含断层构造工作面底板突水的Logistic概率预测研究

为能够较为准确地预测断层发育工作面底板的突水特征,共收集22例矿井实测数据作为训练样本,首先采用主成分分析法对含水层水压、隔水层厚度、煤层倾角、断层落差、工作面距断层距离、采高6个自变量进行降维处理,以消除各变量间的共线性;然后计算每例样本的主成分得分值,并以此作为中间变量进行二元Logistic建模;最后将主成分转变回各原始自变量。结果表明:10例突水样本模型成功预测出8例,12例不突水样本模型只产生2例误判,模型的综合准确率为81.8%。Logistic模型对类似地质条件下工作面突水事件的预测有一定的参考价值。     

基于PCA-Logistic回归模型的矿井底板突水危险性研究

为解决煤层底板突水预测难题,提出了基于主成分分析与Logistic回归方法的底板突水预测模型。通过对底板突水危险因素进行分析,选取隔水层厚度、承压水水压、断层落差、断层距工作面距离、煤层采高、煤层倾角6个变量作为研究矿井底板突水的初始影响指标;首先利用主成分分析法对原始指标数据进行降维处理,然后利用建立的Logistic回归模型对数据进行分析预测,最后利用5组待测样本数据对模型进行验证。结果表明：该模型对突水样本的综合预判正确率为90%,利用待测数据进行回判时预测准确率达到80%,说明该预测模型具有一定可靠性,可作为煤矿底板突水预测的一种新方法。     

煤层底板突水预测的PCA-OPF模型

矿井突水是常见的突发性强烈的矿井灾害.由于矿井突水的突发性和危险性,有必要对煤层底板突水进行更快且更准确地预测.为此,本文提出了基于PCA-OPF模型的煤层底板突水预测方法.通过选取断层分维值、取芯率、隔水层厚度、单位涌水量、渗透系数、底板含水层总厚度、承压含水层水压作为底板突水预测的因子,利用主成分分析(PCA)将样本的7个因子降维为3个主成分,进一步简化数据结构和提高预测速度.利用最优路径森林算法(OPF)对降维后的30个样本数据进行训练和预测,并与实际情况进行对比.结果表明:基于PCA-OPF模型得到的测试集中6个样本的预测结果与实际情况相符,为煤层底板突水预测提供了一种新的方法.     

基于Fisher判别法的煤层底板突水预测模型及其应用

选取地质构造、水文地质特征、底板隔水层特征和开采活动4个大类13个因子作为底板突水的判识指标,以近年来发生的典型煤矿底板突水案例作为学习样本,依据Fisher判别分析法,建立了煤层底板突水预测的距离判别分析模型。结果表明,该模型预测结果与实际情况一致,采用回代估计法所得的误判率很小。因此,选取4个大类13个因子来反映煤矿底板突水状况和应用Fisher判别法预测煤矿底板突水具有良好的实用性和有效性。     

基于主成分分析与贝叶斯判别法的矿井突水水源识别方法研究

结合主成分分析和贝叶斯(Bayes)判别简化构建突水水源识别模型,水样变量因子选取Ca~(2+)、Na~++K~+、Mg~(2+)、HCO_3~-、Cl~-、SO_4~(2-)六个指标。采用潘二矿新生界松散层、煤系砂岩以及太原组灰岩中的水质分析资料作为训练样本和预测样本,其中,训练样本24个,预测样本11个,判别结果表明:松散层水正确率为81. 8%,砂岩水正确率为83. 3%,灰岩水正确率为85. 7%,整体正确率为83. 3%,判别结果可信度高。同时,将主成分分析和贝叶斯结合突水识别模型与贝叶斯模型比较表明利用主成分分析和贝叶斯结合的模型能有效消除冗余信息,使判别结果更加快速准确。     

煤层底板突水危险性的Fisher判别分析模型

为准确评价底板突水危险性,考虑到不同影响因素对于评价方法的作用与影响不同,运用逐步判别法剔除了判别效果不显著的指标,选取了含水层富水性、水压、隔水层厚度、断层导水性、构造发育程度5项主要影响因素作为判别指标。根据以往突水数据建立了底板突水危险性的Fisher判别分析模型,并绘制了判别空间中样本数据散点图。该模型通过了显著性检验,分类效果显著。对15组训练样本进行回代判别,误判率为0,通过距离判别法准确预测了测试样本的突水危险性,表明该模型在煤层底板突水危险性评价上具有较高的可信度和良好的实用性。     

基于Fisher判别的煤层底板突水量预测研究

针对煤层底板突水的主要影响因素,综合考虑水源、水压、隔水层、底板采动导水断裂带深度、断层等因素的影响,基于Fisher判别分析理论,利用国内一些采煤工作面底板突水资料作为训练样本,建立了煤层底板突水预测的距离判别分析模型。工程应用表明,该模型结果与实际情况吻合良好,说明该模型在煤层底板突水预测中具有良好的实用性和有效性。     

煤层底板突水量的距离判别分析预测方法

为了从理论上对煤层底板突水问题进行分析,选取对底板突水影响最大的有无含水层、水压、隔水层厚度、底板采动破坏深度及断层落差等作为基本判别因子,选取国内15个有代表性的采煤工作面底板突水资料作为训练样本,利用距离判别分析理论,建立了煤层底板突水量预测的距离判别分析模型.用所建立的模型对4个待检验的底板突水案例进行了分析,与实际情况吻合良好,计算结果与最小二乘支持向量机(SVM)、人工神经网络（ANN）等方法所得到的结果一致或更好.     

基于PCA_Fuzzy_PSO_SVC的底板突水危险性评价

为解决煤层底板突水预测难题,提出了基于主成分分析、模糊数学、粒子群算法以及支持向量机分类的底板突水危险性评价模型,模型以支持向量机分类为基础,通过主成分分析将多种影响底板突水的因子归纳为构造主成分、水文地质主成分、煤层信息主成分及开采条件主成分,其中构造主成分及水文地质主成分为影响底板是否突水的最主要控制因素,模糊化主成分因子,利用粒子群算法优化支持向量机分类参数,根据已有数据资料建立了评价模型,并将该模型应用于实际中,得到了准确的预测结果,为底板突水危险性评价提供了一种新的方法。     

基于主成分分析法的底板突水危险性评价

在系统收集及分析矿区水文地质资料的基础上,确定影响煤层底板突水的主要因素,并引入主成分分析法对影响底板突水的因素进行定量评价。以新安煤矿为例,利用主成分分析法,确定各突水影响因素的权重,建立煤层底板突水模型,对影响煤层开采的底板奥灰突水危险性进行分区预测,为奥灰水的防治提供了重要依据。     

深部煤层底板突水危险性预测的PSO＿SVM模型

为了更好地预测深部煤层底板突水危险性,将深部煤层底板破坏深度多元非线性数学模型给出的预测值,与底板含水层水压力、隔水层厚度、工作面斜长、埋深4个因素相结合,共同作为深部煤层底板突水危险性预测的输入向量;运用PSO获取SVM的最优惩罚因子和核函数参数,建立了深部煤层底板突水危险性预测模型,并与突水系数法、马氏距离判别法、贝叶斯判别法的预测精度进行对比。结果表明:深部煤层底板破坏深度数学模型预测的准确度较高;考虑煤层底板采动破坏影响的深部煤层底板突水危险性预测模型,较好地预测了煤层底板突水危险性,其准确度相比于突水系数法、马氏距离判别法和贝叶斯判别法均较高。     

煤层底板突水风险智能灰靶模型的研究

分析煤层底板突水的灾变过程,以含水层富水程度、含水层平均水压、隐断层水文性质、隐断层发育系数、隔水层平均厚度和动底板岩层组合作为底板突水的风险辨识指标,通过效益型隶属梯度去除量纲干扰。应用灰色关联得到含水层因子、隐断层因子和隔水层因子,作为煤层底板突水风险的原始成分、必然成分和控制成分。提出煤层底板突水风险的智能灰靶模型,以效果测度向量区分安全、隐患和事故状态,实现了定性结果和定量赋值的有机融合。将模型应用到实践中,结果基本吻合实际,为研判复杂煤层底板突水风险提供一种新思路。     

煤层底板突水危险性AHP-Fisher判别分析模型

选取地质构造、水文地质、底板隔水层和开采条件4个方面的17个因子作为煤层底板突水危险性的评价指标。采用层次分析法(AHP)建立煤层底板突水危险性的评价指标体系,通过构造判断矩阵、层次排序与一致性检验提取影响煤层底板突水的主控因素。运用Fisher判别理论,以国内一些采煤工作面底板突水实测数据作为训练样本,建立了基于AHP-Fisher判别的煤层底板突水危险性评价模型,采用回代估计法检验模型的有效性,回判的误判率为0。工程应用表明,该评价模型所得结果与实际情况较为相符,具有良好的实用性和有效性。     

煤层底板突水危险性评价的FDAHP-TOPSIS模型

针对我国华北型煤田煤层开采过程中严峻的底板突水问题,考虑多因糽影响煤层底板突水的发生,提出采用模糊德尔菲层次分析法(FDAHP)与逼近理想解排序法(TOPSIS)的基本理论建立煤层底板突水风险评价模型.以山东新汶煤田良庄井田与孙村井田11煤层底板奥灰突水危险性评价为例,选取断层强度指数、断层端点与尖灭点密度、含水层水压、含水层富水性、隔水层厚度、脆性岩比率、底板破坏深度等7个主控因糽作为决策指标,对11煤层底板突水的危险性进行评价,利用FDAHP法科学分配权重向量,进而结合TOPSIS法分析研究区突水的最安全解和最危险解并计算突水风险系数,建立底板突水风险评价模型,利用开采实例验证模型的可靠性并确定分区阈值.研究结果表明:在井田的东北部突水风险系数较高,发生突水可能性较大;在井田的西南部突水风险系数较低,发生突水的可能性较小.基于FDAHP与TOPSIS的煤层底板突水风险评价结果与工程实践相吻合,预测效果较好.     

煤层底板突水危险性的Bayes判别分析模型及应用

基于Bayes判别分析的基本思想,建立煤层底板突水危险性的Bayes判别分析模型。选用煤层的含水层富水性、含水层水压、隔水层厚度、断层导水性和构造发育程度5个指标作为该模型的判别因子,以不同地区煤矿的14组煤层实测数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析模型。为了验证模型的准确性,用回代判别方法对14组煤层实测数据进行判别,并用工程实例进行了验证。研究结果表明,Bayes判别分析模型误判率较低,能快速有效地判别出煤层底板突水危险性的等级,在实际工程中有较强的适用性。     

基于主成分分析与距离判别分析法的突水水源识别方法

矿井突水是采矿生产过程中威胁最大的自然灾害之一,快速有效地判别矿井突水水源是采矿工程安全生产的重要保障。选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量,采用主成分分析与距离判别分析相结合的方法建立了突水水源判别模型。以淮南老矿区谢一煤矿不同水层的水化学特征资料中的33个为学习样本,11个为预测样本,对该方法进行了检验和应用,并与现有的灰色关联度判别模型、Bayes判别模型的判别结果进行分析比较。研究结果表明:基于主成分分析与距离判别方法的突水水源判别模型其回判准确率为95%,预测正确率为91%,为矿山突水水源的识别提供了一种新方法。     

煤层底板突水危险性的可拓聚类预测方法研究

基于物元模型和聚类分析,提出了煤层底板突水危险性的可拓聚类预测方法。利用煤层底板突水危险性等级和影响因素,构建经典域物元和节域物元,应用物元理论和可拓集合中的关联函数,建立了煤层底板突水危险性等级评价的可拓学聚类模型。以淮北矿区的某矿工作面为例,对煤层底板突水危险性可拓聚类预测方法的可行性进行了验证。研究结果表明,基于可拓评判法的煤层底板突水危险性分类具有较高的可靠度和实用性,为煤层底板突水危险性快速判别提供了较为有效的方法。     

断层突水的力学机制浅析

煤层底板突水事故频发，给煤炭工业造成了巨大的经济损失；据统计资料，大部分突水事故都是由于断层引起的。文章基于岩体极限平衡理论，分析了煤层底板突水和断层突水的力学机制，给出了底板及断层附近是否突水的判别公式，并由实例进行了验证，为承压水上安全采煤提供了科学依据     

基于AHP的脆弱性指数法煤层底板突水预测模型与应用

随着煤层开采深度的不断增加,煤矿生产过程中面临复杂的突水机理和多变的突水主控因素,使底板突水预测的难度不断增加。为准确预测底板突水危险性,采用脆弱性指数法求出各子因素的底板突水危险性权重,并利用层次分析法（AHP）划分底板突水危险阈值,从而建立煤层底板突水预测模型。分析整理了河南龙门煤业常村煤矿地质及水文地质资料,从突水水源、突水通道和隔水层3个方面将底板突水影响因素划分为含水层水压、出水量、注浆量、断层相似维、断层倾角、断层走向、断层落差和有效隔水层厚度等8个子因素;将底板突水危险性划分为5个区域：安全区[0.25,0.32）、较安全区[0.32,0.44）、较危险区[0.44,0.56）、危险区[0.56,0.70）、极危险区[0.70,0.85];建立了基于AHP的脆弱性指数法评价模型。与传统的突水系数法相比,基于AHP的脆弱性指数法评价结果具有较好的准确性,且划分更加精细合理,为矿井水害预测预报提供了科学的评价方法和理论依据。     

基于未确知测度理论的煤矿底板突水量预测

通过对煤矿底板突水影响因素的分析,选取地质构造、底板采动破坏深度、水压、底板隔水层4个主要影响因素作为判别指标,利用未确知测度理论,建立煤矿底板突水量预测模型。利用14个有代表性的采煤工作面底板突水资料作为训练样本,以样本均值为聚类中心,采用信息熵理论确定各判别指标的权重,通过计算样本的多指标综合测度,根据最小未确知测度距离原理判断样本所属类别,进而对底板突水量进行预测。用所建立的突水预测模型对4个待检验样本进行预测,将预测结果与实际结果做了比较,所得结果完全一致,表明基于未确知测度理论的煤矿底板突水量预测方法具有较好的实用性和有效性。