پیش‌بینی انتشار گاز زغال بر اساس عدم قطعیت‌ گازخیزی در معادن زغال‌سنگ

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی امیرکبیر

2 دانشیار مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی امیرکبیر

3 استادیار مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی امیرکبیر

چکیده

پیش‌بینی انتشار گاز زغال قبل از استخراج بسیار دشوار است زیرا به عواملی از جمله زمین‌شناسی، جغرافیا و بهره‌برداری(عملیاتی) بستگی دارد. گازخیزی، یکی از مهم‌ترین پارامترهای ارزیابی انتشار گاز در لایه زغال‌سنگ در طول استخراج و پس از آن است. مهمترین هدف از بررسی مطالعات گازخیزی، تعیین حجم گازی است که در اعماق مختلف، به هنگام استخراج زغال از آن متصاعد می‌شود زیرا محاسبات مربوط به حجم هوای لازم برای تهویه معادن زغال، به طور عمده بر این اساس انجام می‌گیرد. مقادیر زیاد گاز آزاد شده در طول استخراج معدن موجب نگرانی در مورد جریان هوای کافی برای تهویه و ایمنی کارگران می‌شود. از این رو، عملکرد سیستم تهویه برای یک معدن زیرزمینی بسیار مهم است. در این مقاله، ابتدا عدم قطعیت گازخیزی در یک لایه زغال‌سنگ بررسی می‌شود که از داده‎های مرکزی 64 گمانه اکتشافی استفاده شده است. بعد از شناسایی لایه‌های مهم زغال‌سنگ از نظر انتشار گاز، مدلسازی واریوگرام برای گازخیزی انجام شد تا توزیع تعریف شود. شبیه‌سازی‌های متوالی برای ارزیابی تصادفی گازخیزی انجام شدند. سپس روشی برای پیش‌بینی انتشار گاز بر اساس روش شبیه‌سازی تصادفی، مونت کارلو ارایه شده است. برای بهبود صحت و اطمینان از پیش‌بینی انتشار گاز، عوامل مختلفی که بر میزان انتشار گاز تاثیرگذارند، مورد تحقیق قرار گرفتند و عامل اصلی تعیین‌کننده میزان انتشار گازها با داده‌های معدن و تحلیل حساسیت تعیین شد. به این منظور شش عامل برای پیش‌بینی انتشار گاز انتخاب شده که شامل گازخیزی لایه اصلی، ضخامت لایه اصلی، آهنگ پیشروی، آهنگ تولید، گازخیزی لایه‌های مجاور، ضخامت لایه‌های مجاور است. خطای نسبی این روش 2 درصد و خطای میانگین 57/0 است. نتایج نشان می‌دهد که مدل ارایه شده، برای استفاده در یک معدن زیرزمینی زغال برای تعیین مقدار گاز منتشر ‌شده و تهویه مناسب دقت کافی دارد. همچنین مقدار پیش‌بینی شده اساسا با مقدار واقعی سازگار و روش پیش‌بینی انتشار گاز بر اساس تئوری عدم ‌قطعیت قابل اعتماد است و همچنین روشی مناسب برای پیش‌بینی و ارزیابی انتشار گاز زغال‌سنگ در آینده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Prediction of Gas Emission quantity based on gas content uncertainty in coal mines

نویسندگان [English]

  • Shokofe Rahimi 1
  • M Ataeepour 2
  • Hasan Madani 3
1 Amirkabir University of Technology
2 Amirkabir University of Technology
3 Amirkabir University of Technology
چکیده [English]

Prediction of gas emission before mining is difficult since it depends on a number of geology, geographical, and operation factor. The gas content is among the most important parameters for the assessment of gas emission through the coal layer both during and after the mining operation. The most important objective followed by studying the gas content is to evaluate the volume of gas that will emit upon extracting the coal from different depths, as it comprises a fundamental basis for the calculation of the required air volume for ventilating the coal mine. The large amounts of gas released during mining present concerns about sufficient airflow for ventilation to ensure worker safety. Hence, the functions of mine ventilation system are vital for an underground mining system. In the present study, the central data from a total of 64 exploratory boreholes was utilized. Once finished with identifying the most important coal layers in terms of gas emission, the variogram modeling as performed to define the distribution of the gas content across the coal layer. Subsequently, simulations were performed to stochastically assess the gas content. So, an approach is provided for the prediction of gas emission based on a random simulation method, Monte-Carlo Simulation (MCS). For this purpose, six factors are selected for predicting methane emissions including main layer gas content, main layer thickness, advanced rate, production rate, adjacent layer gas content, adjacent layer thickness and main layer distance from adjacent layers. The result shows that the prediction model has enough prediction accuracy for application of actual engineering in the coal mine. The predicted value is also essentially consistent with the actual value and the prediction method based on the uncertainty theory is reliable.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Gas emission. monte-carlo simulation
  • prediction
  • Geostatistical simulation.uncertainty gas content
1- منابع 1. مدنی، حسن؛ 1381؛ «تهویه در معادن»، مرکز نشریه دانشگاهی، جلد اول، شماره صفحات.## 2. الهی، ابراهیم؛ 1393؛ (اصول طراحی تهویه در معادن»، دانشگاه سیستان و بلوچستان، انتشارات جهاد دانشگاهی واحد صنعتی امیرکبیر.## 3. Beretta, F.S., Costa, J.F., Koppe, J.C; 2010; “Reducing coal quality attributes variability using properly designed blending piles helped by geostatistical simulation.”, International Journal of Coal Geol. 84, 83-93.## 4. Cairncross B; Cadle, A.B; 1988; “Paleo environmental control on coal formation, distribution and quality in the Permian Vryheid formation, East Witbank Coalfield, South Africa”. International Journal of Coal Geology 9, 343–370.## 5. Cheng J; 2016; “Assessment of mine ventilation system reliability using random simulation method”, Environmental Engineering and Management Journal ،15(4): 841-850. ## 6. Cheng J; Zhang H; Xiaokun U; 2012; “Combination Forecast of Gas Emission in Coal Mine Based on Evidence Theory” ،China Safety Science Journal, 22(1): 106–111.## 7. Fu H; Shi D; 2013; “Study on Gas Emission Prediction Model Based on IGA-LSSVM” ،China Safety Science Journal, 23(10): 51–55.## 8. Fu, H; et al; 2014; "Gas emission dynamic prediction model of coal mine based on ACC-ENN algorithm.", Meitan Xuebao, Journal of the China Coal Society 39(7): 1296-1301.## 9. Harpalani S; Chen G; 1995; “Estimation of changes in fracture porosity of coal with gas emission”,Fuel, 74(10): 1491-1498.## 10. He L; Shi Sh; Song Yi; et al; 2008; “Complexity and measurement of complex degree of gas gush in heading faces of coal mine” ،Journal of China Coal Society, 33(5): 547–550## 11. He L; Shi Sh; Song Yi; 2009; “Research on Chaotic Forecasting Method for Gas Emission from Working Face Based on SVM Theory” ،China Safety Science Journal, 19(9): 42–46. ## 12. He J; Pan J; Nie B; 2006; “Research on Fractal Prediction of Severity of Gas Emission” ،China Safety Science Journal, 16(5): 22–25.## 13. Hagelskamp, H.H; Eriksson, P.G; Snyman, C.P; 1988; “The effect of depositional environment on coal distribution and quality parameters in a portion of the Highveld coalfield, South Africa.”, International Journal of Coal Geology 10, 51–77.## 14. He, H; et al; 2016; "Prediction of coalbed methane content based on uncertainty clustering method.", Energy Exploration and Exploitation 34(2): 273-281.## 15. Heriawan,M.N; Koike, K; 2008b; “Uncertainty assessment of coal tonnage by spatial modeling of SEAM distribution and coal quality.”, International Journal of Coal Geology 76, 217–226.## 16. Hindistan, A.M; Tercan, E.A; Ünver, B; 2010; “Geostatistical coal quality control in Longwall mining.”, International Journal of Coal Geology 81, 139–150.## 17. Jakeman, L.B; 1980; “The relationship between formation structure and thickness in the Permo-Triassic succession of the Southern coalfield, Sydney Basin, New South Wales, Australia.”, Mathematical Geology 12, 185–212.## 18. Jenkins, C; 2008; “Practices and pitfalls in estimating coalbed methane resources and reserves.”, In: Search and Discovery Article 80011 from Oral Presentation at AAPG Annual Convention, San Antonio, TX.## 19. Kissell, F.N; McCulloch, C.M; Elder, C.H; 1973; “The direct method of determining methane content of coal beds for ventilation design” ، Report of Investigations, 7767, US Bureau of Mines, Pittsburgh, PA.## 20. Lunarzewski, L. L. W; 1998; “Gas emission prediction and recovery in underground coal mines”, International Journal of Coal Geology, 35(1-4), 117-14## 21. Li, R; Shi, Sh; Wu, A; Luo, W; Zhu, h; 2014; “Research on prediction of gas emission based on self-organizing data mining in coal mines” ، International Symposium on Safety Science and Technology, Procedia Engineering 84, 779 – 785.## 22. Liu, G; Zheng, L; Gao, L; Zhang, H; Peng, Z; 2005; “The characterization of coal quality from the Jining Coalfield.”, Energy 30, 1903–1914.## 23. Lei, L; et al. 2014; "Prediction of gas emission quantity using artificial neural networks.", Journal of Chemical and Pharmaceutical Research 6(6): 1653-1657.## 24. Mastalerz, M; Kenneth, R.W; 1994; “Variations in SEAM thickness, coal type and coal quality in the Namurian succession of the intrasudetic basin (southwestern Poland).”, Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 106, 157–16## 25. Mucho, T.P; Diamond,W.P; Garcia, F; Byars, J.D; Cario, S.L;2000; “Implications of recent NIOSH tracer gas studies on bleeder and gob gas ventilation design”، Proc. Annual Meeting of Society for Mining, Metallurgy and Exploration, Salt Lake City, UT. ## 26. Nolde, J.E; Spears, D; 1998. “A preliminary assessment of in place coalbed methane resources in the Virginia portion of the central Appalachian Basin.”, International Journal of Coal Geol. 38, 115e136.## 27. Olea, R.A; 2009; “A Practical Primer on Geostatistics” ، U.S. Department ofthe Interior. U.S. Geological Survey, Open-File Report 2009, pp. 346-1104. ## 28. Saghafi, A; Williams, D.J; Lama, R.D; 1997; “Worldwide methane emissions from underground coal mining”، In: Ramani, R.V. (Ed.), Proceedings of the 6th International Mine Ventilation Congress. May, Pittsburgh, PA, pp. 17–22.## 29. Schatzel, S.J; Krog, R.B; Garcia, F; Marshall, J.K; 2006; “Prediction of longwall methane emissions and associated consequences of increasing longwall face lengths: a case study in the Pittsburgh Coalbed”، Proceedings of 11th U.S./North American Mine Ventilation Symposium, pp. 375–382.## 30. SHI Shi; Wu A; 2008; “Application of GM (1, 1) and line regression for prediction amount of mine gas emission in coal mines” ، Journal of China Coal Society, 33(4): 415–418.## 31. Shi Shi; Song Yi; He Li; et al; 2006; “Research on determination of chaotic characteristics of gas gush based on time series in excavation working face of coal mine” ، Journal of China Coal Society, 31(6): 58–62.## 32. Shao Liangshan; 2009; “Disaster prediction of coal mine gas based on rough set theory” ، Journal of China Coal Society, 34(3): 371–375. ## 33. Wu A; Tian Y; SONG Yi; et al; 2005; “Application of the grey system theory for predicting the amount of mine gas emission in coalmine”، Journal of China Coal Society, 30(5): 589–595.## 34. Zawadzki, J; et al; 2013; "Estimation of methane content in coal mines using supplementary physical measurements and multivariable geostatistics.", International Journal of Coal Geology 118: 33-44.## 35. Zhang, Z.M; Wu, Y; 2014; “China coalmine gas-geologic laws and mapping”, China University of mining and technology press.## 36. Zhu H; Chang W; Zhang B; 2007; “Different-source gas emission prediction model of working face based on BP artificial neural network and its application” , Journal of China Coal Society, 32(5): 504–508.## 37. Zhou, F; Allison, G; Wang, J; Sun, Q; Xiong, D; Cinar, Y; 2012; "Stochastic modeling of coalbed methane resources: a case Study in southeast Qinshui Basin, China.”, International Journal of Coal Geology. 99, 16-26.## 38. Zhou, F; Yao, G; Tyson, S; 2015; “Impact of geological modeling processes on spatial coalbed methane resource estimation.”, International Journal of Coal Geology. 146, 14-27. ## 39. Wang W; Peng Lei; Wang X; 2018; “Prediction of Coal Mine Gas Emission Quantity Based on Grey-Gas Geologic Method.”, Mathematical Problems in Engineering Volume 2018, Article ID 4397237, 7 pages.##