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。     

投影寻踪聚类方法在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用

为了提高煤与瓦斯突出预测的准确率,在研究矿井瓦斯地质特征基础上,建立煤与瓦斯突出预测指标体系,应用投影寻踪方法和聚类方法构建了煤与瓦斯突出危险性预测的投影寻踪聚类模型。该模型通过计算反映煤与瓦斯突出危险程度的一维投影特征值,并对其进行聚类分析,得出煤与瓦斯突出危险性等级。将模型应用于平煤八矿戊9,10-21030工作面回风巷,预测等级与实际煤与瓦斯突出情况吻合度较高。结果表明,应用投影寻踪聚类方法对平煤八矿进行煤与瓦斯突出危险性预测是可行的。     

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。     

组合赋权-灰色聚类的煤与瓦斯突出危险评价

为有效预防煤矿井下煤与瓦斯突出事故，构建基于组合赋权-灰色聚类的煤与瓦斯突出危险评价模型。首先，基于轨迹交叉理论，从煤层物理学性质、瓦斯指标、煤层赋存条件3个方面选取预测指标，构建危险评价指标体系；然后，运用改进的层次分析法(IAHP)和熵权法(EWM),确定各指标权重，结合灰色聚类原理构建各指标的灰色模糊评价规范化等级判断矩阵，并根据最大隶属度原则预测煤与瓦斯突出等级；最后，以乌兰木伦煤矿12407综放工作面为应用实例，验证组合赋权-灰色聚类评价模型的科学性和有效性。结果表明：该工作面煤与瓦斯突出危险等级为Ⅴ,模型计算结果与现场实际基本吻合，其中，煤层物理学性质为主要诱导因素，评判结果与实际相吻合，证明文中所建模型具有一定的科学性和有效性。     

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.     

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。     

基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对煤与瓦斯突出样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在煤与瓦斯突出预测中的应用这一问题,利用支持向量机在小样本情况下具有较强识别能力的特点,提出了煤与瓦斯突出的支持向量机预测方法。对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,提取特征向量。选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,以云南恩洪煤矿的突出实例作为预测样本,将支持向量机预测结果与其他预测结果进行对比。结果表明支持向量机模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。     

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.     

煤与瓦斯突出预测指标的灰色优选

运用灰色理论中灰关联分析数学模型,定量分析了六种预测煤与瓦斯突出的指标,并确定了最佳预测指标,为煤与瓦斯突出预测指标的选择提供了定量化依据。     

煤与瓦斯突出预测技术研究现状及发展趋势

对矿井煤与瓦斯突出预测方法的研究现状及发展趋势进行了论述及分析。目前我国大量使用的是钻屑量S、钻孔瓦斯涌出初速度q、瓦斯解吸指标Δh2 、瓦斯放散指数ΔP等钻孔静态预测方法 ,这些方法花费大量的人力、物力和财力 ,而且准确性较低。而声发射和电磁辐射等方法是很有前途的预测方法。未来煤与瓦斯突出预测的发展趋势是 ,利用声发射监测技术对变形破裂剧烈区域进行定位 ,利用电磁辐射监测技术工作面非接触连续预测 ,再结合现有的环境监测系统监测的瓦斯动态涌出对煤与瓦斯突出现象进行准确预测     

矿井瓦斯涌出量预测的灰色建模法

简要介绍了瓦斯涌出量的常用预测方法 ,指出了各种预测方法的弊端 ,从矿山实际出发 ,把非等间距数列变为等间距数列 ,根据灰色理论提出的预测方法 ,利用不同采深瓦斯涌出量的原始数据建立矿井瓦斯涌出量的动态GM(1,1)模型 ,进行瓦斯涌出量预测 ,选择了合理的误差检验模型 ,并通过实例说明了GM(1,1)模型在预测瓦斯涌出量中的应用 ,结果表明预测程度较高。对矿井延深做好瓦斯涌出量预测并进行矿井安全生产具有很好的指导意义。     

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。     

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。     

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。     

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。     

煤和瓦斯突出预测煤体结构指标计算方法的探讨

煤体结构类型是煤和瓦斯突出预测的重要地质指标,笔者在对煤体结构类型与瓦斯参数关系研究的基础上,提出突出煤层煤体结构有效厚度的概念和计算方法,并以河南平顶山矿区为例,进一步探讨了突出煤层煤体结构指标临界值的计算方法,为煤体结构指标定量计算提供了新的研究方法。     

基于自记忆模型的煤与瓦斯突出电磁辐射预测研究

利用实验测定的电磁辐射信号时间序列,用双向差分原理反导出一个非线性常微分方程;以其为微分动力核,运用动力系统数据机理自记忆模式构造自记忆方程并求出自记忆系数;利用该方程预测未来电磁辐射信号的变化,并与现场测定对比分析,用误差分析和距平分析法验证该模型正确性和预测准确率。实例表明:该自记忆模型预测与实测结果是一致的,相对误差均在6.7852%左右,距平符合率为90%;自记忆方法能有效应用于煤与瓦斯突出电磁辐射动态预测中;该模型与电磁辐射预测方法的有机结合能有效地提高预测准确性,从而为煤与瓦斯突出电磁辐射预测技术提供了一种新的研究途径。     

煤与瓦斯突出预测综合指标F临界值研究

为了更加准确的预测掘进工作面煤与瓦斯突出,防止灾害事故的发生,针对“三率”各评价指标与掘进工作面煤与瓦斯突出预测综合指标具有区间型属性特性,运用灰靶决策理论,提出了基于熵值加权法与多指标加权灰靶相耦合的决策模型。该模型引入“奖优罚劣”变换算子,对样本矩阵进行无量纲初始化处理,结合改进的熵值法确定指标权重,构建了综合指标F临界值的决策模型,将综合指标F值在200~400内以10为步长形成了21个评价方案,对综合指标F的临界值进行研究。最后,通过在章村煤矿的现场实际应用,证实了该模型的有效性与实用性。     

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。     

煤体初始瓦斯涌出规律预测煤巷突出危险性研究*

为提高煤巷突出危险性预测的准确性,基于摩尔库伦准则,建立煤巷突出平衡方程,探究煤巷突出发生条件;通过COMSOL Multiphysics模拟软件探究钻孔瓦斯涌出量和瓦斯压力的关系;利用ZTL20/1000-Z型矿用隔爆型连续流量法煤层巷道突出预测装置,以薛湖煤矿二煤层为试验对象,进行煤巷突出危险性预测试验研究。结果表明:钻孔瓦斯涌出量与瓦斯压力呈线性关系,钻孔初始瓦斯流量可以作为预测煤巷突出危险性的敏感指标;最大流量峰面积、钻屑量和钻孔瓦斯涌出初速度变化趋势基本相同,且最大流量峰面积取值范围较广;最大流量峰面积突出临界值取值为59.30 (L·m2)/min。