基于GA-SVM的矿井涌水量预测

矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型（GA-SVM）来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。      

时间序列模型在工作面涌水量预测中的应用

在矿山实际生产过程中，涌水量预测对于矿山防治水具有重要意义。以山东郓城煤矿1301工作面为研究对象，先不考虑季节性因素影响的条件下，采用时间序列分析模型ARIMA建立涌水量与时间的函数关系，迭代拟合结果精度低，表明郓城煤矿1301工作面涌水量时间序列受季节性因素影响；在此基础上，基于时间序列加法分解原理，分离提取涌水量时间序列中的长期趋势、季节指数、循环因子和随机变动参数，并应用熵权法确定各参数权重，建立工作面涌水量预测的非线性回归修正模型，并将模拟预测结果与忽略季节效应的ARIMA模型预测的涌水量进行对比，结果表明，建立的非线性时间序列模型计算的涌水量更为接近实测涌水量，验证了方法的准确性。研究成果将为矿井涌水量预测提供新思路。      

松散地层钻孔涌水量预报方法研究

本文在讨论岩土饱和度与视电阻率关系的基础上,采用数理统计方法对天水盆地20口井的钻孔涌水量和视电阻率数据进行分析,建立了该地区松散层钻孔涌水量预报回归模型.选用一眼供水井实测数据对预报回归模型进行检验,实际涌水量与模拟值比较,两者相对误差为8.9%;进而采用该回归模型对其它供水井涌水量进行了预报,实际涌水量与预报值相比较,相对误差分别为7.0%、29.5%.结果表明,在河谷潜水井施工中,所建立的涌水量预报回归模型可在成井、抽水前预先估算钻孔涌水量,为地质与钻探决策提供了一定科学依据.     

贵州盘县盆地火烧铺煤矿矿井涌水量预测

为了准确预测盘县煤田内各矿井涌水量,以盘关向斜火烧铺煤矿为例,首先从区域水文地质分析入手,其次收集整理矿井40多年地质勘探、矿井涌水量、降雨量、采空区、开采标高、煤炭采出量等相关因素数据,然后分析与矿井涌水量的关系,建立矿井涌水量与相关因素的多元回归计算模型;之后应用该模型对矿井6个开采水平9个块段进行了矿井涌水量预测,最后对比与解析法、比拟法计算的结果。结果表明,矿井涌水量与上述各相关因素呈正相关性,解析法计算结果偏小;上述特征在整个盘县煤田内具有典型性,相关因素分析法可以作为井田内及相邻煤田矿井涌水量计算方法,可为其它矿井提供比拟对象。     

灰色理论在矿井涌水量预测中的应用

运用灰色理论建立煤矿涌水量预测的GM (1,1)模型,在某矿井太原组工作面涌水量资料的基础上,通过增加观测频率和数据密度的方法对模型进行修正,使精度提高到96.26%。将模型预测值与实际数据比较,证明所建立模型较为可靠。结合其实际的水文地质条件及排水能力,设定该工作面的上灾变阈值为15 m3/min,得出工作面的涌水量大小、灾变时间和数值的预测值,为工作面安全开采和监管提供了数据支持。      

矿井单位涌水量比拟法在矿井涌水量预测中的应用

通过对风水沟煤矿矿井历年疏干排水资料的统计分析以及特征的研究,结合矿井水文地质条件,建立了不同开采水平、开拓面积的矿井单位涌水量比拟法计算公式,并对矿井的一、二采区的涌水量进行了分析预测。结果表明,矿井单位涌水量比拟法计算公式预测的2007、2008和2009年涌水量与实际疏干排水量之间的误差分别为6.5%、8.7%和7.9%,预测精度较高,值得借鉴推广。     

改进的灰色系统理论预测矿井涌水量

基于我国东部许多大水矿区煤炭资源日渐枯竭,衰老矿井涌水量变化巨大的现状,以灰色系统理论为基础,提出了一种新的矿井涌水量预测组合模型——GM (1,1)–Markov–新陈代谢组合模型以及用于预测结果综合评价的指数Z。模型验证结果表明,该组合模型的预测结果优于其他模型,减小了序列数据波动性大、新旧信息更替差异所造成的误差,能够较好地解决时间跨度下采空区残留涌水、意外突水等不确定因素对衰老矿井涌水量预测精度和可靠性的影响。将该组合模型及其他模型应用于开滦集团荆各庄衰老矿井涌水量的预测,结果显示:GM (1,1)–Markov–新陈代谢组合模型的综合评价指数最高,达到0.475;荆各庄矿2011—2015年的矿井涌水量将分别为13.055 m3/min、12.730 m3/min、12.579 m3/min、12.493 m3/min和12.503 m3/min。      

基于BP神经网络的孔隙充水矿井涌水量预测

文章分析了孔隙充水矿井的充水水源和通道,利用非线性的BP人工神经网络建立了徐州韩桥煤矿涌水量短期预测模型,选取每天的降水量作为影响因子,用已有的涌水量资料训练得到权值和阈值来表示充水通道,并对-200m水平、-270m水平、-330m水平和全矿井涌水量进行了预测。结果显示,涌水量的预测值与实测值吻合得较好,说明该模型具有一定实用性。     

基于BP神经网络的降雨充水矿井涌水量预测

长沟峪煤矿矿井涌水量受降雨影响显著,曾经因降雨造成淹井事故。文章分析了长沟峪煤矿矿井充水因素及其影响程度,建立了矿井涌水量预测的BP网络模型,通过对2006年和2007年＋141水平和＋20水平矿井最大涌水量预测验证了该模型的可行性,并据此对不同降雨条件下的矿井涌水量进行了预测。     

浅埋煤层回采中顶板含水层涌水量的时空动态预测技术

针对煤层回采工作面顶板涌水量超前预测精度低,预测结果的时间空间概念不清,对生产实际的指导性不强等问题,从煤层回采的时空变化和地下水流演化过程入手,从理论上分析了以大井法、廊道法为代表的解析法预测工作面顶板涌水量存在的主要问题,提出了浅埋煤层回采过程中顶板含水层充水水量由脉动式静储水量释放与渐增式动态补给水量共同组成,并给出了随矿井采掘过程进行的渐进式矿井涌水量时空动态预测方法,不仅计算了全矿井涌水量的大小,也给出了涌水量的时间变化过程和空间分布特征。大大提高了预测结果的精度,对生产有实际指导意义。结合一实际矿井的采掘规划与生产接续计划,引进了新增水量、干扰水量及残余水量的概念,计算预测了矿井2011年-2015年生产过程中矿井涌水量及其动态变化过程。      

基于GM模型的河西走廊区域地下水矿化度预测

研究地下水矿化度对于建设优美的生态环境、实现水资源的可持续发展具有十分重要的意义。通过GM(1,1)预测模型和GM(1,N)预测模型对双河村和新兴村地下水矿化度进行预测,并与实际检测值进行对比分析,发现GM(1,1)模型预测双河村与新兴村地下水矿化度预测值,预测结果与实际值大体变化趋势相同;而GM(1,N)模型下双河村与新兴村地下水矿化度预测值与实际值的变化一致,双河村的预测平均相对误差5.09%,预测精度94.91%,对新兴村的预测平均相对误差3.20%,预测精度96.80%,模型拟合效果较为科学,其预测结果能够作为最终数据进行分析,为该地区地下水矿化度的研究提供了理论依据。     

基于承压-无压水公式的区间涌水量预测

针对矿井涌水量计算过程中存在不确定性的问题,从区间不确定性角度出发,基于非概率集合理论,推导出了采用经验公式计算影响半径和根据观测资料给出影响半径这两种情况下承压-无压水涌水量区间解析表达式,定量刻画了参数的区间不确定性下涌水量的区间响应,实现了从确定型计算公式到区间不确定性型计算公式的转变。通过对比蒙特卡洛法得到的实际区间上下限和推导出公式计算的上下限,分别给出了两个区间涌水量预测公式计算结果相对误差的绝对值控制在5%和10%以内时,相应变量的允许变化率,分析结果表明:公式一计算最大（最小）涌水量的相对误差为5%和10%时,变量的允许变化率分别为0.18（0.08）和0.28（0.12）;公式二计算最大（最小）涌水量的相对误差为5%和10%时,变量的允许变化率分别为0.08（0.05）和0.12（0.08）;在相同误差要求下,两个公式计算最大值时的允许变化率高于最小值时的允许变化率,这对计算矿井涌水量的上限有利。这为矿井涌水量计算提供了一条新的途径。     

基于BP神经网络方法的矿井涌水量预测

鉴于矿井涌水威胁煤矿安全生产及其影响因素的复杂性,提出基于BP神经网络的矿井涌水量预测方法.在充分分析新安煤矿＋25m开采水平的涌水影响因素的基础上,选取大气降水、采空区面积和底板构造断裂和采动裂隙三个影响因子,建立了非线性人工神经网络预测模型,对＋25m开采水平的正常涌水量进行了预计.其结果和实际观测数据能够较好地相吻合,表明采用人工神经网络预计矿井涌水量是可行的.     

基于灰色理论模型对焦家金矿带新城矿区矿井涌水量预测研究

近年来,随着铁矿石和金矿石的开采,矿井涌水量预测越来越受到重视,而灰色理论,神经网络等新兴预测方法也越来越受欢迎。本文在大井法、比拟法的基础上,利用灰色理论建立GM(1,1)模型,对焦家金矿带新城矿区矿井涌水量进行了预测。对矿区2016年1~6月涌水量进行了计算和分析,矿井涌水量较稳定且较大,均在12 000 m~3·min~(-1)以上,稍有升高趋势,6月可达12 685.8 m~3·min~(-1)。最后将模型预测值与实际值比较,结果显示,精度达到96.481 67%,证明所建立模型较为可靠。为矿山进一步的建设和开采提供了技术资料。     

基于ArcGIS的洛河组含水层富水性评价

含水层富水性评价是矿井涌水量预测与水害防治的重要基础。选取彬长文家坡煤矿41盘区4号煤层顶板白垩系洛河组含水层的厚度、孔隙度、含水率、上段视电阻率、下段视电阻率和冲洗液消耗量6个主控因素,利用层次分析法（AHP）确定各主控因素的权重。在ArcGIS数值可视化软件上对各影响因素的矢量图进行归一化处理和叠加分析,构建了基于多因素融合的含水层富水性评价模型,并对41盘区富水性进行了分区评价。利用钻孔单位涌水量和4101工作面涌水量变化数据对洛河组富水性评价结果进行了验证分析,结果表明该模型的分区评价结果与实际符合,为彬长矿区洛河组含水层富水性评价提供了重要依据。      

双柳煤矿矿井涌水量数值模拟研究

如何比较准确的预测矿井涌水量一直是国内外煤矿相关研究人员努力探求的重要问题之一。在充分认识和掌握研究区水文地质条件的基础上,建立了与实际情况相符合的矿井涌水量数值模拟数学模型,重点研究了模型的边界条件、模型的时间和空间离散、含水介质水文地质参数的确定,并运用目前较为流行的地下水数值模拟软件Visual Modflow对研究区进行了矿井涌水量数值模拟,得出了比较合理的矿井各水平井下涌水量,为矿井水害防治提供决策依据。     

矿井涌水量预测及其对沙漠植被的影响

矿井涌水对井下安全生产存在潜在威胁,同时可能引发因矿区地下水位下降造成的地表植被难以逆转的演替退化。针对涌水量数值模型构建时边界条件概化不准确和水文地质参数选用不可靠等关键问题,以准确预测矿井涌水量保障煤层安全开采为目标,并为研究区沙漠植被的保护提供理论和数据支撑,选择以天然边界作为研究区周界,在充分收集与分析钻探、物探、抽水试验、地下水长观和矿井采空区范围及其涌水量等资料的基础上反复修正模型,构建了较为逼真的地下水三维非稳定流数值模型。此外依据矿井采空区拓展进程及其涌水量和地下水监测数据等进行模型模拟识别,论证了该模型的合理性和可靠性。利用所建立的数值模型预测了煤层开采条件下的矿井涌水量和潜水位降深场,进而基于潜水位埋深与沙漠植被关系分析了潜水位下降对沙漠植被的影响。结果表明：根据矿区先期煤层开采预测矿井涌水量为3.08×10⁴ m³/d,引起矿区内潜水位下降2.08～2.35 m,将导致矿区内代表性植被沙柳和小叶杨的长势变差、甚至部分枯萎,呈现由中生植被类型向旱生植被方向的演替趋势。研究结果为研究区提供了较准确的涌水量预测值,可以为制定科...     

甘肃核桃峪煤矿矿井涌水量的计算与分析

核桃峪煤矿是目前甘肃陇东煤田在建的规模最大矿井,设计单位要求地质勘查部门提交采用不同计算方法对井田先期开采地段正常涌水量和最大涌水量进行预测。通过分析矿井水文地质条件,分别采用了大井法、水平廊道法和比拟法对矿井涌水量做出了预测,并对预测结果进行了对比分析。结果表明:(1)解析法采用实测影响半径计算的涌水量与比拟法的结果相对接近,选用较大值,即为比拟法的结果,先期开采地段最大涌水量为28 800m3/d,正常涌水量为20 160m3/d;(2)在矿井涌水量预测中,用经验公式计算的承压水影响半径偏小,导致预算的涌水量结果偏大。在对各种预测方法应用条件分析比较的前提下,建议若有条件采用比拟法,应首选比拟法预算矿井涌水量。     

回采工作面顶板复合含水层涌水量时空组成及过程预测方法

为提高彬长矿区各矿井预测涌水量的准确性,通过精细化勘探将洛河组划分为上、下两段;建立了巨厚复合含水层涌水量预测的水文地质概念模型,将受到煤层采后顶板导水裂缝带波及的含水层涌水概化为考虑垂向渗流的向河渠排泄模型,称之为"含水层水向工作面涌水模型";并给出了与矿井采掘计划相结合、考虑含水层静储量释放、动态补给和垂向渗流的水量预测方法,称之为"工作面时空动态涌水量预测方法"。以高家堡矿井为例,预测101工作面最大涌水量为1 222.11 m~3/h,采后初期稳定涌水量为950.07 m~3/h;预测201工作面最大涌水量为610.93 m~3/h,采后初期稳定涌水量为536.73 m~3/h。与实测涌水量对比分析,预测涌水量绝对误差为-130.49~20.64 m~3/h,误差率为-21.05%~8.39%,预测精度大大提升。     

天马山硫金矿不同降雨条件下矿井涌水量的预测研究

通过以往成果资料和现场调查,分析天马山硫金矿水文地质条件。以FEFLOW软件为平台,建立了天马山硫金矿三维地质模型和水流模型,依据矿区涌水量数据、新建水文孔水位和抽水试验数据进行涌水量预测及校正,分别对丰-平-枯水期降雨条件下矿井涌水量预测结果进行对比分析,结果表明天马山硫金矿区井下疏干的主要水源来自于导水性好、富水性好的灰岩岩组,该岩组赋存水量部分来源于降雨的垂向入渗直接补给,部分来源于矿区外围地下水侧向径流的间接补给。