创新点 （1）研究了煤–矸(夹矸)–岩(直接顶岩石)放落流动的时序规律。 （2）分析了特厚煤层夹矸的赋存特点及自然辐射特性，研究了煤-矸-岩放射性辐射规律和差异化特征。

（3）基于煤层的沉积环境和岩性赋存特征，提出了煤岩层低水平自然γ射线辐射高精度实时探测方法和煤矸自动识别原理。

特厚煤层综放煤-矸-岩放落流动的时序规律及识别方法

作者：刘长友^1,2，张宁波^1,2,3，郭凤岐^1,2，安　森^1,2，陈宝宝³

单位：1.中国矿业大学 矿业工程学院；2.中国矿业大学 深部煤炭资源开采教育部重点实验室；3.安徽理工大学 深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室

背 景

综采放顶煤技术是我国特厚煤层安全高效开采的主要技术之一，目前，综放开采技术已在我国大多数特厚煤层工作面应用，并取得了理论与关键技术的突破与发展。但综放开采的放顶煤工序仍然依靠人工按照“见矸关窗”的原则来进行控制，具有很大的人为性，放煤过程中过放和欠放的情况导致资源浪费和影响煤质的情况很难避免。而且综放工作面放顶煤支架数量多，放煤工序工作环境差，人工控制放煤口的劳动强度大、工作效率低。

近年来，煤矿智能化得到了快速发展，以智能化综采为技术核心，提升了煤矿的智能化水平，为煤炭工业高质量发展提供了技术支撑。智能化综采技术的发展，推动了综放智能化技术研究的不断深入。由于煤矸识别是实现自动化放煤和综放智能化开采的技术关键，加之在解决这一技术瓶颈上的难度，国内有关专家、学者和科研机构为此开展了大量的研究工作，取得了可喜的进展。关于综放开采煤矸的自动识别问题有关专家采用了多种方法和技术手段开展了深入研究，有些成果已进入现场试验和应用阶段。但煤层厚度的不稳定性和放煤空间存在的粉尘、降尘水雾、明暗度、空间噪声等复杂环境给煤矸识别的准确性和可靠度带来了很大难度，这也是有关专家学者持续开展此项研究的原因。

摘 要

综放工作面放煤工艺中的煤矸智能识别是智能化综放开采的瓶颈，经过十几年的不断探索研究，基于煤层的沉积环境和岩性赋存特征，提出了煤岩层低水平自然γ 射线辐射高精度实时探测方法和煤矸自动识别原理，为综放工作面放煤工序的煤矸智能识别控制奠定了基础。

根据特厚煤层含多层夹矸的复杂结构特征，以提高煤矸识别的精准性为目的，分析了特厚煤层夹矸的赋存特点及自然辐射特性；开展了煤-矸（夹矸）-岩（直接顶岩石）放落流动的时序规律研究，得出顶煤中夹矸的层位、间距、层数等因素会影响放落流动时序，且呈现不同的时序状态，据此进行了放落流动时序分区；相应地不同时序区的混矸率会呈现不同的特征：当夹矸无时序放出时，混矸率在一固定的范围内波动，当煤－夹矸渐次放出时，混矸率呈现上升—稳定—连续台阶式上升的特征，直接顶矸石的混入，使得混矸率呈线性增加。基于煤-矸-岩放落流动的时序特征，得出了不同时序条件下自然射线的辐射变化特征，确定了自然射线辐射强度台阶式变化与夹矸赋存参数的影响关系，区分了放煤流中含有夹矸和直接顶矸石混入的辐射特征，确定了不同煤-矸-岩放落时序区的辐射强度范围，提出了以自然射线辐射强度作为煤－矸-岩自动识别的主要参数和２ 种不同关窗方式的识别方法；在同煤集团塔山煤矿进行了现场测试，测试结果与研究结果得到了很好的印证，达到了预期效果，为智能放煤的现场应用奠定了基础。

图 片

特厚煤层夹矸赋存情况

特厚煤层中夹矸的分布

取样钻孔布置及煤岩样

相似模型试验方案

正常放煤阶段的顶煤放出过程

各层夹矸进入放煤口的时间

正常放煤期间夹矸层位h与放出时间t的关系

正常放煤期间Δt与Δh的关系

不同放煤步距移架后的夹矸流动迹线分布

不同放煤步距时ｈ与ｔ的关系

各层夹矸放出比例变化趋势

煤-矸-岩放落辐射特征试验铺设示意

自然射线辐射强度变化与所对应的含矸率变化对比

不同关窗方式下的综放工作面煤-矸-岩识别方法

8303综放工作面放顶煤煤－矸－岩识别试验数据

作者简介

刘长友，男，1965年2月6日生，山东东营人，教授，博士生导师，中国煤炭学会开采专业委员会主任委员，中国煤炭学会理事，江苏省“333工程”首届学术带头人。主持国家自然科学基金、国家973基础研究计划子项目、江苏省“333 高层次人才培养工程”资助项目等国家和省部级项目8项，获省部级科技奖励20余项，发表学术论文100余篇，出版专著6部，授权国内外发明专利20余件。

研究方向

矿山压力与岩层控制，智能开采

主要成果

致力于煤矿安全高效智能开采相关理论和技术研究，建立了大采高综采、综放开采支架与围岩关系、煤岩稳定性控制、提高顶煤回收率以及煤岩智能识别的相关理论，形成了系列相关关键技术；建立了岩层运动及致灾的智能预控理论，形成了高应力、坚硬岩层高效卸压控制技术，为煤矿安全高效生产提供了理论支撑和技术保障。

来源：

刘长友，张宁波，郭凤岐，等. 特厚煤层综放煤-矸-岩放落流动的时序规律及识别方法［J］. 煤炭学报,2022,47(1):137-151.

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