利用神经网络预测煤层底板突水

本文利用神经网络对已知样本进行学习。旨在预测煤层底板突水，取得了较好效果，为煤层底板突水预测提供了一条新途径。     

矿井煤层底板突水预测新方法研究

本文针对煤矿矿井煤层底板突水系统为一非线性系统的特性,提出采用对非线性问题具有良好适用性的人工神经网络系统（以下简称神经网络）,进行煤层底板突水预测。以作者们研制,使用神经网络的实践为基础,阐述系统、建模方法、适用条件和应用问题,并在焦作矿务局演马庄矿、焦作金科尔集团方庄煤矿对所建立的煤层底板突水预测神经网络进行生产性检验,取得良好的结果,说明该系统应用于煤层底板突水预测的可靠性。     

煤层底板突水预测的理论与实践

以矿山岩石力学观点分析突水问题,从弹、塑性理论出发,在推导煤层底板突水预测公式中,讨论了各参数的选取,并用突水矿资料作了验证。     

煤层底板突水机制的研究

根据观测,有限元分析等方法提出“原位张裂”与“零位破坏”其同作用导致底板突水的机制。     

岩溶煤矿矿井煤层底板突水预测的相空间重构

本文针对岩溶煤矿矿井煤层底板突水系统动力学行为的复杂性,采用近年发展起来的相空间重构方法,计算了该类复杂系统吸引子的关联维,据此对煤层底板突水行为进行了分析、预测,并用生产实践证明预测的正确性。      

煤层底板突水突变模型

本文建立了煤层底板突水的一个尖点突变 (cusp)模型 ,并分析了煤层底板失稳破坏发生突水的机制。基于定态曲面方程 ,可求得煤层底板水压应力比 Ip。当 Ip 1时 ,发生突水 ;当 Ip 1时 ,不会发生突水。基于分支曲线方程 ,可求得煤层底板突水临界采动导水裂隙带深度 h1l,当 h1 h1l 时 ,发生突水 ;当 h1 h1l 时 ,不会发生突水。     

煤层底板突水的计算预测及应用

在简评现有煤层底板突水预测理论的基础上,提出了老底板模型。参照采场老顶初次来压步距的构成,论述了老底板极限破除步区a的构成,得出了煤层底板穷水与隔水层、含水层自身性质及开采边界条件的关系、最后提出了利用以往突水资料预测同类或相邻工作面突水与否的反演方法,使预测结果更加令人信服。      

岩溶矿井煤层底板突水的非线性动力学模型

根据多年来的科研生产实践,应用非线性科学理论建立了非线性动力学模型,并考察了模型的动力学行为,发现煤层底板隔水层力学失稳(突水)早期阶段有明显的应力失调现象。利用煤层底板应力、应变监测资料,通过非线性动力学模型计算,可预测煤层底板突水问题是否发生。      

岩溶煤矿矿井煤层底板突水非线性预测方法研究

本文煤层底板突水系统为一非线性系统的特性,提出采用对非线性问题具有良好适用性的人工神经网络方法进行煤层底板突水预测。文中系统地阐述了人工神经网络预测的原理、建模方法、适用条件和应用问题,并在肥城矿务局对所建立的煤层底板突水预测人工神经网络系统进行生产性检验,取得良好的效果,说明人工神经网络方法应用于煤层底板突水预测的可靠性。     

煤层底板突水因素的综合评价：以肥城矿区为例

将系统工程中的层次分析引入煤层底板突水的研究中。以肥城矿区为例，阐述了煤层底板突水因素综合评价方法的应用，使底板突水评价研究从定性向定量转化，对查明底板水文地质条件和突水预测具有重要的指导意义。     

岩溶矿井煤层底板突水系统的非线性特征初步分析

本文论述了矿井煤层底板突水是一种由缺陷诱导的局域失稳,特别强调存在两种时间尺度的缺陷变化过程。一种是缺陷发育过程,缺陷由小缓慢地扩张变大,是慢变化;另一种是缺陷失稳过程,缺陷的薄弱破坏引起缺陷的瀑涨,是快变化,这后一过程就是矿井煤层底板突水。据此构造了塞子模型并讨论了模型的基本行为,定量地给出失稳判据,用实例检验模型得到准确率为92. 6%。      

煤层底板突水综合监测技术及其应用

底板岩溶水害是华北型煤田较为普遍存在的问题,因其具有隐蔽性、突发性的特点,防治水工作面临巨大的问题和挑战,因此,底板突水监测预警已成为煤矿安全生产过程中的必要措施。底板水害的形成和发生都有一个从孕育、发展到发生的演变过程,在此过程的不同阶段,底板裂隙、岩层视电阻率等均会释放出对应的突水征兆,及时、准确、有效地采集这些信息,根据这些信息判别突水过程中的具体水文地质特征,为建立突水监测系统奠定了基础。根据突水三要素,在葛泉煤矿东井11916工作面,利用井-地-孔微震监测技术和视电阻率监测技术构建了底板突水综合监测系统,对引起突水的导水通道和水源2个要素进行实时监测。监测结果表明：正常情况下,11916工作面回采过程中底板破坏深度为20~25 m,但是在2019年9月14日工作面推进到中间巷道时,运料巷和中间巷来自顶板的压力对底板破坏的叠加作用,以及附近的陷落柱原有破裂,致使该位置底板破坏深度加大,达到30~35 m,底板本溪灰岩水通过导水通道进入运料巷,底板出水2 m³/h,从视电阻率监测结果中不难发现1个低阻异常体从底板下逐步向上发育的过程。利用井-地-孔微震监测技术和视电阻率监测技术构建的底板突水综合监测系统能够捕捉到底板突水征兆,对于预测重特大水害事故的发生具有重要意义和实用价值。     

基于CNN神经网络的煤层底板突水预测

为了提高煤层底板突水预测的准确性,建立了基于卷积神经网络的煤层底板突水预测模型。通过综合分析,确定了15个影响煤层底板突水的因素,将这些影响因素进行拼接组合,运用建立的深度计算结构模型对影响因素及其相互联系进行特征提取。用已知的115组数据对模型进行学习训练,并进行了预测。为验证模型的准确性,利用相同的数据对BP神经网络模型和LeNet-5模型进行训练,将建立的模型与BP神经网络模型和LeNet-5模型进行对比。结果表明:该模型通过加深模型的计算深度,综合考虑了影响底板突水因素间的相互联系,提高了突水预测准确性。基于卷积神经网络构建的模型可以对煤层底板突水进行预测,并且准确率相对较高。     

基于岩性-结构的煤层底板突水危险性评价

煤层顶底板突水危险性预测与评价是煤矿突水灾害防治的基础和依据。针对煤层底板隔水介质条件,分析了煤系岩石力学性质,煤层底板突水的岩性、结构和厚度特征,建立了煤层底板突水危险性评价理论和方法。研究表明：煤层底板隔水介质条件取决于隔水层岩性和断裂构造,随着底板泥岩含量增加,煤层底板隔水性能增高,但抗水压能力降低;随着断裂发育程度的增加,底板隔水层由完整结构、块裂结构到碎裂结构和松散结构,煤层底板抗水压能力和隔水性能均降低,突水危险性增大。煤层底板抗水压能力与煤层底板隔水层厚度密切相关,统计表明,煤层底板受的极限水压p与底板隔水层厚度h之间为2次幂函数关系。在传统突水系数的基础上考虑了隔水层的岩性和结构特征,提出了煤层底板突水危险评价分类;进一步根据水压P_w与岩体破裂压力P_c关系和水压P_w与最小主应力σ_hmin关系判断是否突水。     

含裂隙煤层底板突水规律的数值模拟与工程应用

本文结合淮北杨庄矿某工作面实际工程情况, 利用NCAP-2D-W对煤层底板突水进行多方案的数值模拟试验研究。主要内容包括:(1) 考虑在承压水不变的条件下,设计不同裂隙分布状态,探讨单裂隙、多裂隙、不同长度裂隙对煤层底板破坏的影响及开采矿压对裂隙顶部破坏的影响;(2) 考虑承压水的变化,分别考虑单裂隙和多裂隙两种分布状态,探讨裂隙对煤层底板破坏的影响及开采矿压对裂隙底部破坏的影响。通过分析受采动荷载、岩层结构变化、煤层底板中裂隙分布状态及承压水变化等因素影响的数值试验,获得了随开采工作面不断推进煤层底板破坏区的发展、突水导升高度的递增、突水通道的形成等相关规律。     

基于matlab的煤层底板突水预测系统

针对当前煤层底板突水预测存在的问题,在突水概率指数法预测预报系统的基础上,用matlab开发出了一套新型煤层底板突水预测系统软件。通过对地质、水文地质等信息数据进行分析处理,从而确定导致煤层底板突水的主控因素及次级影响因素,并分别赋予其相应的权重值,将各因素在底板突水中所起的作用定量化。特别是对于不同矿区不同控制因素的影响,其相应权重值的大小可以灵活改变。建立赋权求和数学模型,绘制出各个主要控制因素的专题图,并根据各个主要控制因素的不同权重值,叠合绘制出底板突水概率指数法突水分区图。同时计算出煤层底板突水概率指数。将系统软件应用于工程实际,预测效果与实际情况相吻合。     

基于PCA-SVR的煤层底板突水量预测

提出了一种基于主成分分析支持向量机回归(PCA-SVR)的煤层底板突水预测方法,用主成分分析来解决输入变量的选择问题。主成分以较少的维数包含了高维变量所携带的大部分信息,这不仅避免了过多的输入导致训练速度慢,同时也保证了预测准确度。实例表明,所提方法可有效消除众多影响因素间的相关性,减少输入变量个数,提高预测效率和精度。     

GIS在刘桥二矿煤层底板突水预测中的应用

在介绍GIS应用于煤矿底板突水预测方法、步骤的基础上,以皖北矿务局刘桥二矿为例,建立了预测煤层底板突水的多因素突水模式,对突水危险性进行了分区预测,取得了较好效果,为煤层底板突水预测提供了一条新的途径。