基于灰建模的瓦斯含量多变量预测模型研究

研究了GM(1,N)、GM(0,N)瓦斯含量预测模型的数学原理,收集郑煤集团告成矿地质勘探期间及生产期间的瓦斯含量实测资料,获得16个可靠点,选取基岩厚度、新生界厚度、煤层厚度、煤层水分、煤层灰分、50m顶板含砂率6个因素作灰色建模预测的指标,分别建立了GM(1,6)和GM(0,6)瓦斯含量多变量预测模型。根据计算和评价结果,GM(1,6)和GM(0,6)瓦斯含量预测模型精度均能够满足工程精度的要求,说明利用灰色模型来预测瓦斯含量是可行的。由于前者精度略高于后者,故建议告成矿采用GM(1,6)模型来进行未知地区煤层瓦斯含量的预测。需要注意,由于模型没有考虑构造的影响,在实际预测时,还应根据构造对待预测区的影响关系和影响程度对模型的预测结果进行修正。     

基于Adam优化深度神经网络快速确定瓦斯抽采半径*

为解决煤矿瓦斯有效抽采半径难以快速准确确定的问题,采用基于Adam算法优化DNN（深度神经网络）方法来预测瓦斯抽采半径。查阅文献共收集已得到验证的970组数据集,每组数据选取煤层瓦斯初始渗透率、钻孔直径、抽采时间、地应力、煤层初始瓦斯压力作为预测模型的5个特征量,有效抽采半径作为目标输出值。接着预测模型进行不断学习和训练,最终训练得到1个最优的瓦斯有效抽采半径预测模型。利用训练好的最优预测模型结合Python语言开发出计算有效抽采半径的软件,并使用该软件在四季春煤矿和鹤煤六矿进行有效抽采半径预测的工程实例研究,验证该软件预测抽采半径的实用性和准确性。研究结果表明:通过使用开发的软件,可快速且较准确地计算出矿井瓦斯有效抽采半径,可为暂不具备现场测试条件的矿井抽采设计提供一定的参考依据。     

数值模拟结合SF_6示踪法确定煤层钻孔瓦斯抽采有效半径

为准确确定煤层钻孔的瓦斯抽采有效半径,实现最优钻孔设计及最佳抽采效果,根据煤层瓦斯流动理论与煤岩体变形理论,建立钻孔抽采煤层瓦斯的气固耦合数学模型。并利用COMSOLMultiphysics软件,模拟SF6气体在瓦斯渗流场内的运移过程。利用SF6气体示踪法进行现场测试。依据相似定律,结合模拟与实测结果确定钻孔抽采有效半径的范围。以黄陵集团一号煤矿306工作面为例进行试验研究。试验结果表明,模拟结果与实测结果基本吻合;在钻孔直径为94 mm,抽采负压为15 kPa的条件下,预抽30天后,试验工作面抽采有效半径为5.88 m。     

基于灰色BP网络的火灾事故预测

将BP网络模型与灰色系统预测方法相结合,利用人工神经网络对GM(1,1)模型进行残差修正,建立了火灾事故预测模型.该模型兼具灰色系统与BP网络的优点,不但能体现火灾复杂的灰色系统行为,又能根据每次学习误差的不同调整学习速率,加快收敛速度.与单一的GM(1,1)模型相比,该模型预测结果具有更高的精度.     

非等值冒落采空区“三带”考察及其模拟验证

为提高高位裂隙钻孔抽采采空区瓦斯的效果,必须掌握采空区"三带"特征。在理论分析的基础上,现场考察黄陵2号煤矿107工作面冒落带分布,结果表明:冒落带呈拱形分布,并且沿采空区横向对称,最大冒落高度为19 m。通过Fluent数值模拟方法,得出采空区瓦斯抽采的最佳区域,验证了现场考察冒落带非等值高度的正确性。这表明,在分析采空区"三带"特征时,应考虑冒落高度的非等值性,进而通过理论分析、现场考察、数值模拟等手段得出采空区抽采的最佳区域。     

含瓦斯煤岩突出过程数值模拟

含瓦斯煤岩突出是煤炭开采过程中一种复杂的工程诱发灾害。根据煤岩体变形与瓦斯渗流的基本理论 ,考虑煤岩介质材料力学性质的非均匀性特点以及煤岩介质变形破裂过程中透气性的非线性变化特性 ,建立了含瓦斯煤岩突出过程固气耦合作用的RFPA2D Flow模型。利用该模型对石门掘进诱发的含瓦斯煤岩突出进行了初步的数值模拟 ,模拟结果再现了煤岩介质在瓦斯压力、地应力和煤岩力学性质等因素综合作用下由裂纹萌生、扩展、相互作用、贯通直至失稳抛出的突出全过程 ,揭示了采动影响下煤岩介质渐进破坏诱致突变的非线性本质 ,包括含瓦斯煤岩破裂过程中应力场的演化 ,为含瓦斯煤岩突出机理研究提供一套全新的数值试验分析工具。     

瓦斯地质信息库设计及建立

总结了瓦斯地质信息的概念及基本特征,把瓦斯地质信息进行合理分类,并提出获取瓦斯地质信息的渠道、方式以及瓦斯地质信息质量评价方法。根据数据库的相关原理,在瓦斯地质理论的指导下,设计了钻孔、构造煤、瓦斯含量点、瓦斯突出点、断层等几种主要的瓦斯地质库的结构,并利用Visual C++开发了相应的程序,建立了瓦斯地质信息库。该信息库的设计及建立为实现瓦斯地质信息的管理和可视表达提供了支撑,并为分析瓦斯地质规律提供了一种新的手段。     

基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测研究

为提高未采区煤层瓦斯含量预测的准确性,在分析研究影响煤层瓦斯含量的主要地质因素的基础上,借助模糊数学作为表达与处理不精确数据、模糊信息的手段,以神经网络作为解决问题的途径,将模糊数学与神经网络有机结合,建立基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测模型。研究结果表明:模糊神经网络模型不仅能够较好地解决模糊信息难于定量表达、学习样本难于确定等问题,而且能够较准确地提取出煤层瓦斯含量与其各个影响因素之间的非线性关系。通过实例运算验证,其预测精度较神经网络模型提高了4.84%～25.79%,应用于煤层瓦斯含量预测的效果更为理想,具有良好的应用前景,可以为实施科学的矿井瓦斯管理、预防各种瓦斯事故提供理论依据。     

采动岩体破裂数值模拟及高位钻场参数优化

基于降低采煤工作面瓦斯浓度和减少采空区瓦斯涌出的重要性,采用岩石破裂过程分析软件( RFPA2D)对鹤壁六矿21151顶分层工作面上覆岩层随工作面推进的运动情况进行了数值模拟.从中获取了上覆岩层的运动信息,得到了顶板由变形到损坏的全过程及损坏规律,并用经验公式对覆岩裂隙带高度进行了计算,综合判定工作面上覆岩层的裂隙带高度为12.3～44m.高位钻场抽采参数优化后,平均抽采量达到6.79 m3/min.