煤自燃预测是在对煤自燃机理进行理论分析的基础上，对煤自然发火过程中温度与气体浓度变化之间的对应关系进行深度挖掘，选取煤自燃预测指标；对选取的煤自燃指标，通过监测系统根据采样周期采集的监测数据，将数据样本通过预测算法进行分析，预测未来一段时间内的指标数据或煤自燃危险性达到报警限值的时间并及时采取防灭火技术手段降低危险。

预防煤自燃的工作中，煤自燃监测是一个重要环节，也是煤自燃预测指标数据的获取来源。煤自燃监测可以通过测温法、束管监测、气体检测、示踪气体和氡气监测等方法，动态获取区域内的温度和气体信息。束管监测法主要应用于井下气体监测，通过在气井煤层存在自燃隐患的区域布设束管，利用大数据分析软件对系统收集的气体数据进行分析，从而能够及时预知煤层的自然发火状态。束管监测同时也是对井下气体状况进行即时、全方位的监测。气体检测法主要依靠研究煤炭自燃的气体形成过程和温度变化的关联形成指标体系，如作为煤炭自燃早期检测预报主要特征气体之一的一氧化碳，它的浓度与煤炭自然发火的全过程有关；煤体进入氧化加速阶段，伴随着产生温度较高的乙烯出现；煤体进入剧烈氧化阶段则是以产生温度更高的乙炔出现作为标志。气体检测以人工、束管监测和感应器监测为基础，在指标体系的基础上进行煤自燃预警。

徐州吉安矿业科技有限公司研发的煤自燃在线监控与智能预警系统主要由数据采集层、数据传输层、控制及数据分析层三部分组成，实现了井下气体自动采样、分析及预警的功能。地面上位机能够实时显示井下设备工作状态、远程控制井下设备的工作模式、对指定地点气体进行采样分析，信息化、智能化程度高，灵活便捷。并且公司研发团队对全国近200多个矿的煤样进行了标志性气体产生规律的测试，并分析总结出了不同煤种的煤自燃预警临界指标。可以依据应用矿井的煤种设置煤自燃预警临界指标，系统软件会自动调用内置分析模型，通过与监测数据的对比分析，实现对煤自燃的低温氧化智能预警。

参考文献：

[1]李沂蔓.采空区煤自燃多元指标时间序列预测研究[D].华北科技学院,2023.