煤与瓦斯突出微震-瓦斯互动响应预警研究

为解决煤与瓦斯突出实时预警技术在现场应用误报率较高的问题,分析贵州省某矿掘进工作面煤与瓦斯突出主控因素和前兆特性,研究微震-瓦斯互动响应的实时预警机制,构建基于数据挖掘的煤与瓦斯突出智能预测模型,界定煤与瓦斯突出危险等级划分原则,建立煤与瓦斯突出危险性实时预警系统;并利用该矿掘进工作面实测数据预测煤与瓦斯突出危险性等级。研究结果表明:智能预测模型预测精度较高,预测结果与钻屑瓦斯解吸指标K1值及瓦斯压力值P的一致性较好,所建预警系统的预警等级与工作面实际煤与瓦斯突出危险情况基本相符。     

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。     

基于瓦斯地质与监控信息耦合的煤与瓦斯突出预测方法

在矿井瓦斯地质研究基础上,从地质、瓦斯及监测监控3方面选取9个指标构建了煤与瓦斯突出预测指标体系,并利用多元信息耦合技术建立了煤与瓦斯突出预测模型。其中特征级运用模糊综合评判对数据级预测指标信息进行耦合,决策级运用D-S证据理论对特征级预测信息进行耦合,通过分级耦合得出反映煤与瓦斯突出危险性等级的可信度值。以郑煤集团超化煤矿31041工作面下付巷为例,一方面将预测等级和现场预测等级及钻孔动力现象记录进行对比,另一方面对信息耦合模型的准确性和可靠性进行验证,结果表明应用多元信息耦合模型对煤与瓦斯突出预测是可行的。     

煤与瓦斯突出预测的支持向量机(SVM)模型

基于支持向量机(SVM)分类算法,考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素,建立了煤与瓦斯突出预测的SVM模型。该模型选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度5个指标作为模型输入量,同时将煤与瓦斯突出程度划分为无突出、小型突出、中型突出和大型突出4个等级,进而使其评判结果更为细化。以实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测。通过算例分析,表明该模型的方法对煤与瓦斯突出预测的合理性与有效性,可以在实际工程中推广。     

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.     

煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析法及应用

在综合分析煤与瓦斯突出多种影响因素的基础上,将Fisher判别分析应用到煤与瓦斯突出预测中,结合我国典型煤与瓦斯突出煤矿17个突出实例,建立了煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析模型,模型回代预测的误差率为0。应用该模型对云南恩洪煤矿8个突出实例进行预测,并与单项指标法、综合指标法、BP网络进行比较。结果表明,Fisher判别分析模型具有较高的可靠性和精确性,能对煤与瓦斯突出进行有效预测。     

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。     

基于电磁辐射峰谷比值法的煤与瓦斯突出预警

为了提高电磁辐射预警煤与瓦斯突出危险的准确性,减少误报现象,在分析大量电磁辐射现场数据基础上,基于电磁辐射预警煤与瓦斯突出危险原理,提出了电磁辐射峰谷比值法,利用正态分布统计特征计算每个班次的电磁辐射瞬时强度峰值均值和谷值均值,并将其比值作为煤与瓦斯突出危险性的预警值。最后,将该方法应用于义忠煤矿11112风巷掘进工作面,研究结果表明:与临界值系数和动态变化趋势系数法相比,峰谷比值法误报较低,预警准确性高,能够很大程度上减少误报对生产的影响。     

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。     

基于综合评判模型的煤与瓦斯突出危险程度预测

针对某些矿井出现的"低指标"突出现象,提出一种新的综合评判模型,用于煤与瓦斯突出危险程度预测。选取鉴定煤与瓦斯突出的4个单项指标临界值作为参考点,建立煤与瓦斯突出危险性预测综合评判准则。当评判距离Ri属于[0,1],判断突出强度;当Ri属于[-1,0],判断突出危险可能性,量化了突出强度及可能突出的危险程度,并划分突出强度、突出危险可能性等级。利用模型对淮南矿突出程度进行预测,预测结果与实际吻合,实现了定性语言与定量数据相结合的突出预测,为煤与瓦斯突出提供了一种新的预测方法。     

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。     

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。     

深部开采煤岩瓦斯动力灾害统一发生机制及监测技术

为研究深部开采冲击地压、煤与瓦斯突出及其复合动力灾害的发生机制,并对其进行有效监测预警,运用事故调研、理论分析、工程实践等方法,分析了我国煤岩瓦斯动力灾害的影响因素,研究了其发生的统一机制和监测技术。结果表明:煤岩瓦斯动力灾害是冲击、突出共性因素和个性因素共同影响下的结果;根据灾害发生过程中能量释放的主体和形式,将煤岩瓦斯动力灾害分为冲击地压、煤与瓦斯突出、冲击-突出型复合动力灾害、突出-冲击型复合动力灾害4种类型;采用多层次统一监测模式,可对深井煤岩瓦斯动力灾害进行全方位连续的统一监测。最后将研究成果应用于煤矿现场实例,效果良好。     

基于SKPCA与NEAT算法的煤与瓦斯突出危险性预测

针对煤与瓦斯突出预测精度不足的问题,为了减少突出灾害的危害,提出了基于稀疏核主成分分析法(SKPCA)与增强拓扑神经进化算法(NEAT)的煤与瓦斯突出危险性预测方法.通过核主成分分析法对突出非线性数据进行降维,然后对主成分数据进行稀疏化,减少原始数据中不重要元素对降维后主成分的影响.搭建增强拓扑神经进化网络(NEAT)预测模型,采用进化算法同时优化神经网络的权值和拓扑结构,得到最佳神经网络预测模型.将处理后的主成分数据输入模型预测突出危险指数,结果表明,该方法危险等级预测准确度达到98％,SKPCA-NEAT模型在煤与瓦斯突出预测上相比PCA和BP神经网络具有优势.     

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EMD-LSSVM的瓦斯浓度动态预测模型

为提高回采工作面瓦斯体积分数预测时效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯体积分数动态预测模型;为能够快速有效地反映瓦斯体积分数当前状态,避免早期历史数据对模型预测的影响,采用复合窗口技术对瓦斯体积分数时间序列进行动态更新;为提高算法预测精度,先采用经验模态分解算法(EMD)对更新后的窗口数据进行分解得到高频项、低频项和趋势项,考虑到瓦斯体积分数变化受到诸多因素干扰导致预测难度较大,但由同类因素影响的瓦斯体积分数变化特征具有较高的相似性,利用聚类方法将瓦斯体积分数监测数据划分成性质相似的若干个模式类别,以减少各种随机因素对预测结果的影响,再利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对高、低频项进行加权预测,用自回归(AR)模型对趋势项进行预测,最后进行组合预测。实例对比分析表明,该预测模型能够有效地预测瓦斯体积分数的变化趋势,减少了预测时间,预测精度也满足矿山安全工程实际要求。     

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。     

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MCMC填补的SSA-SVM煤与瓦斯突出预测模型

为提升煤与瓦斯突出预测准确度,减小数据缺失对煤与瓦斯突出预测的不利影响,提出1种基于链式多重填补马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)的麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)预测模型。根据突出影响因素选取模型参数,运用MCMC对突出事故缺失值进行数据填补,采用SSA优化SVM,建立MCMC-SSA-SVM模型对填补后数据集进行预测,验证MCMC填补有效性和SSA优化性能;分别构建SVM、SSA-SVM、PSO-SVM、GAM-SVM、CMC-SVM、MCMC-PSO-SVM和MCMC-GA-SVM这7种模型进行突出预测,对比预测准确度,分析MCMC-SSA-SVM、MCMC-PSO-SVM和MCMC-GA-SVM的适应度。研究结果表明：MCMC填补后准确度均提升7.89个百分点以上,SSA的优化性能强于PSO和GA,MCMC-SSA-SVM预测准确度最高,为97.37%,泛化能力优于对比模型。研究结果可为煤与瓦斯突出预测研究提供借鉴和参考。     

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