随着我国煤矿地下开采深度的逐渐增大,其开采煤层的环境地温也随之逐渐升高,这就导致煤自燃现象更加频繁得发生,那么由此会引发越来越多的次生灾害,严重地制约着我国煤矿转向深部开采的发展。位于山东省新汶煤田东部的孙村煤区部分矿井的开采深度已经达到地下﹣1300m水平,井下局部地温也已经超过40℃。矿井中煤体的自燃发火现象时有发生,由此造成的灾害尤为严重,已经影响到孙村煤区各矿井正常的安全生产工作,为此迫切需要开展关于孙村煤矿这类高地温环境矿井中煤的低温氧化过程特性研究,并依此对孙村煤矿的进一步防治工作提供相应的帮助。首先,由于在煤氧化自燃过程中体现出显著的非线性特征,本文引入突变理论中的尖点模型对该矿煤自燃过程进行了系统性分析,并结合孙村煤矿的实测数据,基于两类危险源理论,选取煤自燃过程中的诸多内外因素作为模型中的各种变量进行模型计算,最终得出该矿突变模型表达式。煤自燃现象的形成是多种因素共同作用的结果,根据两类危险源的理论把诸多的影响因素归纳为内在影响因素集U和外在影响因素集V,并提出了定量描述的方法,对U和V实现了量化处理,进而对矿井中煤自燃的形成和发展过程进行突变分析。根据该模型的数学表达式绘制其突变流行图用以阐释其系统功能的变化特征以及孙村矿煤自燃的滞后性特征,并以该矿的多个煤层为样本,利用此突变模型的数学表达式及其突变流形示意图对其自燃发火情况进行验证分析。对检验样本的计算结果表明,该自燃发火突变模型能较好地反映该矿的煤样氧化直至自然发火的全过程。通过以上分析,总体来看,可得出对于处在离分叉集右边界越近的样本,其自然发火的可能性就越大的规律。在孙村煤矿的实际生产过程中应对该过程及其规律予以足够的重视,以利于确保矿井的安全生产工作。矿井中煤自燃的发生发展过程是一个非线性的过程。运用尖点突变理论这一非线性分支理论能够较好地分析矿井自然火灾这一复杂的、动态的、非线性的现象的发生发展过程。在矿井的安全生产管理中,煤自燃突变模型的滞后性应引起足够的重视。一旦发生煤自燃发火事故,就必须使输入的能量大于自燃发火形成的扰动能量,才能熄灭火区。也就是说,煤自燃的后果是相当惨痛的,要熄灭火区,付出的代价就要更大。其次,结合对现有煤自燃倾向性评判方法的优劣分析,本文运用模糊—可拓理论建立了适用于该矿实情的煤自燃倾向性评判模型。针对传统的实验室评判方法和前人开发的各式综合评判模型的不足之处,引入了模糊理论隶属度的概念,把单位各不相同的参数线性无量纲化,并进行归一处理,随后应用模糊层次分析提出了一种简单的关联函数,最后利用可拓评判理论,根据孙村煤矿的实际情况,可以有目的地实测所需的各种影响因素参数,使其综合考虑得到更好的结果。经计算所得与实际情况的结果完全相同,证实了基于模糊—可拓理论基础上的煤自燃倾向性评判基本能达到准确的标准。依照建立的评判模型也可求得煤自燃倾向性级别变量特征值为*j?1.0579。同理,可以计算得出13#煤层72036工作面同样属于易自燃等级,但其自燃倾向性级别变量特征值为*j?1.4692,说明此工作面的自燃倾向性等级与15#煤层91053工作面相比更加偏向第二等级,也就是说自燃倾向性相对较小。依此即可得知,孙村煤矿在自燃防治工作的重视和执行程度方面15#煤层91053工作面就要比13#煤层72036工作面更为优先。该自燃倾向性等级的评价还包含了代表煤自燃倾向性级别偏向程度的变量特征值,矿方可以依据此数据简易高效合理的安排各工作面的防治工作优先度,并能够更有针对性地制定相应的防范治理计划。另外,本文还根据该矿的实测数据,建立了孙村煤矿这类超千米矿井的井下温度与其开采深度的关系模型,分析出孙村矿自然发火期计算的核心问题在于对高地温条件下煤氧化放热的过程中煤氧反应放热三种方式,即物理吸附、化学吸附、煤氧化学反应的差异性。结合这种特点,本文着重以优化现有自然发火期模型计算得出的结果使其更加符合孙村矿实际自燃发火期为导向,介绍了国内外学者研究出的现有自然发火期经典计算模型及其优化原理。基于此,对煤自燃过程中前两阶段的放热反应实质进行细化剖析确定了煤氧反应放热三种方式的分化计算在高地温条件下所体现的重要价值,进而以此角度对现有的自然发火期计算模型进行进一步的优化,并将其运用于对孙村煤矿15#煤层的自然发火期做出定量的预测。实验显示,伴随着煤样的温度从初始室温上升至70℃附近的时候,氧气消耗量和放热速率存在明显的大幅增长趋势,曲线斜率陡然加大;而与此同时,煤样的瓦斯吸附量及此后的各阶段升温耗时则显示出显著的减小趋势。以孙村煤矿15#煤层为例,结合煤样升温氧化实验结果,采用本文进一步优化后的数学计算模型解算得其最短自然发火期为45.6天,而采用原始的基础计算模型解算得最短自然发火期为61天。依据工程现场监测得到的最短自然发火期大致约在40天至50天之间浮动,因此证明进一步优化后的分段式数学计算模型解算出的最短自然发火期结果较为符合实际情况。结果证明较原有模型的精准度有较大提升,并以此数据为基础,选择孙村煤矿最为突出的特点即矿井深度和煤自燃过程中被广泛认同的一氧化碳产生浓度作为表征参数,拟合出二者与运用新模型计算得出的自然发火期数值的函数表达式及关系曲线,其曲线关系的数学表达式符合幂函数表达形式,分析孙村煤矿的宏观表征规律,为孙村煤矿的实际煤自燃防治工作提供了实用性极大的参考价值,也为开采深度更大的煤层或者其他拥有类似条件是矿井给出一定的借鉴经验。最后,为了切实丰富完善煤自燃问题的防治方法,本文首次提出利用微生物技术来控制氧浓度并达到防治煤自燃的效果。文中首先以微观研究的思路观察该矿煤样表面孔隙结构特征,并结合研究对象和实验仪器的各自优势阐述了利用扫描电子显微镜观察微观孔隙结构的优势。依据扫描电子显微镜对实验煤样微观表面孔隙的观察可知,煤样表面微观孔隙的大小与煤样温度的关系大致呈一开始缓慢增加然后迅速增大的关系,当温度在70℃以下时,煤样的孔洞大小基本没有发生明显的变化,当温度达到70℃以上时,煤样的孔洞随着温度的升高迅速增大。建立此温度为孙村煤矿的特征温度值,它可以作为煤自燃反应速度的转折点,也可以作为煤岩氧化过程进入自热期的起始点,即当煤体内的温度达到70℃及以上时,煤自燃的速度会明显地加快。针对观测实验得到的结果分别从煤样内Fe和C元素占比变化的角度以及孔洞尺寸变化的角通过度进行了定性分析,提出煤中的氧浓度是影响煤自燃过程关键因素的观点,即煤自燃过程是从煤体表面的微观孔隙产生的,且这些孔隙由于具备储存氧的能力而体现出随着煤氧化放热导致的温度升高而逐渐变大的特性。基于上述理论前提,文中本着控制煤层中氧浓度的思想,选取枯草芽孢杆菌进行培养制备,并进行了实验室对比验证试验以及工程现场的防治实践,得到了以不同培养基和牛肉膏蛋白胨液相混合后,在室温条件下枯草芽孢杆菌导致CO2和O2变化的规律,实验证明在该条件下,由于枯草芽孢杆菌产生的CO2导致氧浓度大幅度降低。枯草芽孢杆菌在面粉环境下的结合,由于面粉与培养液结合形成的粘稠液能够有效的封闭碎煤漏风效果,在封闭的同时还能产生大量的CO2,因此达到防治煤自燃的最佳效果,该效果通过进一步的工程实践得到了有力证明。由此得出结论:利用微生物菌群产生的CO2可以有效地防治煤自燃,文中得到的枯草芽孢杆菌与不同培养基产生CO2的规律及在工程中的应用将具有广泛的工程应用前景。