基于地质控因的瓦斯预测模型构建及碳排放量计算——以松藻矿区为例

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1、硕士学位论文基于地质控因的瓦斯预测模型构建及碳排放量计算—以松藻矿区为例EstablishmentofGasPredictionModelandCalculationofCarbonEmissionBasedonGeologicalControllingFactors—ACaseStudyofSongZaoMiningArea中国科学院战略性先导科技专项资助项目（XDA05030104）作者：母路导师：汪吉林教授中国矿业大学二〇一五年五月中图分类号学校代码10290UDC密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于地质控因的瓦斯预测模型构建及碳排放量计算

2、—以松藻矿区为例EstablishmentofGasPredictionModelandCalculationofCarbonEmissionBasedonGeologicalControllingFactors—ACaseStudyofSongZaoMiningArea作者母路导师汪吉林教授申请学位工学硕士培养单位资源与地球科学学院学科专业矿产普查与勘探研究方向煤与瓦斯地质答辩委员会主席评阅人二○一五年五月论文审阅认定书研究生在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文

3、中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢随着毕业论文的完成，我的硕士阶段的学习生涯也已接近尾声，在这3年的时间里，不管是在学习还是生活上都得到了我的导师汪吉林教授的很大帮助。从课题的选择到具体的写作过程，每一环节都凝聚了汪老师的心血，导师严谨的治学态度、不知疲倦的工作精神和勇于创新的思维方法都着实让我敬佩，也深深影响了我，谨在此表示我最衷心的感谢！另外，感谢张善进硕士、张永强硕士、袁雷雷硕士、范丙清硕士、宫云鹏硕士、吴超硕士等在论文期间对我的帮助；感谢论文的

4、写作过程中方辉煌、张娅婷、赵耀、路冠文、秦修培、邹艳、宋阳等师弟师妹对我的大力支持。同时，好友孙兴建、戚宇、郝威铎、周婷、邹微微、鹿高杰、郭志军等对我三年研究生生活和学习上的无私帮助，是他们丰富了我的硕士阶段的生活，让他不至于那么枯燥。借此机会，特别感谢我的家人一直以来给予我的鼓励和帮助，父母的谆谆教诲和身体力行让我懂得了做人的道理，让我具备了吃苦耐劳的精神和百折不挠的坚韧，让我学会去理解别人、去关爱别人。在此，想我的父母表示衷心的感谢，同时感谢我的姐姐姐夫以及所有关心我帮助我的亲人和朋友。感谢各位评委在百忙之中评审我的论文，欢迎各位专家批评指正

5、!摘要论文以煤层瓦斯为研究对象，应用数学统计方法中的多元线性回归原理，结合瓦斯地质的相关理论，将地质因素的定性描述定量化，以大量的实验数据为基础，建立了重庆松藻矿区原煤瓦斯、残存瓦斯的成分谱预测模型和原煤瓦斯含量及残存瓦斯含量的数学预测模型，为碳排放的计算提供了新的方法。通过对原煤瓦斯成分谱和残存瓦斯成分谱的分析，总结出了影响两种瓦斯成分谱的主要影响因素，包括煤层埋深、构造因素、顶底板岩性、沉积环境、煤层厚度以及煤质等，对相关地质因素于以量化，建立多元线性回归模型，通过拟合优度检验、方程的显著性检验等检验、修正模型，得到原煤瓦斯和残存瓦斯的成分谱

6、预测模型。研究认为原煤瓦斯成分谱中CH4所占比例的主要影响因素为煤层埋深、构造因素、变质程度和灰分、固定碳含量等，CO2所占比例的主要影响因素为煤层埋深、构造因素、变质程度和水分；残存瓦斯成分谱中CH4所占比例的主要影响因素为变质程度（最大镜质组反射率）、煤质中的挥发分、灰分、固定碳含量等，CO2所占比例的主要影响因素除了以上因素之外，还包括水分。总结了残存瓦斯含量的影响因素，分别为煤在井下暴露的时间、挥发分、煤表面积和粒度，通过对残存瓦斯含量与挥发分的数据分析，建立了以挥发分为基础数据的残存瓦斯含量的计算方法；通过多元线性回归分析，认为最大镜质

7、组反射率、顶板岩性、构造条件、挥发分和灰分为原煤瓦斯含量的主要影响因素，并建立了原煤瓦斯含量的计算模型。根据碳排放计算模式，结合原煤瓦斯、残存瓦斯成分谱预测模型、残存瓦斯含量和原煤瓦斯含量的预测模型，量化研究区各项计算参数，计算出了研究区年平均碳排放量33数值，计算结果：研究区CH4年均排放量5820万m，CO2为112万m。该论文有图18幅，表18个，参考文献84篇。关键词：碳排放；瓦斯成分谱；原煤瓦斯；残存瓦斯；预测模型IAbstractThemainobjectinthispaperisCoalseamgas.Tocalculatethec

8、arbonemissionsofSongZaominingarea,fourmathematicalpredictionmodelswe