基于AEM-TOPSIS的煤炭自燃風險評價研究

邢媛媛，張飛飛

(1.山西工程技術學院 礦業工程系，山西 陽泉 045000；2.中國礦業大學 安全工程學院，江蘇 徐州 221008)

煤炭自燃是在一定條件下伴隨著煤氧吸附、氧化自熱、熱量積聚而導致發火的一種極其復雜的物理化學過程[1]。煤炭自燃涉及到的影響因素眾多，目前主要選取的預測指標有煤的性質、標志性氣體、地質條件、工作面參數、通風方式、抽采措施等。評價方法采用多指標綜合評價法進行預測，如灰色理論[2]、神經網絡[3]、突變理論[4]、粗糙集和支持向量集[5]、集對分析理論[6]、層次分析法[7]、可拓理論[8]、熵權可拓評價法[9]等。但由于井工開采中采空區的復雜性和模糊性，目前的研究還存在以下問題：多指標預測中指標量化的問題，由于影響煤炭自燃的指標賦值差異性較大，需要對各指標的取值進行量化，進而客觀確定權重大??；目前還沒有找到可靠的預測方法準確地預測自燃發展趨勢，因此探討新的預測方法是十分必要的。鑒于此，為了提高煤炭自燃預測的準確性，筆者考慮了煤的性質、供氧條件、蓄熱條件、浮煤厚度、氧化時間等，建立了一種新的集成評估模型。該模型采用反熵權法進行賦權，克服了熵權法對指標差異度敏感性較大的缺陷，采用理想點法進行煤炭自燃風險判別，并以我國典型煤礦采煤工作面為例，科學測算評估煤炭開采中的自燃風險水平。

1 指標體系構建

煤炭自燃影響因素眾多，它的發生不僅取決于煤的自身性質，還受開采、通風、地質等多種因素影響[10-12]。基于此，筆者綜合分析采煤工作面煤炭自燃的影響因素。

1)最短自然發火期。最短自然發火期(t1)是指煤層開采暴露在空氣中到發生自然發火所經歷的最短時間。時間越短，表示越容易自燃。它能夠直觀地反映出煤氧化自燃熱效應的強弱，是評價煤自燃危險程度的宏觀表征參數，也是自燃危險程度在特定條件下的時間表征參數[12]。

2)工作面漏風強度。采空區漏風有兩方面的作用：一是為采空區遺煤自燃提供氧氣；二是帶走遺煤自燃所產生的熱量。按照自燃三帶傳統劃分法，漏風速度為0.1m/min≤QL≤0.24m/min為氧化帶。但是漏風速度難以實際測量，可以通過工作面漏風強度間接測算，工作面漏風強度(ΔQl)和進風量、工作面長度、采高、采空區封閉質量等因素有關，通過式(1)進行測算[13]：

式中，ΔQl為工作面漏風強度，m3/(m2·min)；Q進，Q回分別為采面實測進風量和回風量，m3/min；L、H采分別為工作面長度和開采高度，m；Q為采面供風量，m3/min。

3)氧化帶持續供氧時間。氧化帶長度隨著工作面向前推進而動態變化。氧化帶長度決定了采空區自燃的范圍，工作面對氧化帶的持續供氧時間(t2)決定了采空區自燃的可能性，持續供氧時間越長，自燃可能性越大。

4)浮煤厚度。浮煤厚度(H)是煤炭自燃發生的物質基礎。浮煤堆積厚度越大，發生氧化反應所放出的熱量越大，自燃的幾率就越大。浮煤厚度與開采方式、回采率、煤層厚度、破碎程度等因素有關，可以通過間接測算方式進行估算，放頂煤開采、一次采全高分別見式(2)、式(3)[14]。

H=K[H采(1-α)+(M-M1)(1-β)+m1]+m2(2)

H1=K[M(1-α)+m1](3)

式中，H、H1分別為放頂煤開采和一次采全高采空區浮煤厚度，m；K為煤松散系數，取1.5；α為工作面回采率；β為綜采放頂煤的頂煤回收率，一般在0.7左右；M為煤層厚度，m；m1為上部冒落范圍內的不可采煤層的累計厚度，m；m2為上部老空區遺煤估計厚度，m。

5)區域圍巖溫度。區域圍巖溫度(T)升高，能增大煤的氧化活性，反應速度加快，放出大量熱量，反之散熱能力降低，為煤炭自燃提供了良好的蓄熱環境。

6)工作面推進速度。工作面推進速度(V)快慢與地質構造、設備故障等因素有關，正常推進時間可以減少連續定點漏風時間，氧化帶持續供氧條件縮短，進而降低煤炭自燃的可能性。

2 反熵權法賦權模型構建

熵權法(Entropy Method，EM)是將熱力學中的“熵”的概念引入到信息論中，用于度量信息不確定的一種方法。傳統熵權法生成的權重對指標差異度敏感性較大，在權重分配時可能會出現個別權重過大或過小的情況。而反熵權法[15](Anti-Entropy Method，AEM)對指標差異度的敏感性較弱，可以避免上述情況。反熵權法的主要步驟如下：

1)建立原始數據矩陣。

式中，X為原始數據矩陣，m為評價對象的數目，n為評價指標的數目。

2)原始數據的標準化處理。對越大越優的指標按式(4)處理，對越小越優的指標按式(5)處理，則可得到標準化處理后的矩陣Y。

3)計算第j個評價指標的反熵值Ej。

4)根據所求得的各個指標的反熵值，計算第j個評價指標的權重wj。

3 集成評估模型設計

采用理想點法(TOPSIS)[15]對我國不同采煤工作面煤炭自燃風險程度進行對比和排序分析，由于本文所建立指標均為定量指標，理想點評估法可以更好地體現指標數據所反映的信息。理想點法的基本思想是通過計算待評價對象與正理想方案和負理想方案之間的歐式距離，決策待評對象的優劣。與正理想方案之間距離越近、與負理想方案之間距離越遠，方案越優；反之，則方案越劣。步驟如下：

1)建立決策矩陣X。

2)數據無量綱化處理后得到矩陣Y。

3)計算加權規范化決策矩陣。加權規范化決策矩陣Z=(zij)m×n，其中，Zij為Zij=Y×wj。

6)計算綜合評價值。各評價方案的綜合評價值可由式(11)計算得出：

式中，Ai為第i個點的風險程度，即為第i個采煤工作面的自燃風險程度，取值為[0，1]。Ai越大，表示該樣本自燃風險越大。

4 實例應用

4.1 數據收集及預處理

數據來源于相關文獻和實際礦井。為了消除評價指標的量綱影響，使各評價指標具有可比性，需對原始數據進行標準化處理。由上述自燃影響因素分析可知，ΔQl、t2、H、T越大時越易自燃，自燃風險水平越高；t1、V越小越易自燃，自燃風險水平越高。根據式(4)、式(5)進行標準化，見表1。

表1 我國典型煤礦采煤工作面煤炭自燃風險評價標準化數據

4.2 反熵權法計算客觀權重

將表1中的數據代入式(6)，得到各個評價指標的反熵值為：

Ej=[0.0970 0.1304 0.1089 0.1478

0.0883 0.0764]

再由式(7)求得各評價指標的反熵權為：

wj=[0.1494 0.2010 0.1678 0.2278

指標的權重從大到小排序為：浮煤厚度H、工作面漏風強度ΔQl、氧化帶可持續時間t2、最短自然發火期t1、區域圍巖溫度T、工作面推進速度V。

4.3 基于理想點法的評估模型測算

根據第3小節中的計算步驟，對我國15個典型煤礦采煤工作面自燃風險水平Ai進行測算，測算結果見表2。Ai越接近1，自燃風險越高，從表2中可以看出，6號樣本自燃風險水平最高，2號樣本自燃風險水平最低，與實際相符。煤自燃傾向性[10]反映了煤自身的物理化學性質與其自然發火特征之間的關聯性，是煤自燃特性的重要指標。根據煤在低溫氧化條件的吸氧量，分為易自燃Ⅰ、自燃Ⅱ、不易自燃Ⅲ3類。樣本中Ai>0.5的有6個，其中4個樣本煤炭自燃傾向性為易自燃，說明煤炭自燃傾向性高的煤層自燃風險水平相對較高；2號樣本煤炭自燃傾向性為易自燃，但綜合評價自燃風險最低，說明可靠的防自燃措施可以有效降低自燃風險水平。

表2 我國典型煤礦采煤工作面煤炭自燃風險水平測算結果

4.4 測算結果分析

不同的指標反映不同的自燃風險致因，預警結果得出后需要根據風險水平進行分級管控，對隱患進行排查治理。自燃風險水平相對較高的樣本中，6、12、4、15、10、9號樣本是自燃風險嚴重的礦井，應綜合排查防治自燃的管控措施，找到薄弱環節；12、10、15號樣本采空區浮煤厚度都較大，需要重點對遺煤進行管控；4、10、13、15號樣本氧化帶持續時間t2超過煤炭最短自然發火期t1，且超出時間較長，需要追溯工作面推進速度V變慢的原因。自燃風險水平相對較低的樣本中，1號樣本氧化帶可持續時間t2超過最短自然發火期t1，但工作面漏風強度ΔQl最低，需要查找工作面推進速度V變慢的原因；11、14號樣本是厚煤層開采，浮煤厚度H較大，但其氧化帶長度最短，工作面推進速度V較快，需要對遺煤進行重點管控。

5 結 論

1)對影響煤炭自燃的關鍵指標進行了量化，針對指標體系特點，設計了反映客觀權重的反熵權賦權法以及基于理想點法的集成評估模型，避免了權重賦權中主觀因素和人為因素的影響。

2)煤炭自燃傾向性高的煤層不一定自燃風險高，需要綜合地質、開采、通風等因素綜合評估；對于地質條件復雜的高瓦斯或沖擊礦壓礦井，應嚴格監控工作面向采空區的漏風強度，或通過注氮等方式稀釋采空區的氧濃度；采空區浮煤厚度、氧化帶持續供養時間、區域圍巖溫度等會影響采空區煤炭的最短自然發火期，尤其由于生產原因導致氧化帶持續供氧時間變長時，應加強對煤炭自燃的監測。

3)煤礦自燃預防需要“關口”前移，此模型能科學判斷比較不同采煤工作面自燃風險程度，以及影響自燃各指標的表現和差異，有助于管理人員進行采煤工作面自燃預測和預防措施的制定。