技术摘要：
一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，通过对瓦斯抽采对象的分类并构建与之对应的影响抽采效果的抽采参数库和备选抽采方法库，建立抽采参数库与抽采方法库的关联映射模型，甄选出对每个抽采对象影响程度最大的关键参数，并对其划分多个区间以匹配现场应用，借助分  全部
背景技术：
对于煤矿井下瓦斯的抽采，现在已积累了多种瓦斯抽采技术方法。但是在现场工 程实践中，技术人员往往是针对某一种抽采方法进行单独试验考察，研究其在某一矿井或 矿区的适用程度，忽略地质条件、开采技术、抽采工况等对抽采方法与抽采对象匹配关系的 影响，造成同种瓦斯抽采方法用在不同矿区，甚至同一煤矿的不同区域也采用的是相同的 抽采方法，最后导致抽采效果不尽相同。 因此，在瓦斯抽采方法优选匹配问题上，目前一般是根据经验来进行排除和挑选， 比较盲目，没有依据，所以会造成抽采效果不理想，降低瓦斯抽采量。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，该方法可以根 据瓦斯抽采对象来匹配合适的瓦斯抽采方法，给出较高准确性和可靠性的匹配结果，提高 瓦斯抽采量。 为了实现上述目的，本发明提供一种瓦斯抽采对象与抽采措施优选匹配方法，包 括以下步骤： 步骤1：瓦斯抽采对象的分类并构建与之对应的影响瓦斯抽采效果的抽采参数库 和备选瓦斯抽采方法数据库； 步骤2：建立瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型； 步骤3：甄选出对每个抽采对象影响程度最大的关键参数，并对其划分多个区间以 匹配现场应用； 步骤4：借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌出 瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采参数相对 重要性权值顺序； 步骤5：利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方法的相对 重要性权值； 步骤6：基于各瓦斯抽采方法的相对重要性权值及矿井实际情况选择瓦斯抽采方 法。 进一步，步骤1中瓦斯抽采对象包括准备巷道区域、回采工作面、采空区、邻近层卸 压瓦斯抽采；影响瓦斯抽采效果的抽采参数库包括瓦斯涌出量、瓦斯压力、煤层透气性系数 以及煤坚固性系数f值，备选瓦斯抽采方法数据库包括顺层条带式长钻孔、地面垂直井压 裂、顶板高位钻孔和高抽巷、底抽巷扇形钻场。 进一步，步骤2中瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型的建立是在 6 CN 111612643 A 说　明　书 2/12 页 瓦斯解吸吸附实验、多场耦合计算、瓦斯定量溯源、采动卸压瓦斯运移分析手段的基础上， 得出各抽采方法对应的相关抽采参数的关系，再采用层次分析法，以适用于瓦斯抽采对象 的抽采方法优选顺序为目标层，以影响抽采方法选择顺序的因素为准则层，以适用于该对 象的多种备选抽采方法为方案层，建立影响抽采效果的抽采参数库与抽采方法库的关联映 射模型。 进一步，步骤4中借助分数阶扩散模型是用来分析煤层及不同粒径煤颗粒的瓦斯 解吸量及瓦斯解吸速率的变化规律，从而得出瓦斯解吸量及瓦斯解吸速率的相对重要性权 值；借助煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型是用来分析不同抽采负压、封孔长度及钻孔 孔径对瓦斯抽采的影响，从而得出抽采负压、封孔长度及钻孔孔径的相对重要性权值；借助 工作面涌出瓦斯定量溯源技术是用来确定采空区、上隅角、回风流和顶板走向钻孔位置瓦 斯的来源及占比，从而确定邻近层瓦斯涌出量(比例)及本煤层瓦斯涌出量(比例)的相对重 要性权值；借助煤岩层裂隙瓦斯渗流模型是用来研究工作面推进导致的覆岩裂隙带演化过 程，从而确定渗透率的相对重要性权值。 进一步，步骤5中利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采方 法的相对重要性权值；包括以下步骤： 步骤51：构建抽采参数判断矩阵； 步骤52：计算抽采参数判断矩阵的特征向量； 步骤53：对抽采参数判断矩阵进行一致性检验； 步骤54：构建抽采方法判断矩阵； 步骤55：计算抽采方法判断矩阵的特征向量； 步骤56：构建抽采方法构造矩阵； 步骤57：计算抽采方法相对重要性权值； 步骤58：对抽采方法相对重要性权值进行一致性检验。 进一步，步骤51中构建抽采参数判断矩阵与步骤52中的计算抽采参数判断矩阵的 特征向量，具体包括： 由步骤4中借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工作面涌 出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采参数相 对重要性权值顺序及矿井实际参数数据共同确定准则层各因素C1，C2，C3，…，Ci，…，Cn分别 对于目标层的相对重要性权值，构建判断矩阵A＝{aij,i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,n}，构建方 式如表1所示， 表1准则层判断矩阵构建方式 则判断矩阵A为： 7 CN 111612643 A 说　明　书 3/12 页 求出判断矩阵A的特征向量： 进一步，步骤53中对抽采参数判断矩阵进行一致性检验，具体包括： 计算公式： 式中：CI为一致性指标； λ为矩阵的特征值； n为矩阵的阶数； 式中：CR为一致性比率； CI为一致性指标； RI为随机一致性指标，其中随机一致性指标RI如表2所示， 表2随机一致性指标RI 当CR＜0.1时，认为抽采参数判断矩阵的不一致程度在允许范围内，有着满意的一 致性，通过一致性检验； 当CR≥0.1时，修改抽采参数判断矩阵直到通过一致性检验为止。 进一步，步骤54中构建抽采方法判断矩阵，具体包括： 经过专家评审后确定各备选方法Y1，…Yi，…，Ym对于各影响因素Ci(i＝1，2，…，n) 的相对重要性权值，并构建判断矩阵B，构建方式如表3所示， 表3方案层判断矩阵构建方式 8 CN 111612643 A 说　明　书 4/12 页 方案层抽采方法有m个，依次确定方案层m个备选方法对准则层n个影响因素的相 对重要性权值，可得出n个判断矩阵，其中，第k(k＝1,2,…,n)个判断矩阵B(k)为： 式中：B(k)为方案层判断矩阵； cij(k)为各备选方案相对重要性比较的标度值。 进一步，步骤56中构建抽采方法构造矩阵，具体包括： 基于步骤55中的计算抽采方法判断矩阵的特征向量；得出： 矩阵B(k)的特征向量W(2)(k)为： 式中：W(2)(k)为方案层各判断矩阵的特征向量； d (k)i 为方案层各备选方法相对准则层影响因素Ck的相对重要性权值； 将方案层各判断矩阵的特征向量组建构造矩阵W(3)： W(3)＝[W(2)1  …  W(2)i  …  W(2)n]。 进一步，步骤57中计算抽采方法相对重要性权值，具体包括： 将方案层构造矩阵和准则层特征向量矩阵相乘，则总排序矩阵为： W＝W(3)W(1)＝[d1  …  di  …  dm]； 进一步，步骤58中对抽采方法相对重要性权值进行一致性检验，具体包括： 一致性比率由以下公式计算： 9 CN 111612643 A 说　明　书 5/12 页 式中：bi为各参数的相对重要性权值； CI(i)为方案层各判断矩阵对应的一致性指标； RI(i)为方案层各判断矩阵对应的随机一致性指标； 当"CR<0.1"时，层次总排序通过一致性检验； 经过以上层次分析模型的分析计算，具体选择瓦斯抽采方法可根据各抽采方法的 相对重要性权值与煤矿实际情况进行综合考量。 与现有技术相比，本发明通过瓦斯抽采对象的分类并构建与之对应的影响瓦斯抽 采效果的抽采参数库和备选瓦斯抽采方法数据库，并建立瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法 库的关联映射模型，然后甄选出对每个抽采对象影响程度最大的关键参数，并对其划分多 个区间以匹配现场应用，再借助分数阶扩散模型、煤体双孔隙介质渗透率动态演化模型、工 作面涌出瓦斯定量溯源技术、相似材料试验模型、煤岩层裂隙瓦斯渗流模型给出瓦斯抽采 参数相对重要性权值顺序，并利用层次分析法计算瓦斯抽采参数的权重向量及各瓦斯抽采 方法的相对重要性权值，最后基于各瓦斯抽采方法的相对重要性权值及矿井实际情况选择 瓦斯抽采方法，本发明可以根据瓦斯抽采对象来匹配合适的瓦斯抽采方法，给出较高准确 性和可靠性的匹配结果，提高瓦斯抽采量。 附图说明 图1是本发明的方法流程图； 图2是本发明瓦斯抽采参数库与瓦斯抽采方法库的关联映射模型图； 图3是本发明实施例中瓦斯抽采方法对应相关的抽采参数的示意图； 图4是本发明实施例中采空区瓦斯抽采影响参数和抽采方法关联映射模型； 图5是本发明实施例中2MPa下8#煤层不同煤矿平均最大瓦斯解吸量； 图6是本发明实施例中不同抽采负压瓦斯抽采浓度的变化； 图7是本发明实施例中不同抽采负压瓦斯抽采纯量的变化； 图8是本发明实施例中采空区的瓦斯来源比例随工作面推进的变化； 图9是本发明实施例中上隅角的瓦斯来源比例随工作面推进的变化。