缓倾斜煤层顶煤冒放性评价

秦落铭

(沁和能源集团有限公司永安煤矿，山西 沁水 048200)

煤炭是我国最重要的一次性消费能源，在全国范围内储量丰富，地质赋存条件也是各种各样的。就煤层赋存的厚度、倾角而言，煤厚大于5 m以上的厚煤层占总储量的45%;缓倾斜煤层占48%，急倾斜煤层占31%［1－2］。而以往开采缓倾斜厚煤层主要采用长壁倾斜分层冒落法和充填法。这些常规的采煤法，在技术经济合理性方面都存在着不同程度的机械化程度低、煤炭回采率低、安全程度低、经济效益差等问题。我国在1982年首先在沈阳蒲河矿进行了特厚煤层综放开采的工业性试验，取得了成功。至此，综采放顶煤开采技术开始在我国有条件的地区推广开来。可以说，综放开采是厚煤层开采的优化开采技术，提高了煤炭资源的回采率，符合可持续发展的观点。

顶煤冒放性研究属于放顶煤开采的核心问题。而放顶煤的冒放性评价属于非常复杂的问题，其设计的影响因素是多方面的，具有一定的模糊性。因此，利用模糊数学的知识对放顶煤的冒放性评价是合适的。以往采用较多的方法是对各影响因素进行模糊打分［1］，最后得出模糊隶属度。本文采用的模糊数学则是建立单因素模糊隶属度函数，结合模糊权向量给出综合模糊隶属度，避免了打分过程中的主观性［3－4］。

1 缓倾斜煤层顶煤冒放性等级的划分

1．1 顶煤冒放性影响因素的确定

根据我国已有的缓倾斜煤层顶煤冒放性研究分析表明，影响煤与瓦斯突出的主要因素为6个：开采深度、煤层厚度、顶煤的单向抗压强度、夹矸层厚度、煤体内裂隙的发育程度、直接顶岩层的充填系数等，

1)开采深度。从宏观上来看，100 m深度以内的煤层，煤壁前方的支撑压力对顶煤基本无压力作用，顶煤的冒放性极差，不宜使用放顶煤开采;一般来说，煤层埋深越深，放顶煤的效果越好。

2)煤层厚度。由于放顶煤开采时，底层煤一般是2～3 m，对煤厚要求最小的一次采全高放顶煤开采，其采放比一般是1∶3，因此，放顶煤开采的煤层最小临界厚度为［2］。

3)顶煤的单向抗压强度。煤层强度对顶煤的冒放性有直接的影响，一般用普氏系数f来表示煤层的强度大小，而f=RC/10，其中RC为顶煤的单向抗压强度。一般来说普氏系数越小，顶煤的冒放性越好。

4)夹矸层厚度。煤层中出现夹矸层是很普遍的现象。经过现场观测证明，0．3 m以下的夹矸层多呈片状或板状冒落，对顶煤冒放性影响不大。一般来说，夹矸层越厚，对顶煤的冒放性影响越大。

5)煤体内裂隙的发育程度。煤体内的裂隙包括微观裂隙和宏观裂隙，其中微观裂隙对顶煤冒放性影响不大，宏观裂隙对顶煤的冒放性影响较大，这是因为宏观裂隙的存在直接影响导致了煤体强度。根据文献中提出的裂隙分形特征值ND来表示煤体内裂隙的发育程度。显然ND越大，顶煤的冒放性越好。

6)直接顶岩层。无论从顶煤的回收效果还是矿压控制的角度来看，都希望直接顶跨落后能够充填满采空区。因此，选用直接顶的充填系数K来衡量直接顶岩层对顶煤冒放性的影响。一般说来，充填系数K越大，顶煤的冒放性越好［1］。

1．2 顶煤冒放性的分类

结合以上6个影响因素和现场的统计资料，将顶煤的冒放性分为以下 5 类，即 V={v1，v2，v3，v4，v5}。

Ⅰ类：冒放性极好。只要选择合适的支架和开采工艺参数，可获得很好的技术经济指标。

Ⅱ类：冒放性好。只要选择合适的支架和合适的放煤口尺寸和位置，可获得好的技术经济指标。

Ⅲ类：冒放性中等。在选择合理的架型基础上，采取合理的采煤工艺和参数，可获得较好的技术经济指标。

Ⅳ类：冒放性较差。除选择合理的架型外，必须采取专门的顶煤破碎处理措施，才可获得较好的技术经济指标。

Ⅴ类：冒放性差。即使采取了专门的顶煤破碎处理措施，也无法获得较好的技术经济指标。

1．3 顶煤冒放性影响因素的取值

为了利用模糊综合评价模型对顶煤的冒放性分类评价，现根据以上所述和现场的统计资料，将上述6个影响因素具体化，形成单因素模糊评价指标，见表1。

表1 顶煤冒放性模糊分类单因素指标表

2 缓倾斜煤层顶煤冒放性评价模糊综合评价模型

缓倾斜煤层顶煤冒放性评价是多层次、多目标、多因素控制的复杂模糊系统，对这类系统进行评价具有模糊性。本文运用了最大隶属度原则和加权平均原则相结合的方法对顶煤冒放性进行了模糊综合评价。

2．1 建立评价对象的因素集

在模糊综合评价法中，因素是参与评价的评价指标，而在对顶煤冒放性的定量综合评价时，需建立评价对象的因素集：U={u1，u2，u3…uj…un}，用其来参与评价n个影响因素的实际测定。

2．2 建立评价对象的标准因素集

在建立评价对象因素集的同时，还存在与各个影响因素相应的顶煤冒放性类别的集合：V={v1，v2，v3…vj…vn}。

2．3 确定评价因素的模糊权向量

通常各因子的重要程度不同，对每个因子赋与一个相应的权重构成权重集。因子的权重值确定方法如下：

式中：ci—因子ui的实测数值;

si—因子ui是顶煤冒放性类别的标准值;

wi—因子ui的权重值。

在模糊综合评价中，ai本质上是因子ui对评价事物的重要程度，为进行模糊运算，对各因子的权重值进行归一化运算，得出因子的权重ai：

2．4 确定单因素评价矩阵R进行单因素评价

关于隶属度的确定，从一个ui出发进行评价，以确定评价对象对评价集元素vj的隶属度rij(j=1，2，…，m)。ui属于第j类冒放性情况的隶属函数为：

上述n项因子指标，分别计算出权重后，组成一个1×n模糊权重集：

式中：rij—因子ui对j类冒放性的隶属度;

ci—因子ui的实测数值;

si，j—因子 ui第 j类冒放性标准。

对第i个因子ui评价的结果组成单因素模型评价集Ri=(ri1，ri2，…，rim)。根据以上计算过程可得到相应于每个因子的单因素模糊评价集：

若共有n项影响因素m类冒放性，将第i个单因素模糊评价集Ri的隶属度为行组成单因素评价矩阵，则可写出下列n×m阶的模糊距阵R。

2．5 综合评价。

单因素模糊评价仅反映一个因子对评价对象的影响，而未反映所有因子的综合影响，也就不能得出综合评价的结果。模糊综合评价考虑所有因子的影响，将模糊权向量A与单因素模糊评价矩阵R复合，得出每个被评价事物的模糊综合评价向量B。

其中，bj称为评定指标，它是综合考虑所有因子的影响时，评价对象对评价集中第j个元素的隶属程度。显然R的第i行表示第i个因子影响评定对象时对各个评价元素的隶属程度，第j行表示第j个因子影响评定对象时对各个评价元素的隶属程度。因此，每列元素再乘以相应的因子权数，更为合理地反映每个因素的综合影响［5］。

3 工程实践应用

为了更好地利用上述模型进行模糊评价分类，本文选取了10组煤层厚度不大于7 m的放顶煤开采案例和10组煤层厚度大于7 m的放顶煤开采案例。此时，表1单因素指标中的煤层厚度一列只需选取前者作为评价标准。表2和表3分别给出相应的案例。

表2 煤厚不大于7 m案例表

表3 煤厚大于7 m案例表

根据表2，最终确定煤层厚度不大于评价对象因素集为：

煤层厚度大于评价对象因素集为：

以序号为10的案例样本计算为例，根据模型计算得到的各因子的权重为：

其他的各案例样本，根据上述的模糊综合评价模型，通过利用matlab［6］编程可以求解得到，各案例相对各分类的综合隶属度以及相应的判别级别，见表4。

根据文献［1］的统计资料可知，上述求解得到的结果与实际情况基本一致。上述10个煤层厚度不大于7 m已知的放顶煤开采案例有8个案例，只要选择合适的支架和放煤工艺参数，就能获得较好的放煤效果和技术经济指标;上述10个煤层厚度大于7 m已知的放顶煤开采案例有6个案例，只要选择合适的支架和放煤工艺参数，就能获得较好的放煤效果和技术经济指标。

表4 评价结果表

4 结论

1)本文给出了一种新的利用模糊数学的知识进行顶煤冒放性评价的技术途径。在使用模糊综合评价的模型过程中，没有了以往需要进行专家打分一项，减少了人为主观性。

2)通过案例计算，可以看出模型的适用性较好，能够给出较为准确的预报数据。

3)综采放顶煤开采技术提高了煤炭的回采率，而研究顶煤的冒放性是决定是否采用放顶煤技术开采的先决条件。因此，顶煤的冒放性研究具有其现实意义与实际背景。

［1］ 宋选民．综放采场放顶煤冒放性控制理论［M］．北京：煤炭工业出版社，2002：3－10．

［2］ 杜计平，孟宪锐．采矿学［M］．徐州：中国矿业大学出版社，2009：138－140．

［3］ 汪 浩，马武生．Fuzzy综合评价模型在京杭大运河扬州段水质评价中的运用［J］．淮海工学院院报，2008，17(4)：57－60．

［4］ 韩中庚，杜剑平．淮河水质污染的综合评价模型［J］．大学数学，2007，23(4)：133－136．

［5］ 蒋泽军，王丽芳，高宏宾．模糊数学教程［M］．北京：国防工业出版社，2004：35－37．

［6］ 张志涌，杨祖樱．MATLAB教程［M］．北京：中国航空航天出版社，2006：55－70．