和隧道埋深。（2）结合隧道自身的特点和隧道瓦斯的影响因素，构建了适合紫坪铺隧道的瓦斯监测网络系统——遥控自动化监测系统与人工现场检测相结合的“双保险”方案。（3）从对瓦斯监测数据异常区间的认识入手，从形态上按照瓦斯涌出的速度及速度变化把隧道瓦斯浓度监测数据分为四大类，按照涌出异常持续时间长短把各大类又分成两子类，即Ⅰ—a、Ⅰ—b、Ⅱ—a、Ⅱ—b、Ⅲ—a、Ⅲ—b、Ⅳ—a、Ⅳ—b四大类，八子类；考虑到模型预测的实现难度，参照煤矿瓦斯监控系统对瓦斯监测数据形态的分析，进一步将隧道瓦斯监测数据异常区间划分为三角型、多峰型和增量型三类。从监测点点位布置上，把隧道瓦斯监测数据分为掌子面处监测数据、衬砌处监测数据、加宽带监测数据和回风口监测数据四种；又根据数据监测时间的长短分为短期数据、长期数据。（4）分析了爆破、不同采样位置（空间上）、不同时间段与不同地质背景下瓦斯监测数据的特征。分别得出：①爆破后的瓦斯浓度高于爆破前的瓦斯浓度；②不同采样位置的瓦斯浓度数据具不同特征，可从异常区间出现频率表现出来；③整体看,在相同的时间内瓦斯异常涌出的次数与掘进里程长度没有明显的正相关关系；但分段看，在相同的时间内瓦斯异常涌出的次数与掘进里程长度呈现不同比例系数的正相关关系；④超限并不是均匀分布在隧道内，即不同地质背景段出现超限频率不同。（5）根据紫坪铺隧道的工程地质条件，采用数学方法，提出了摆动模型、模糊模式识别的趋势预测技术和疏系数自回归三种瓦斯预测模型。通过对紫坪铺隧道施工过程中瓦斯监测数据的验证分析，证明这三种模型能够较好地指导该隧道的动态设计与施工，具有很强的实用性和可操作性。
作者：	杜敏铭
专业：	环境地质
导师：	邓英尔;许模
授予学位：	硕士
授予学位单位：	成都理工大学
学位年度：	2009
正文语种：	中文