基于灰色系统理论的煤与瓦斯预测预报系统的研究

本文将煤体温度变化、电磁辐射、声发射以及煤的破坏类型和煤层的地质构造综合起来考虑，应用灰色系统理论中的多维灰色评估方法，对煤与瓦斯突出灾害进行预测，以提高瓦斯突出预测预报的准确性。并编制了煤与瓦斯突出预测预报系统软件，为煤与瓦斯突出预测提供一种新思路和新方法。     

从煤和瓦斯的耦合作用及煤的失稳破坏看突出的机理

以含瓦斯煤力学为基础，研究煤与瓦斯的耦合作用对煤和瓦斯突出的影响及突出发生的失稳机理，提出煤和瓦斯突出的固流耦合失稳理论，为煤和瓦斯突出的预测提供了理论基础     

煤巷掘进工作面煤与瓦斯突出预测的“掩护罩”理论

为了解决煤巷掘进工作面煤与瓦斯突出预测(以下简称"突出预测")的理论计算问题,首先,根据突出事故发生的一般规律和现行的突出预测方法建立了突出预测的物理模型,提出了突出预测的"掩护罩"理论,对瓦斯压力、地应力、煤的力学性质等在突出预测中的作用进行定性分析,提出了瓦斯压力起主要作用的观点;在此基础上,以瓦斯渗流理论为基础,建立了"掩护罩"不失效的临界条件——迎头内瓦斯压力的临界值与几何参数、煤的剪切强度等指标之间的定量关系,包括掘进过程中失效和延时失效两种情况,可以解释延时突出现象;最后,提出了需进一步研究的问题,包括快速获得迎头内瓦斯压力、煤体剪切强度指标的方法,以及非线性渗流偏微分方程线性化处理的误差问题。     

基于网络分析和联系熵的煤与瓦斯突出预测研究

以煤与瓦斯突出预控为目的,将网络分析法和联系熵理论相耦合,建立了煤与瓦斯突出预测的ANP-CE模型。该模型运用网络分析法建立了煤与瓦斯突出预测指标网络模型并计算预测指标权重分布,划分了突出危险性等级及其相应的指标临界值,确定了各危险等级的联系熵范围。结合工程实例,预测结果与工程实际情况相符,表明了该预测模型在计算预测指标权重分布和煤与瓦斯突出危险性预测上具有可行性和合理性,为煤与瓦斯突出预测方法提供了一种新的途径。     

GIS支持下基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测模型

为弥补单一模型缺陷,提高预测的可靠性和准确性,提出了煤与瓦斯突出综合预测.根据煤与瓦斯突出的机理,选取模糊数学、灰色理论、物元分析模型、神经网络及支持向量机5种成熟的非线性方法作为综合预测的数学模型,应用灰色关联度模型确定预测指标,建立了基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测模型.分析了GIS支持下基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测系统的集成方法及关键技术,开发了快速综合预测系统并进行了应用.研究表明,该系统能够快速预测突出危险性.相比于单一模型,该方法综合了多种数学模型,预测结果具有较高的准确性及可信性.     

基于灰色系统理论的煤与瓦斯突出预测

为了对煤与瓦斯突出事故进行有效的预防与控制 ,笔者应用灰色系统理论中的灰色聚类评估方法 ,对矿井的煤与瓦斯突出进行了预测。经实例证明 ,与常用的预测方法相比 ,灰色聚类预测方法具有能动态预测、预测准确等优点。该方法将影响突出的多个因素综合系统的来考虑 ,跳出了常规预测方法只依靠单一指标进行预测的圈子 ,提高了预测的准确性。研究结果表明 ,该方法能准确地反映矿井煤与瓦斯突出规律 ,是一种新的煤与瓦斯突出预测的方法     

基于声发射多参数时间序列的瓦斯突出预测

为准确预测煤与瓦斯突出,提出基于煤岩体破裂声发射(AE)多参数时间序列的煤与瓦斯突出预测方法。选取煤岩体声发射事件率、能率和b值等作为观测参量,建立小世界回声状态网络(SW-ESN)预测模型,并对煤岩体声发射多参数时间序列进行拟合与预测;运用突变理论与模糊数学结合的燕尾型突变级数法对预测的声发射序列建立煤与瓦斯突出预测模型。实例应用表明:SW-ESN对声发射时间序列的预测精度高,对突出情况的预测结果与现场实际基本符合,验证了本文提出的方法对煤与瓦斯突出预测的可行性和有效性。     

多维灰色评估方法在煤与瓦斯突出预测中的应用

影响煤与瓦斯突出的因素很多,并且其信息多具有灰色性。本文将瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、破坏类型以及综合指标K这5个因素综合起来考虑,应用基于灰色系统理论的多维灰色评估方法,对几个典型矿井进行煤与瓦斯突出预测分析,本方法突出了灰色系统理论可以进行定量分析的特点,具有能够动态预测、可靠性高等优点。研究结果表明,该方法能准确预测煤与瓦斯突出,可以为矿井的安全生产提供帮助。     

基于多因素模式识别的煤与瓦斯突出预测研究

采煤工作面煤与瓦斯突出是由煤层自然条件和工程扰动共同作用决定的,充分考虑煤层原始赋存条件和人类工程活动对煤与瓦斯突出的影响,建立多因素模式识别准则和方法,应用VBA技术完成了工作面煤与瓦斯突出危险性动态预测系统开发。以平顶山十矿己15-24080工作面为研究对象,将瓦斯含量、瓦斯压力、采动应力等因素作为工作面煤与瓦斯突出的主要影响因素,运用多因素模式识别方法实现了对工作面煤与瓦斯突出危险性分单元概率预测,且能够随着工作面不断推进进行动态预测和分级管理。研究结果表明:突出危险性预测结果与现场实况有较好的一致性,对煤矿安全开采具有良好的指导作用。     

用灰关联分析和神经网络方法预测煤与瓦斯突出

本文应用灰色系统理论的灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序,选择灰关联分析的五个优势因子:瓦斯放散初速度、坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度,作为输入参数,用计算机对神经网络编写程序,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证.     

人工神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

由于煤与瓦斯突出发生机理的复杂性,传统预测方法的应用受到很大的限制,而人工神经网络理论以其高度非线性映射的特性为解决这一问题提供了新的途径。以突出预测指标为基础,利用多层反向传播神经网络(BP网络)模型实现对突出危险性的预测。实例分析表明,模型精度很高,可用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测。     

煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型

为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。     

GRNN模型在煤与瓦斯突出及瓦斯含量预测中的应用

煤与瓦斯突出的作用机理非常复杂,是诸多因素如地应力、煤层瓦斯、煤体物理力学性质等共同作用的结果。在分析广义回归神经网络(GRNN)的基本原理和算法的基础上,建立煤与瓦斯突出等级以及基于构造复杂程度定量评价的瓦斯含量GRNN模型。然后用收集到的工程实例样本训练和检验该模型。结果表明,GRNN模型具有很好的预测能力和泛化能力,能较好揭示瓦斯含量和诸影响因素间的关系,可用于煤与瓦斯突出判别以及瓦斯含量预测。同时可以看出,光滑因子的合理选取对于提高GRNN模型的预测精度非常重要,因此,在以后的实际应用中需要不断尝试,找出最合理的光滑因子。     

基于激波理论的新兴煤矿煤与瓦斯突出事故研究

通过分析新兴煤矿煤与瓦斯突出事故,发现在事故中由于煤与瓦斯突出事故诱发了激波的生成,瞬间产生的巨大超压,引起风流逆向,大量瓦斯随逆向风流从突出地点扩散传播至二水平,接触卸载巷电机车架空线所产生的电火花,从而引发瓦斯爆炸事故。提出了突出激波对事故的影响并分析了突出激波的形成及其破坏作用,研究了影响突出激波破坏作用的影响因素,得出参与突出的瓦斯量和瓦斯压力是影响激波强度的关键因素。有助于了解突出后的气流动力演化规律,并为煤与瓦斯突出事故的防灾、救灾措施的制定以及提高矿井的抗灾能力提供了参考。     

预抽煤层瓦斯区域防突效果检验指标临界值研究

瓦斯突出危险性预测是防治煤与瓦斯突出的关键环节,瓦斯突出预测指标的临界值是决定区域防突是否达标的重要参数。为了确定寺河矿西井区3号煤层的区域预抽后煤层瓦斯防突效果评价指标体系,以瓦斯突出综合作用假说为基础,通过现场采取原始煤样,并在密封煤样罐内达到吸附平衡,测定残余瓦斯含量和残余瓦斯压力的关系,研究了原煤瓦斯含量与瓦斯压力的关系及原煤中水分的对其影响规律,提出始突瓦斯压力对应的瓦斯含量作为评价指标的临界值为10 m3/t,并通过现场跟踪考察对得出的瓦斯含量临界值的可靠性进行了现场验证,结果表明,10 m3/t作为区域防突效果评价的临界指标是可靠的。     

地质动力区划预测煤与瓦斯突出

为了确定煤与瓦斯突出矿井的突出危险区域,威胁区域和安全区域,提出基于地质动力区划的多因素模式识别概率预测方法预测煤与瓦斯突出的新思路。以鸡西滴道矿立井为研究对象,利用地质动力区划方法确定不同尺度和级别构造运动的特征,建立板块构造学说与矿井工程实际的联系,将对矿井煤与瓦斯突出产生影响的因素为参数,采用多因素模式识别概率预测方法划分研究区域内的危险区域。研究表明该方法对煤与瓦斯突出区域预测的合理性与有效性,可以在实际工程中应用推广。     

平煤集团煤与瓦斯突出强度预测的模糊综合评判

依据平煤集团历年煤与瓦斯突出事例的统计数据,应用7±2心理极限概念,合理选定模糊评判因素集,采用层次分析法确定各因素对突出强度的贡献度权重;采用定性数据定量化理论建立了各因素隶属于大型突出、中型突出和小型突出的隶属度;采用二级模糊综合评判方法和“加权平均型”评判数学模型,在国内外首次建立了煤与瓦斯突出强度预测模糊综合评判方法,按最大隶属度判别准则实现对突出强度的定量预测。对平煤集团91次突出事例突出强度预测验证表明,验证正确率为94 .5 % ,说明提出的煤与瓦斯突出强度预测方法在技术上是可行的,对突出矿井煤与瓦斯突出预测具有重要的指导意义。     

Fisher判别法在煤与瓦斯突出危险程度预测中的应用

为了提高煤与瓦斯突出的预测精度,根据煤与瓦斯突出的综合作用假说,选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的普氏系数以及煤体破坏类型作为判别指标。利用国内典型突出矿井20个实测数据作为训练样本,建立煤与瓦斯突出危险程度预测的Fisher判别分析模型,并应用于其他待判样本的预测。结果表明:Fisher判别分析模型能够反映多因素对煤与瓦斯突出的影响,分类性能良好,误判率低,借助SPSS软件实现,具有计算简单的特点,是煤与瓦斯突出预测的一种有效方法。