摘 要：本文首先进行了GIS平台的构建，然后研究了瓦斯涌出预测关键技术及实现，对提高采掘工作面瓦斯涌出预测的准确性、决策科学性和直观性具有较强意义和价值，供借鉴参考。
关键词：采掘工作面；瓦斯涌出；GIS
煤炭开采过程中，瓦斯一直是威胁安全生产的重要因素之一，尤其是一些高瓦斯矿井，问题更加突出。工作面瓦斯涌出量是一个受到上覆岩层、开采方式、煤层厚度、埋深、地质构造、瓦斯含量等多种因素影响的变量。对瓦斯涌出规律进行系统研究涉及到大量信息和地理坐标相关的多种因素，仅仅用常规数学方法难以解决。随着计算技术的发展，国内外学者已经把GIS和可视化技术应用矿业领域，在区域瓦斯涌出预测、煤与瓦斯突出预测等方面进行了可视化研究。文中将GIS(Geographic Information System)技术和方法引入到采掘工作面瓦斯涌出预测中，应用C++Builder软件，结合采掘瓦斯涌出量性能化预报方法，介绍一套煤矿采掘工作面瓦斯涌出预测系统。该系统集合了计算机技术、地学理论、数学理论、立体空间科学、信息管理系统技术，为采掘工作面瓦斯预测提供了集成的数据环境和可视化的分析平台，利用多源信息复合和多源数据无缝对接，实现瓦斯涌出预测与煤矿安全管理决策的一体化，使瓦斯涌出预测向多参数、多目标、多维、自动化方向发展，能科学指导生产矿井工作面的风量分配与瓦斯管理，能提高采煤工作面瓦斯涌出预测的准确性、决策科学性和直观性。
1.GIS平台的构建
1．1系统总体设计
预测系统以ESRI(美国环境系统研究所)的Arc View为基础地理信息平台，设计出适应现场需要的用户界面和基础图形。利用C++Builder开发预测决策模块，编译成动态链接库，链入Arc View。该模块负责对采集的大量数据进行复杂分析计算，给出工作面瓦斯涌出预测数据，并绘制出图表。
1．2图形数据处理与图文数字化
系统采用的基本图件是采掘工程平面图。把连续空间分布的地图模型转换成离散的数字模型，便于计算机识别，处理和存储。图形数据采用扫描仪跟踪方式数字化，支持扫描矢量化和数字化仪、边矢量化、边输入图形对象的基本属性，原有的CAD等矢量图也可由系统直接读取。
1．3属性数据库的设计
系统数据量特别大，不仅有具有空间定位特征地理要素的属性数据，还有大量描述地理要素空间分布位置的空间数据，并且这2种数据之间具有不可分割的联系。GIS基础平台提供图形数据与属性数据的交互和索引，属性数据可以从支持ODBC(Open Data Base Connectivity)的关系数据库中直接读取，也可以从格式化文本中读取。
系统用到的数据表比较多，主要有区域瓦斯、煤层赋存、地质构造、采掘工艺和生产环境数据表。区域瓦斯数据表主要存储采掘工作面位置、回风顺槽瓦斯浓度、上隅角瓦斯浓度和工作面瓦斯浓度等瓦斯相关信息；煤层赋存数据表主要存储煤层厚度、煤层倾角、埋藏深度等相关信息；地质构造数据表主要存储断层、褶曲、向斜、背斜等相关信息；采掘工艺数据表主要存储炮采、普采、综采、综放、炮掘、综掘等相关信息；生产环境数据表主要存储相邻采空区、相邻煤层、地应力、顶底板岩性等相关信息。
1．4系统功能
GIS系统成功实现多源信息的复合与集成后，信息显示和数值计算大为方便，其结果均可在界面上直观显示出来。系统功能主要分为:数据录入模块、数据查询模块、预测决策模块和数据输出模块4个部分。
数据录入模块主要实现预测区域的属性资料选择、手动输入数据、自动读取文件数据、图形绘制与修改等功能；数据查询模块主要通过建立的属性数据库，实现各类信息的统计分析、查询、检索、修改等功能；预测决策模块主要依据区域瓦斯、煤层赋存、地质构造、采掘工艺和生产环境数据表中的数据，结合采掘瓦斯涌出量性能化预报方法，计算分析出区域瓦斯分布，并以区域图形或等值线方式显示区域瓦斯涌出预测分布，可查询某坐标或某工作面的瓦斯涌出预测情况，可提出相应的应对措施；数据输出模块主要实现图形输出、区域瓦斯涌出预测结果文件化和输出正式文档。
2.瓦斯涌出预测关键技术及实现
2．1影响因素的选择
瓦斯涌出预测影响因素的选取原则:在采掘工作面设计阶段及实际生产过程中，现场易测，资料可查，图纸可量。基于此原则，影响掘进和回采工作面瓦斯涌出的相同因素有:煤层厚度、煤层倾角、埋藏深度、岩性、断层、褶曲、向斜、背斜、裂隙、相邻采空区、相邻煤层、集中应力、软煤带和构造薄煤带等；影响掘进瓦斯涌出的不同因素有:掘进工艺、巷道类型、巷道进尺、巷道断面和相邻巷道等；影响回采瓦斯涌出的不同因素有:回采工艺、推采方向、顶板管理、瓦斯排放和产量波动等。
2．2预报模型
2．2．1掘进工作面瓦斯预测基本模型
(1)
式中Q为掘进工作面瓦斯涌出量的预报值，m3/min；kf为掘进工作面瓦斯涌出富裕系数；q为掘进工作面瓦斯涌出基本量，m3/min；ki为掘进工作面瓦斯涌出影响系数，i=1，2，3，…，n；L为巷道累计进尺，m；qb为百米瓦斯涌出增量，m3/min。
2．2．2回采工作面瓦斯预测基本模型
(2)
式中Q为回采工作面瓦斯涌出量的预报值，，m3/min或，m3/(t·d)；kf为回采工作面瓦斯涌出富裕系数；为回采工作面瓦斯涌出基本量，，m3/min或，m3/(t·d)；ki为回采工作面瓦斯涌出影响系数，i=1，2，3，…，n。
2．2．3瓦斯涌出影响系数的确定
瓦斯涌出影响系数分回采和掘进影响系数序列，分别对影响回采和掘进瓦斯涌出每个因素进行确定。以顶底板岩性影响掘进工作面瓦斯涌出确定系数为例，其煤层顶、底板岩性及透气性能直接影响瓦斯赋存量的大小。一般来说，砾岩的透气性大于砂岩，砂岩的透气性大于泥岩。煤层顶板若为砾岩，煤层瓦斯易流失，煤层内瓦斯含量偏少。煤层顶板多为泥岩、砂质页岩、砂岩、砾岩等组成，底板多为泥岩、炭质页岩、黏土岩、砂岩和石灰岩等组成。采用煤层之上50 m范围内各岩层厚度所占50 m厚度的比例与该岩性影响系数的乘积之和来表征顶板岩性影响掘进工作面瓦斯涌出系数，采用煤层之下30 m范围内各岩层厚度所占30 m厚度的比例与该岩性影响系数的乘积之和，再加上煤层赋存深度的相关影响，来表征顶板岩性影响掘
进工作面瓦斯涌出系数。其基本函数关系见式(3)，煤层掘进顶底板岩性、厚度关系见表1。
(3)
式中k顶为顶板岩性影响掘进工作面瓦斯涌出系数；mi为煤层上第i岩层厚度(i=1，2，3，…，n)，m；Yi为第i岩层岩性影响系数(i=1，2，3，…，n)，取0．7～0．9；H为煤层赋存深度，m。
表1顶底板岩性、厚度表 m
2．3功能实现
2．3．1复杂运算
系统借助于C++编译动态链接库来实现复杂预测功能的计算，然后用ArcView的二次开发语言Avenue实现动态链接库的调用。掘进工作面瓦斯涌出预报参数输入功能和掘进工作面瓦斯涌出量计算结果功能分别见图1和图2．
图1掘进工作面瓦斯涌出预报参数输入
图2掘进工作面瓦斯涌出量计算结果
2．3．2瓦斯涌出量预测图形生成
瓦斯涌出量预测以工作面实际月进度为单元，对设计采区、生产采区或即将生产的采区至少一个月要更新一次数据，重新进行计算。预测依据矿井的瓦斯监测日报、矿井通风月报、采掘工程图纸、钻孔、矿井通风系统图、矿井地质说明书和井下煤层巷道等数据资料，利用掘进或回采预测模型对相关因素进行计算，得到相关点的瓦斯涌出量，然后利用ArcView的Contours工具生成矿井瓦斯涌出量等值线图(图3)。在生成的矿井瓦斯涌出量等值线图上，可提取任意点的预测数据或多边形预测平均值、最大值和各节点的预测数据等，并将这些信息存入指定的文件。
图3矿井瓦斯涌出量等值线图
3.结论
1)将GIS技术引入到采掘工作面瓦斯涌出预测中，结合了数据库技术、C++Builder技术、瓦斯涌出预测技术等相关技术，建立相应的煤矿采掘工作面瓦斯涌出预测系统，提供了集成的数据复杂计算和可视化平台，实现了瓦斯涌出预测与管理决策的一体化，使瓦斯涌出预测向多因素、多目标、多维、自动化方向发展。
2)利用了采掘瓦斯涌出量性能化预报方法及部分改进的影响系数确定方法，依托大量数据的计算，提高了工作面瓦斯涌出预测的准确性和相关决策的科学性。
3)采掘工作面瓦斯涌出预测结果可用数据库方式、等值线图、区域着色图和文本文件表示，与工程图结合生成区域瓦斯涌出预测图，在GIS系统下可实现预测结果的可视化。该方法工程投入少，简便易行，直观易懂，推广应用前景广阔。
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