矿井涌水量灰色模型预测

对于仅具有涌水量动态观测数据,而缺乏其它水文地质基础资料的矿区地下水系统,利用灰色模型可以容易地对未来水量作出较为可靠的预报。本文扼要地介绍了这一方法,并用一实例加以说明。     

山东福山铜矿岩溶裂隙水充水矿井涌水量预测

福山铜矿位于山东省烟台市,围岩主要是大理岩,岩溶裂隙水为矿床直接充水水源。在分析研究区水文地质条件、岩溶发育特征和地下水流态的基础上,建立了地下水三维渗流模型,模型考虑了地下水在三个主渗流方向上的各向异性,将疏干巷道概化为排水沟,针对金属矿床开采水位降深大,边界流量随着降深的增大而增加,采用通用水头边界,随着降深的变化边界流入量依据水位值计算得到。利用群孔抽水试验资料和长期观测资料对模型进行识别和验证,最终对矿井疏干排水量和不同年份的正常涌水量进行预报,模拟结果为-80 m、-200 m、-300 m、-400 m和-450 m水平平水年正常涌水量分别为7 500 m3/d、14 060 m3/d、28 070 m3/d、37 200 m3/d和41 600 m3/d。从岩溶发育特征和地下水流动特征看,在这类岩溶地区建立地下水三维渗流模型是可行的。      

基于遗传算法和BP神经网络的矿井涌水量预测

为避免BP神经网络极易陷人局部解的问题,针对遗传算法具有全局寻优的特点,提出了用遗传算法优化BP神经网络预测方法,并以刘桥二矿为例,对其矿井涌水量进行了预测。首先选取刘桥二矿区的2005年3月至2006年12月的矿井涌水量数据进行分析,然后使用遗传算法优化BP网络的初始权值和阈值,最后使用BP神经网络进行训练。将其成果与纯BP网络算法进行比较,结果表明：遗传算法优化BP神经网络的预测方法的预测精度高于纯BP网络算法,将其应用于矿井涌水量预测是有效可行的。     

矿井涌水量时间序列ARIMA预测模型研究

基于云南某矿山矿井涌水量时序数据,运用时间序列分析软件EViews 8.0经过差分运算、模型定阶、模型识别、模型检验等步骤建立了合适的ARIMA模型ARIMA(0,1,2).利用该模型对该矿井2017年7-11月的涌水量进行预测,得出了预测结果,并与实际数据进行了对比分析.研究结果表明:预测结果与实际数据最大相对误差为...     

灰色时序组合模型及其在矿井涌水量预测中的应用

本文应用灰色系统ＧＭ（１，１）模型拟合数据序列的趋势项，时间序列分析ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模型拟合数据序列的随机项，得到了一种新的组合模型。论述了这种模型的数学原理及建模步骤。应用组合模型建立了山东某矿井月涌水量动态模型，研究结果表明，该模型的预测精度高，适合于具有灰色特征的地质数据的模拟、控制和预测。     

矿井涌水量混沌特征与预测

由于受到水文地质、矿井开采等因素的影响, 矿井地下水系统的演化不仅具有确定性也具有随机性, 采用单一的确定性方法或随机性方法都难以揭示矿井地下水系统演化的两面性.混沌理论将确定性分析方法和随机性分析方法两者实现了统一.矿井涌水量时间序列是地下水系统中各要素相互作用的结果, 它包含着该动力系统的信息.基于刘桥二矿水文地质背景分析, 采用混沌时间序列分析方法对该矿的矿井涌水量时间序列进行建模、分析, 得出了其Lyapunov指数为0.1427, 表明刘桥二矿涌水量具有混沌特征.利用建立的模型, 选择2004年4月至2005年2月间的矿井涌水量时间序列进行验证, 结果表明, 利用混沌时间序列分析方法预测矿井涌水量是可行的且具有较高的精度.      

改进的核函数在红岩矿矿井涌水量预测中的应用

运用伏特拉核函数基本理论,建立了南桐矿区红岩煤矿矿井涌水量的线性、非线性核函数模型,介绍了计算核孙数模型所用的递归算法,同时对模拟结果的残差进行了分析,并用ＡＲ模型进行了改进。     

矿井涌水量的预测方法

矿井涌水量的预测方法,经实践认为,水文地质比拟法与相关分析法计算简便,其结果也较符合实际。但使用时,要求未采矿山与已采矿山的水文地质条件必须相似.     

关于矿井涌水量预测的几个问题

指出了矿井涌水量预测与实际涌水量之间的距离,分析了问题存在的原因。     

贵州岩溶水充水矿井涌水量预测探讨

贵州绝大多数煤矿井是以岩溶水充水为主，矿井排水量与大气降水密切，地面塌陷与淹井事故也屡见不鲜，因此矿井涌水量预测是个非常复杂的问题，作者根据在本地工作的多年工作经验，介绍了一种适用的简易的矿井涌水量与突水量计算方法。     

不同时间序列模型在岩溶山区矿井涌水量预测中的应用

矿井涌水量预测的精度对于煤矿开采安全有着至关重要的作用。文章以老鹰山煤矿为例,分析降雨与矿井涌水量的相关关系,结果表明：同期月及前第1个月降雨量与涌水量相关性具有逐渐减弱的趋势,而与前第2个月至第5个月的相关性有逐渐升高的趋势;基于矿井涌水量及降雨量,建立了单因素季节性时间序列SARIMA模型及多元季节性时间序列SARIMAX模型对矿井涌水量进行预测,预测结果表明：两种模型91.7%的预测值达到B级探明的矿井涌水量,预测精度均较高,SARIMAX模型预测结果的MAPE为18.57%,小于SARIMA模型的25.27%,预测精度更优。     

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。     

王河煤矿矿井涌水量数值模拟及预测

针对岩溶充水矿井涌水量数值模拟中边界条件概化和非均质性刻画难题,采用分别建立区域模型和局部模型的方法解决边界概化问题,运用信息复合技术刻画岩溶介质的非均质性.以具有完整水文地质边界的荥巩矿区为计算区建立区域模型,以区域模型计算出的流量作为边界条件建立王河煤矿矿井涌水量模拟模型(局部模型).在充分分析钻孔、构造、突水、物探等资料的基础上,运用信息复合技术对煤矿充水含水层进行垂向和平面参数分区.在此基础上,利用GMS建立了精细的王河煤矿涌水量模拟模型.利用该模型预测了不同开采工作面的矿井正常涌水量和最大涌水量.结果表明,开采111070、113090、113110、113120工作面时,正常涌水量分别为490、350、560、590 m3/h,最大涌水量分别为690、490、790、830 m3/h.预测结果可为矿山设计部门确定开采方案、布置排水设备和制定防治水措施提供科学依据.      

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.     

VisualModflow模型在白涧铁矿区矿井涌水量预测中的应用

在分析确定白涧矿区水文地质边界条件的基础上,运用实测资料对Visu-almodflow模型进行识别和验证,同时修正了含水层的参数,修正后的模型较为可靠,可用于白涧矿区涌水量的预测。依据矿区奥灰含水层边界条件和渗透系数的不同,设计了-200m和-400m水平面不同边界及渗透系数三个方案对矿井的涌水量进行预测。结果表明:方案2的涌水量比较合理,能较真实的反映白涧铁矿矿体分布区水位疏降至-400m时的涌水量情况,预测其涌水量为7505m3/h。      

预测矿井涌水量的计算级别与精度评述

根据水利部2005年发布的《建设项目水资源论证导则（试行）》技术文件中的有关规定与要求,参照《供水水文地质勘察规范》以及《固体矿产资源/储量分类,》认为地下水可开采量与预测矿井涌水量的计算可按勘查研究程度,将其可分为A、B、C、D、E等5个精度等级。参照各级别的允许误差,论证了目前矿井涌水量预测计算公式及方法的可靠程度。     

合山煤田矿井涌水量的数值模拟探讨

矿井涌水问题一直是困扰煤矿安全生产的重大问题之一.如何准确的预测煤矿井下涌水量一直是国内外专家、学者、工程技术人员都在努力探求的问题,尤其对于地质条件复杂的煤矿井下涌水量的预测评价更为突出.本文在充分认识和掌握了研究区水文地质条件、含水介质的空间结构,建立了与实际情况相符合的数学模型,重点研究了模型的边界条件、模型的时间和空间离散、含水介质的水文地质参数的确定,制定了预测模型的检验标准,并运用目前较为流行的地下水数值模拟软件Visual Modflow对研究区进行了长达30年的井下涌水量数值模拟,得出了比较合理的各矿各阶段的井下涌水量.