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。     

新安煤田煤与瓦斯突出特征及防治措施

为解决新安煤田煤与瓦斯突出影响因素众多和防治难度较大等问题,运用瓦斯地质理论分析了新安煤田煤与瓦斯突出特征及控制因素,并提出了有针对性的煤与瓦斯突出防治措施。研究表明:地质构造是控制新安煤田煤与瓦斯突出分布的主要地质因素;构造应力是控制新安煤田煤与瓦斯突出的主要动力因素;新安煤田煤与瓦斯突出吨煤瓦斯涌出量较大,是增加煤与瓦斯突出发生可能性及危险性的重要因素。基于此,从突出危险性预测、防治突出措施及安全防护措施等三个方面提出了多项煤与瓦斯突出防治措施。     

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。     

基于神经网络的煤与瓦斯突出预测模型

在全面分析了煤与瓦斯突出影响因素的基础上 ,提出了煤与瓦斯突出预测的人工神经网络模型。介绍了突出特征指标的选取及表示方法与推理过程。实例分析表明 ,模型精度很高 ,可用于工作面煤与瓦斯突出预测 ,并分别给出图 2 ,表 3,文献 5     

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。     

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。     

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。     

平煤八矿煤与瓦斯突出特征及其与预测指标关系的研究

针对平煤八矿煤与瓦斯突出特征,采用现场观测、数理统计及瓦斯地质方法,研究煤与瓦斯突出规律及其与日常预测参数的关系。研究表明,地质构造对煤与瓦斯突出有明显的控制作用,日常预测参数q,S值超标严重位置与煤与瓦斯突出点分布具有一致性。通过跟踪观测瓦斯地质异常变化及日常校检参数超标情况,将二者有效结合起来预测采掘工作面前方煤与瓦斯突出危险性,对提高预测准确性,保证采掘工作面安全高效生产有着重要的意义。     

支持向量机法在煤与瓦斯突出分析中的应用研究

通过分析采煤工作面煤与瓦斯涌出量与地质构造指标的对应关系,应用支持向量机(SVM)方法对煤与瓦斯涌出类型及涌出量进行分析。建立两类突出识别的SVM模型、多类型突出识别的H-SVMs模型以及预测瓦斯涌出量的支持向量回归模型。研究结果表明:SVM方法能够很好地对煤与瓦斯突出模式进行识别,所建立的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型的精度高于应用BP神经网络预测精度;SVM理论基础严谨,决策函数结构简单,泛化能力强,并且决策函数中的法向量W可以反映突出模式识别的地质结构指标的权重。     

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...     

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。     

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     

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。     

煤与瓦斯突出预测研究动态及展望

笔者总结了以突出敏感性指标预测为基础的接触式煤与瓦斯突出预测技术的发展现状 ;阐述了瓦斯地质理论研究进展情况 ;对统计学方法、计算机模拟、模糊数学、灰色系统理论、神经网络技术、专家系统、分形理论、流变与突变理论等数学物理理论在煤与瓦斯突出预测领域中的应用情况作了系统的描述 ;对GIS技术、无线电波透视探测技术及以地震波为主的弹性波技术为煤与瓦斯突出预测技术的发展前景作了必要的分析。     

基于瓦斯涌出时间序列的煤与瓦斯突出预测方法研究

基于瓦斯涌出时间序列(简称G序列),研究了利用G线图、移动平均线模型和综合法进行煤与瓦斯突出预测的方法.研究表明:G序列G线图法可实时反映瓦斯涌出的细小变化情况,从而可对瓦斯突出前的异常变化特征及时辨识,但是由于瓦斯涌出影响因素复杂,短期内的异常波动并不一定是突出信号,从而容易造成误判.而移动平均线模型以均线系统为基础,通过判别瓦斯涌出浓度在一定时期内的总体变化趋势,揭示煤体中影响煤与瓦斯突出的各因素与突出之间的关系.综合法利用G线图结合移动平均线模型进行突出预测,除G线图和移动平均线本身提供的信息外,结合G线与不同周期的移动平均线的相互穿越发出的一些反转信号,能够更为准确地预报瓦斯突出.     

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。     

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.