摘要：基于属性数学理论建立隧道瓦斯突出预测与危险性分级的属性识别模型,以弥补现有隧道勘测设计阶段瓦斯突出评价方法的不足。首先确定隧道瓦斯突出预测的评价指标与危险性分级标准,然后进行评价指标的属性测度分析,通过构造属性测度函数以计算单指标属性测度和样本综合属性测度,最后应用置信度准则对隧道样本的瓦斯突出进行属性识别,从而建立隧道勘测设计阶段瓦斯突出评价的属性识别模型。在工程实例分析研究中,通过属性测度分析和计算,得到了隧道瓦斯突出的预测结果,评价结果与物元可拓评判法以及D、K值法的评价结果有较好的一致性。由于属性数学理论能很好地解决具有多个模糊属性问题的综合评价,且置信度准则是根据评价集具有有序性这一特点而提出的,因而可使评价结果更为可靠。

摘要：根据煤与瓦斯突出机理和突出预测与防治原理，论述了煤与瓦斯突出电磁辐射监测仪的硬件组成和关键电路的设计，并完成了软件设计．通过井下实验证实了该监测仪可实现与煤体无接触监测，且信息接收、传输较为可靠，为煤与瓦斯突出的分析和预报提供了正确的原始数据资料．

摘要：研究目的:渝怀铁路增建二线新白沙沱隧道四次穿过二叠系上统吴家坪组煤系地层,煤层层厚0.35~0.81 m不等,隧道设计和施工均需要确定瓦斯突出危险性及瓦斯工区类型。本文在调查、收集临近既有煤矿、铁路隧道煤层瓦斯资料的基础上,采用瓦斯压力梯度法计算并判定瓦斯突出危险性,采用绝对瓦斯涌出量公式计算并判定瓦斯工区类型,旨在为隧道结构设防、风险管理、施工组织等提供依据。研究结论:(1)新白沙沱隧道埋深位于瓦斯风化带以下,场区瓦斯压力梯度约为4.5×10^(-3)~5.1×10^(-3)MPa/m;(2)隧道揭煤处开挖工作面瓦斯初始压力超过了0.74 MPa的临界值,为瓦斯突出危险工作面;(3)隧道穿煤系地层段绝对瓦斯涌出量约为2.0~2.2 m^(3)/min,为高瓦斯工区;(4)本研究成果可作为瓦斯隧道设计和施工依据,研究方法可为临近矿井和既有铁路的瓦斯隧道工区及突出判定提供参考。

摘要：利用自行设计加工的煤与瓦斯突出模拟装置 ,通过实验室实验和理论分析相结合的方法研究了煤与瓦斯突出过程中煤体温度的变化规律 .研究结果表明 ,煤与瓦斯突出不是大多数学者认为的绝热过程 ,而是一个偏向于等温过程的多变过程 .多变指数可以通过实验测定的煤体温度来计算 ,吸附瓦斯和游离瓦斯的膨胀功可以利用多变指数计算 .

摘要：介绍了自行设计、加工的模拟煤与瓦斯突出的二维实验装置及配套的压力数据自动采集处理系统。在二维模拟实验装置上做了一系列的实验。实验发现，煤样的破坏存在“开裂”和“突出”两类典型的破坏形式，破坏阵面的前沿以拉伸强间断的形式向外传播；煤体破坏的初期是轴对称的，而后则只在某一方向上向外扩展，而且破坏阵面的扩展速度是逐渐衰减的，不存在恒稳推进，在煤体破坏过程中，应力重新分布，并有４种不同的应力转移形式。这些结论对于认识煤与瓦斯突出的机理是十分有益的。

摘要：根据煤与瓦斯突出产生电磁辐射的原理和煤岩破裂电磁辐射信号的特征 ,设计出了电磁辐射监测仪 ,并将该监测仪应用于煤与瓦斯突出的预测预报 ,得到了大量的实验数据 ,从中总结出煤与瓦斯突出危险程度与电磁辐射强度和脉冲数的关系 ,给出了有突出危险时电磁辐射强度和脉冲数的临界值。实验证明电磁辐射监测仪在实际应用中效果良好。

摘要：四川省芙蓉矿务局白皎煤矿是煤与瓦斯突出严重的矿井。自1970年投产,至今已突出81次,最大突出强度1700吨,平均突出强度152.6吨。由于煤与瓦斯突出的影响,使年设计能力120万吨的矿井迄今未能达到设计产量。因此解决瓦斯突出问题是该矿的当务之急。 该并田共含煤5层（图1）,系高变质无烟煤。其中C1、C2不可采,K2局部可采,K1、K3为主采层。可采层均为突出危险煤层。K3实测瓦斯压力1.579～2.354MPa。可采层层间距平均2～3m,属近距离煤层群,开采顺序只能由上而下。为了解决防突问题,曾将C2作解放层开采。C2开采后,K3煤层沿走向及倾斜方向的钻孔瓦斯自然排放量及煤层透气系数均成百倍增加,说明C2

摘要：作者结合ＴＷＹ瓦斯突出预报仪单片机的设计实践，对智能仪表单片机软件设计中常常遇到的几个问题进行了分析，提出了可供参考的解决方法。

摘要：本文应用岩体力学,弹塑性力学等有关知识,探讨了煤巷卸压带对煤和瓦斯突出的作用机理,建立了煤层界面的应力分布状态方程以及煤巷卸压带和地应力,瓦斯压力,煤强度之间的关系式,并分析了煤巷卸压带中煤体稳定性的条件。研究工作表明:煤巷卸压带中的瓦斯压力,煤体透气性值可以作为突出危险性预测指标和防突措施效果检验的敏感指标。最后,利用自行设计的泡沫封孔测压仪对现场进行了突出危险性预测和防突措施效果检验,得到了十分满意的结果。

摘要：传统的煤与瓦斯突出监测方法需要依靠各种指标来判断,可靠度不高,将物联网用于多监测节点之间的信息交互,实现更可靠的瓦斯突出预警监测。首先对物联网监测体系整体结构进行分析,在传输层与应用层中加入信息共享层实现多种数据的识别,然后对瓦斯浓度监测节点的硬件和软件进行详细设计,并采用最大似然法估计同一监测区域的多个监测数据的真实值。测试结果显示,基于物联网的瓦斯突出预警系统虚警次数少,可靠度高。