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断层影响下深井工作面底板破坏深度预测

运城学院学报 2024年第3期42卷 61-66页

作者：王朋朋许宝卉翟江澎胡旭宇运城学院机电工程系山西运城044000 中国建筑第二工程局有限公司北京100160

底板破坏深度的预测是底板突水防治研究中的重要一环。为研究断层影响下深井工作面底板采动破坏深度,基于现场实测数据,运用多元线性回归分析方法,构建了断层影响下深井工作面底板破坏深度预测模型,并检验了模型的准确性。通过现场监测... 详细信息

底板破坏深度的预测是底板突水防治研究中的重要一环。为研究断层影响下深井工作面底板采动破坏深度,基于现场实测数据,运用多元线性回归分析方法,构建了断层影响下深井工作面底板破坏深度预测模型,并检验了模型的准确性。通过现场监测方法,验证了预测模型的合理性。结果表明,与传统的统计公式相比,提出的预测模型相对误差平均值至少降低了25.49%,采用新预测模型预测含断层的工作面底板破坏深度为44.96 m,现场监测底板破坏深度为45.7 m,新预测模型预测值与现场监测基本一致。该预测模型对预测断层影响下深井底板破坏深度和防治底板突水具有一定的实用价值。

关键词：断层深部煤层开采底板破坏深度预测模型现场监测

担水沟煤矿特厚煤层开采底板导水破坏带深度实测研究

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煤炭与化工 2024年第5期47卷 31-37页

作者：毛怀勇韩磊左红飞苏文刘科峰王应政苗葳中煤担水沟煤业有限公司山西朔州036012 中国矿业大学(北京)能源与矿业学院北京100083

为了研究特厚煤层开采对工作面底板破坏深度的影响,通过在担水沟煤矿9204工作面底板2个观测钻孔,运用直流电法观测分析工作面回采过程中底板岩体视电阻率的变化特征,结合工作面与测点的空间位置关系,得出采动影响下的底板破坏深度,并将... 详细信息

为了研究特厚煤层开采对工作面底板破坏深度的影响,通过在担水沟煤矿9204工作面底板2个观测钻孔,运用直流电法观测分析工作面回采过程中底板岩体视电阻率的变化特征,结合工作面与测点的空间位置关系,得出采动影响下的底板破坏深度,并将其与未考虑煤厚因素影响的统计公式和理论公式的计算值进行比较分析。结果表明,工作面实测底板破坏深度为17.3 m和18.3 m;实测底板最大破坏深度小于统计公式值7.81%~12.90%,大于理论公式值24.81%。探讨其机理认为,相对于工作面斜长、采深等因素,煤厚因素对底板破坏深度影响较低;且工作面底板下17 m赋存有一厚层隔水砂质泥岩,不易产生导水裂缝,降低了底板导水破坏深度。

关键词：特厚煤层直流电法观测钻孔视电阻率对比分析底板破坏深度

基于PCA-T-S模糊神经网络底板破坏深度预测

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煤 2024年第1期33卷 46-49页

作者：高兵岳冲赵伟枣矿(集团)付村煤业有限公司山东济宁277605

针对底板破坏深度影响因素较多、数据之间相关性较强的特点,选用了主成分分析法对原始数据进行降维处理,提取出主要指标信息;基于T-S模糊神经网络具有拟合性能强、预测准确度高的优点,建立PCA-T-S模糊神经网络模型。通过阅读大量文献资... 详细信息

针对底板破坏深度影响因素较多、数据之间相关性较强的特点,选用了主成分分析法对原始数据进行降维处理,提取出主要指标信息;基于T-S模糊神经网络具有拟合性能强、预测准确度高的优点,建立PCA-T-S模糊神经网络模型。通过阅读大量文献资料,选取了煤层埋藏深度、煤层倾角、煤层开采厚度、工作面斜长、底板抗破坏能力以及断层的存在性作为底板破坏深度的主要影响因素,选取24组数据进行模型训练,建立预测模型,并对8组数据进行预测,通过与传统T-S模糊神经网络模型及“三下”开采规范收录公式进行对比,分析PCA-T-S模糊神经网络预测模型优于其它两种方法,预测的最大相对误差仅为15.25%.为底板破坏深度预测提供了一种新的预测方法。

关键词：底板破坏深度主成分分析 T-S模糊神经网络预测分析

基于粒子群优化极限学习机的煤层底板破坏深度预测

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煤 2024年第3期33卷 51-54页

作者：刘和平郝辰伟彭东东王福龙潞安化工集团有限公司地测部山西长治046200 太原理工大学矿业工程学院山西太原030006 潞安化工集团高河能源有限公司山西长治047199

矿井底板破坏产生的裂隙可能导通煤系基部的承压水,导致矿井突水事故发生。利用粒子群优化算法对极限学习机模型进行优化,建立了底板破坏深度粒子群优化极限学习机预测模型,主控因素包括埋深、倾角、采高、斜长、底板抗破坏能力,使用模... 详细信息

矿井底板破坏产生的裂隙可能导通煤系基部的承压水,导致矿井突水事故发生。利用粒子群优化算法对极限学习机模型进行优化,建立了底板破坏深度粒子群优化极限学习机预测模型,主控因素包括埋深、倾角、采高、斜长、底板抗破坏能力,使用模型对竹林山煤矿3号煤层底板破坏深度预测。预测结果表明:竹林山煤矿3号煤底板破坏深度最大值为60.35 m,最小值为37.35 m,平均值50.63 m,预测结果为矿井安全生产提供了理论依据。

关键词：底板破坏深度 PSO ELM 机器学习

基于PCA-SaDE-ELM优化算法的煤层底板破坏深度预测及工程应用

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煤炭技术 2024年第6期43卷 69-73页

作者：刘世伟赵家鑫孙利辉袁乐忠杨江华王中海河北工程大学水利水电学院河北邯郸056038 河北工程大学矿业与测绘学院河北邯郸056038 河北冀中邯峰矿业有限公司武安云驾岭矿河北邯郸056038

基于煤层底板破坏深度实测结果统计分析,通过优化数据样本空间,引入自适应差分进化改进的极限学习机算法,构建了煤层底板破坏深度预测模型,与实测结果对比分析验证,并应用于云驾岭煤矿9^(#)煤层底板破坏深度预测。结果表明:模型预测的... 详细信息

基于煤层底板破坏深度实测结果统计分析,通过优化数据样本空间,引入自适应差分进化改进的极限学习机算法,构建了煤层底板破坏深度预测模型,与实测结果对比分析验证,并应用于云驾岭煤矿9^(#)煤层底板破坏深度预测。结果表明:模型预测的最大绝对误差不超过0.7 m,相比现有其他预测模型,该模型预测精度提高约70%;云驾岭煤矿19101、19103和19105这3个典型工作面的破坏深度分别为10.80、10.94、11.34 m,介于规范方法和滑移场理论预测结果之间,进一步反映了模型的可靠性;建议对9#煤层底板加固改造后再进行回采。相关研究成果可为我国煤层底板破坏风险管理和煤炭资源的优化回采布置提供一定的理论支撑。

关键词：自适应差分进化算法极限学习机底板破坏深度预测模型

孔中瞬变电磁法在综放工作面底板破坏深度探测中的应用研究

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煤田地质与勘探 2022年第7期50卷 79-84页

作者：王程安又新朱宏军郭建磊中煤科工集团西安研究院有限公司陕西西安710077

鄂尔多斯盆地准格尔东部煤田石炭-二叠系6煤层为巨厚煤层,煤层底板面临奥陶纪灰岩含水层威胁尤为突出,由于采动效应的影响会形成底板采动破坏带,可能会形成新的导水通道引起突水灾害。针对底板采动破坏带测试问题,提出采用动源动接收的... 详细信息

鄂尔多斯盆地准格尔东部煤田石炭-二叠系6煤层为巨厚煤层,煤层底板面临奥陶纪灰岩含水层威胁尤为突出,由于采动效应的影响会形成底板采动破坏带,可能会形成新的导水通道引起突水灾害。针对底板采动破坏带测试问题,提出采用动源动接收的孔中瞬变电磁法,在采前和采后工作面底板钻孔中获取岩层电阻率特征数据的方法。首先通过数值模拟对比孔中瞬变电磁法在完整和二层岩层模型中呈现的电阻率差异性,验证该方法对二层岩层模型具有较好分辨率;然后在准格尔煤田酸刺沟煤矿6119巨厚煤层综放工作面进行试验,通过探查底板电性差异层得到底板破坏深度,经过验证结果准确可靠。研究表明:孔中瞬变电磁法探测技术与测试钻孔相结合,通过对比采前与采后结果获取了较为准确底板破坏深度,对类似条件下的工作面破坏深度测试提供了一种新的方法。

关键词：底板破坏深度孔中瞬变电磁法电性破坏层分段压水试验

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底板破坏深度六因素线性预测模型

岩土力学 2014年第11期35卷 3323-3330页

作者：段宏飞大同煤矿集团有限责任公司山西大同037003

针对煤矿底板破坏深度影响因素较多,难以准确地确定难题,通过分析影响底板岩体变形程度的底板岩层的抗破坏能力和作用在底板上的矿山压力两方面因素,选取采深、采高、斜长(工作面)、倾角、底板岩性组合与顶板岩性组合6个因素进行底板破... 详细信息

针对煤矿底板破坏深度影响因素较多,难以准确地确定难题,通过分析影响底板岩体变形程度的底板岩层的抗破坏能力和作用在底板上的矿山压力两方面因素,选取采深、采高、斜长(工作面)、倾角、底板岩性组合与顶板岩性组合6个因素进行底板破坏深度研究,以某矿4602工作面为背景概化工程地质模型进行6因素5水平正交数值模拟试验。试验结果表明,(1)影响底板破坏深度的主要因素是斜长,顶板岩性组合、底板岩性组合、采深、采高依次减弱,倾角最差;(2)首次明确了顶板岩性组合是影响底板破坏深度的关键因素;(3)建立了斜长-顶底板岩性组合-采深-采高-倾角的采动底板破坏深度预测模型,计算结果较开采规程经验公式的计算结果更接近实际,精度高、误差小,基本可以满足工程使用。研究结果对底板破坏深度的研究以及工程应用具有积极的指导意义。

关键词：底板破坏深度数值模拟正交试验顶板岩性组合

基于MTD类分布小样本增强的带压开采煤层底板破坏深度预测

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煤炭科学技术 2023年

作者：刘世伟赵家鑫袁乐忠杨宇陈茄齐于昊水资源智慧调控与综合管理省部共建协同创新中心河北工程大学水利水电学院

机器学习预测方法在带压开采煤层底板破坏深度预测评价中得到广泛应用，然而在预测模型构建过程中常常存在着实测数据获取成本高、采集难度大以及随机性强等问题，基于少量样本构建的模型预测的性能往往受到预测精度和泛化能力的严重制... 详细信息

机器学习预测方法在带压开采煤层底板破坏深度预测评价中得到广泛应用，然而在预测模型构建过程中常常存在着实测数据获取成本高、采集难度大以及随机性强等问题，基于少量样本构建的模型预测的性能往往受到预测精度和泛化能力的严重制约。通过文献调研，收集获得50组实测数据样本，引入MTD（Mega-Trend-Diffusion）类分布虚拟样本生成技术，生成虚拟样本，进一步实现煤层底板破坏深度实测样本的扩充增强；采用SaDE-ELM（Self Adaptive Differential Evolution- Extreme Learning Machine）、GA-PSO-BP（Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization-Back Propagation Neural Network）、BP（Back Propagation Neural Network）等机器学习算法，构建虚拟样本增强前后煤层底板破坏深度预测模型，并对增强前后的模型预测精度进行对比分析。结果表明：本文方法生成的虚拟样本与实测样本的分布基本一致；采用虚拟样本增强后的预测模型精度均显著提高，其中基于MTD类分布小样本增强的PCA-SaDE-ELM（Particle Swarm Optimization- Self Adaptive Differential Evolution- Extreme Learning Machine）预测模型的预测效果最优，增强前后误差可降低42.95%～51.27%。采用MTD类分布生成技术进行小样本增强，并构建带压煤层底板破坏深度预测模型能够更加精确地预测多因素影响下煤层底板破坏深度，通过与规范经验预测结果和滑移线场理论预测结果进行对比分析，本文方法预测得到的云驾岭矿19105工作面底板破坏深度相对较大，有利于工作面安全生产管理。相关研究成果对奥灰承压水上煤层的安全高效回采提供有利支撑。

关键词：带压开采底板破坏深度小样本数据增强神经网络

华北型煤田底板破坏深度BP神经网络预测模型研究

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矿业科学学报 2023年第5期8卷 688-694页

作者：邢晁瑞李磊王立彬刘玉龙中国矿业大学(北京)能源与矿业学院北京100083 焦作煤业(集团)有限责任公司河南焦作454002

华北型煤田开采受底板含水层严重影响,为了准确计算工作面底板破坏深度,本文结合现场实测和神经网络预测模型对其进行分析。首先采用直流电法与专门电极电缆,对九里山矿综放开采工作面15091的底板破坏深度进行观测;其次结合大量实际数据... 详细信息

华北型煤田开采受底板含水层严重影响,为了准确计算工作面底板破坏深度,本文结合现场实测和神经网络预测模型对其进行分析。首先采用直流电法与专门电极电缆,对九里山矿综放开采工作面15091的底板破坏深度进行观测;其次结合大量实际数据,应用遗传算法优化BP神经网络,通过优化参数构建底板破坏深度预测模型,预测模型的均方误差为0.011,平均百分比误差为5.983%,预测集预测结果误差在10%以下,模型可以预测底板破坏深度;最后以预测模型分析采厚和切顶卸压对工作面底板破坏深度的影响。研究结果表明,分层开采下,切顶卸压比未切顶卸压底板破坏深度约减少77.84%;综放开采下,切顶卸压比未切顶卸压底板破坏深度约减少59.17%;采厚对底板破坏深度的影响呈正相关。

关键词：底板破坏深度直流电法 BP神经网络分层开采综放开采