今年7月底，国家煤矿安全监察局针对一些高瓦斯和低瓦斯矿井相继发生了煤与瓦斯突出事故的情况，要求强化煤矿瓦斯防治基础工作，立即组织开展矿井瓦斯等级鉴定。而开展矿井瓦斯等级鉴定，必须掌握瓦斯涌出量预测方法。
瓦斯涌出量预测方法是以煤层瓦斯含量及其分布规律，或以煤层瓦斯涌出量变化规律为基础，结合地质、开采等因素选取合理参数，预计瓦斯涌出量为多少的工作过程。所得的数据可以确定矿井或水平开采时采煤工作面和掘进工作面的瓦斯涌出量，从而划定矿井或水平开采时瓦斯涌出等级，进行矿井设计和选择瓦斯防治措施。
瓦斯涌出量预测方法
目前，在全国煤田勘探中瓦斯涌出量预测方法主要有以下几种。
一、梯度预测法
梯度预测法是最早被采用的一种预测方法，也是我国20世纪90年代矿井瓦斯涌出量预测普遍使用的预测方法。它是利用矿井已采瓦斯涌出量的实测资料，计算出瓦斯涌出量梯度，以预测深部采区的相对瓦斯涌出量。
二、类比法
根据生产矿井已采地区瓦斯涌出量的实测资料，计算出采煤工作面的相对瓦斯涌出量与煤层瓦斯含量的比值，还可计算出掘进巷道绝对瓦斯涌出量与煤层瓦斯含量的比值。在地质条件类似的临近新建矿井，利用这两个之间的比值，结合设计方案，进行新矿井瓦斯涌出量预测。
三、分形法
R/S分析是一种时间序列分析方法，是由赫斯特于1965年提出的，该方法在分形理论中应用较广。赫斯特分析R(T)/S(T)=R/S统计规律时发现存在如下关系式:R/S∝(T/2)H，式中H—赫斯特指数。H=1/2，当赫斯特研究了江河的流量、泥浆的沉积等自然现象之后， 发现当H>1/2时，意味着持久性，即所研究物理量时间序列不是相互独立的，而具有相关性。进一步研究表明，当H>1/2时，用平均的观点看，过去的一个增长趋势意味着将来的一个增长趋势，反之亦然，即过程有持久性；当H<1/2时，过去的增量与未来呈负相关，过程具有反持久性。因此，R/S分析在时间序列中具有很强的预测预报作用。
四、灰色系统理论与模糊数学预测法
灰色系统是邓聚龙教授提出的一种新的系统理论，灰色系统理论是通过一系列数据生成方法(直接累加法、移动平均法、自适性累加法等)将本没有规律的、杂乱无章的或规律性不强的一组原始数据序列变得具有显著规律性，高度的概括性，而且使预测精度高，具有明显的确定性。由后残差检验结果，灰色系统预测拟合精度为好，预测结果正确可靠。由矿井相对瓦斯涌出量测量可知，灰色预测值与实际测量值基本吻合，说明对矿井未来瓦斯涌出量预测都不会有太大的误差，除非开采方式改变或地质条件变化，才有可能造成测量结果的失真情况。
五、神经网络模型预测法
BP算法在1985年由Rumelhart等提出，该方法系统地解决了多层神经元网络中隐单元层连接权的学习问题，并在数学上给出了完整的推导。采用BP算法的多层神经网络模型一般称为BP网络。多层神经网络模型的一般拓扑结构如图1所示。结合问题的实际情况，本模型采用Sigmoid型函数:f(x)=11+e-x。通过证明将样本输入神经网络模型进行仿真，其相对误差分别为4.43%、6.5%、2.11%，可以看出神经网络预测具有较高的精度。
六、分源法
分源法是按照矿井生产过程中瓦斯涌出源的多少、各个矿井瓦斯源涌出瓦斯的大小，来预测矿井各个时期的瓦斯涌出量，为矿井通风设计提供更合理的矿井瓦斯涌出资料，并为高、低瓦斯煤层如何合理配采，减少矿井瓦斯涌出不均衡提供科学依据。
七、三维灰趋势面分析法
趋势面分析法是用数学方法研究地质变量的空间分布与瓦斯量变化规律间相互关系的一种多元统计分析方法。在一定意义上说，所谓“趋势”，就是排除了局部起伏后比较规则的变化。灰趋势面法的预测结果优于同等条件下的矿山统计法和瓦斯含量法。
八、瓦斯地质数学模型法
瓦斯地质数学模型法通过研究瓦斯地质规律，分析瓦斯涌出量的变化规律，筛选影响瓦斯涌出量变化的主要地质因素。在此基础上，根据矿井已采地区的瓦斯涌出量实测资料和相关的地质资料，综合考虑包括开采深度在内的多种影响因素，采用一定的数学方法，建立预测瓦斯涌出量的多变量数学模型，利用所建立的数学模型，对矿井未采区域的瓦斯涌出量进行预测。在数学模型建立之后，未采区域的瓦斯涌出量预测可根据不同情况采用不同的方法进行。①未采区域有完整的设计图。对深部未采工作面进行瓦斯涌出量预测，应以深部设计工作面为统计单元，根据预测方程(由已采工作面建立)中所选入的自变量，采用与已采区域相同的取值方法，对各自变量逐一取值代入预测方程，便可计算出每个设计工作面的相对瓦斯涌出量预测值。未采区域掘进巷道的瓦斯涌出量预测方法类似。②未采区域只有规划设计，无完整的设计图。在这种情况下，未采区域的预测结果可以用预测等值线的形式来表示。
含一个隐含层的BP网络模型
九、基于GIS的瓦斯预测法
利用地理信息系统技术和计算机技术实现瓦斯预测的科学化自动化管理，基于ArcView的瓦斯预测信息管理系统的总体结构及系统功能进行了分析和设计。瓦斯预测信息管理系统是基于瓦斯地质理论预测瓦斯的成果，着眼于运用现代化手段提高工作效率和管理水平，对瓦斯预测进行信息化管理提供矿用矢量图形系统，可生成采掘工程平面图，瓦斯含量等值线图，瓦斯压力等值线图，瓦斯地质图等重要图件，能实现这些图形的快速更新、查询、打印等功能。通过各实测数据的输入，比较准确地预测出瓦斯涌出危险区。利用地理信息系统技术组织、管理与瓦斯预测有关的各类数据，建立数学模型，进行瓦斯涌出危险区域的预测预报。
存在的问题
这些方法在及时有效预测瓦斯涌出量方面，近年来确实发挥出了显著的效用，但各种预测方法都有它的适用条件。实际上，这些预测方法在使用过程中都可能产生较大的误差，瓦斯涌出量预测技术本身还存在着一些需要改进的问题。
一、瓦斯涌出量预测方法本身的不可靠性
建立在数理统计基础上的矿山统计法，其依据矿井瓦斯涌出量开采深度变化的统计规律，所以其不可靠性主要是由统计过程产生的。以煤层瓦斯含量为基本预测参数的瓦斯含量法，这种方法通过计算井下各涌出源的瓦斯涌出量，得到矿井或某一预测范围的涌出量预测值，因此煤层瓦斯含量法产生的不可靠性主要是由各个瓦斯源的计算方法产生。由一定的数学方法建立预测瓦斯涌出量的多变量数学模型法，利用所建立的数学模型对矿井未采区瓦斯涌出量进行预测，其主要的不可靠性来自数学方法和数学模型。
二、预测指标的不完全性
由于预测影响因素比较多，在具体的计算中也不可能考虑到所有的预测影响因素。同时，由于预测系统的灰色性，导致预测中许多影响因素不可知。因此，预测指标是不完全的。
三、预测过程的主观性与经济实用性
分析预测过程耗费大量的人力和物力，而且由于认识上的不同和主观意识的差异，瓦斯涌出预测结果会因人而异。
四、预测结果的非动态性
反映瓦斯涌出条件的瓦斯地质数据随煤矿生产过程而不断变化，但传统的预测结果是静态的，不能随着瓦斯地质数据的累积而及时更新，所以就不能及时提供最新、准确的预测成果。
五、预测方法本身的缺陷
预测方法不便于组合不同涌出影响因素以分析其相关性，各因素之间的影响关系不能完全反映，因此预测方法需要进一步改进。
六、预测结果不便于综合分析
数据与结果是分离的，不便于数据的一致性验证和数据的历史性分析与永久保存。因此，预测结果的综合分析需要进一步改进。
可见，矿井瓦斯的涌出量预测技术随着科学技术的不断发展，今后必将不断提高，瓦斯预测方法也会不断增多。只有通过预测值与预测实际情况的比较，修正预测方法与模型，从而形成比较完备、精确、可靠和经济的预测方法与模型，同时紧密结合瓦斯涌出量预测方法、预测模型、预测系统本身、预测经济花费、预测可靠性和一致性，以及预测结果的动态性这6个方面进行深入研究，才能在矿井开采深度不断延伸、煤炭赋存地质条件复杂多变等情况下，得到最准确的瓦斯涌出量预测数值。
编辑 余茂君
