基于STL-EEMD-GA-SVR的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法及应用

瓦斯涌出量准确预测可为矿井通风及瓦斯灾害防治措施提供重要依据。为提高采煤工作面瓦斯涌出量预测精度,根据陕西黄陵某矿采煤工作面绝对瓦斯涌出量监测数据,应用基于局部加权回归的周期趋势分解(Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess, STL),将监测数据分解成趋势项、周期项和不规则波动项;利用集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD),将不规则波动项分解得到不同特征尺度的IMFs(Intrinsic Mode Functions, IMFs)分量以及残差余量;通过遗传算法(Genetic Algorithms, GA)参数寻优后的支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR),对各项分解数据进行预测;叠加各分量模型预测结果,得到最终瓦斯涌出量预测结果。结果表明:在预测集为247、147和70组3种情景下,对比分析了STL-EEMD-GA-SVR模型(简称SEGS)、EEMD-GA-SVR模型、GA-SVR模型和高斯过程回归(Gaussian Process Regression, GPR)模型的评价指标精度,其中,SEGS模型最优,拟合度R2分别为0.81、0.92、0.99,峰值点平均相对误差最低,分别为3.15%、2.33%、1.04%。所构建的SEGS模型可以准确预测采煤工作面的瓦斯涌出量。      

煤系正断层带影响下的煤层瓦斯赋存规律

渭北煤田多变形运动期和多组构造叠加孕育出的煤系断层带对煤层瓦斯赋存产生重要影响。采用地质分析、COMSOL Multiphysics多物理场数值模拟和现场数据监测相结合的方法,分析煤系正断层带的应力分布特征及断层之间相互作用关系,研究煤系正断层带影响下的煤层渗透率变化特征,模拟正断层带形成后的瓦斯运移状态和浓度分布情况,基于瓦斯含量和瓦斯涌出量监测结果进一步分析得到煤层瓦斯赋存规律。研究结果表明:煤系断层带的应力集中主要分布在煤层断层面上,应力降产生在岩层、煤层及各断层面交汇点处;煤系断层带影响区域的煤层渗透率由大到小依次为:断层面、区域平均值、断层上盘、断层下盘;随模拟时间增加,煤层瓦斯浓度逐渐减小,煤系正断层带内部地堑、地垒、阶梯状断层瓦斯浓度降低速率略大于两侧边界断块,瓦斯在断层断块内部及正断层带外侧边界表现出明显的积聚特性;煤系正断层带内部瓦斯含量和回采期间回风流瓦斯体积分数平均值分别为2.592 1 m3/t、0.224 0%,断层带外部边界两侧平均值分别为4.480 2 m3/t、0.454 9%,表明煤系正断层带两侧形成新的瓦斯富集区域。