基于微震时间序列的冲击地压混沌特性分析

冲击地压破坏是一非线性动力学过程,因此基于微震时间序列,采用定性和定量方法深入系统的分析其混沌特性,为冲击地压的混沌预测打下基础。简单介绍了微震监测的基本原理和冲击地压的混沌特征显现。在MATLABR2009b环境下,以微震累计能量时间序列为例,应用功率谱方法确定其具有非周期性;采用主成分分析将其与噪声信号区别开来;计算出其最大Lya-punov指数>0,判定系统具有混沌特性;计算出的关联维数描述了系统的混沌程度。     

钨钼露天矿边坡稳定性预测分析

介绍了混沌性判别理论,指出最大Lyapunov指数可作为判断混沌序列的判据。借助Matlab软件平台,采用C-C方法和最小数据量法计算了时间序列的最大Lyapunov指数,结果表明,某钨钼矿1206开采工作面1#、2#测点的边坡位移时间序列的最大Lyapunov指数分别为0.029 9和0.015 6,均大于零,表明2个测点位置的边坡位移时间序列均具有混沌性,采用混沌理论对边坡位移及稳定性进行短期趋势预测是可行的,对防治露天矿边坡滑落事故具有重大意义。     

瓦斯异常涌出混沌时间序列预测模型的建立

运用混沌理论对平煤十矿的实际瓦斯涌出数据进行了分析处理,采用基于关联积分的C-C方法确定了重构空间的时间延迟和嵌入维数,并对时间序列数据进行相空间重构,利用最小数据量法确定了时间序列的最大Lyapunov指数;运用混沌理论加权一阶局域预测方法,建立了混沌时间序列瓦斯异常涌出预测模型;并利用平煤十矿己15-24080掘进工作面31d的瓦斯实际浓度数据对该模型进行了预测效果检验。结果表明:时间序列的最大Lyapunov指数大于零,证明了时间序列数据具有混沌特征;模型中瓦斯异常涌出的预测发生时间和实际发生时间比较吻合,预测精度达93%。预测模型的可靠性为制定煤矿瓦斯防治措施和采取安全防护措施提供了理论依据。     

矿井涌水量的混沌时序预测研究

为真实还原矿井涌水动态特征,开展了基于相空间重构理论的矿井涌水量混沌预测研究。采集某铅锌矿山日涌水量时间序列,运用互信息函数法和Cao氏方法确定重构参数,以此对原始序列展开相空间重构。根据对重构序列主分量谱图及最大Lyapunov指数的分析,确定了重构序列的混沌特征,并计算其有效预测时长为13d,在有效预测时长内,平均预测误差为4.81%,预测效果较好;超过有效预测时长后,预测精度迅速下降,平均预测误差为15.13%。结果表明,将混沌方法用于矿井涌水量预测具有原理简单、计算效率高等优点,但仅适用于短期预测。     

Lyapunov指数在电磁辐射预测煤矿动力灾害中的应用

电磁辐射指标综合反映了煤岩动力系统演变情况。为了讨论电磁辐射时间序列是否具有混沌特征,实现电磁辐射的预报,提前了解煤岩体未来的动力变化情况,利用在线式电磁辐射监测仪KBD7对掘进煤巷进行了跟踪监测,用小数据量方法计算了实测电磁辐射时间序列的最大Lyapunov指数,结果表明其具有混沌特征,电磁辐射短期内可以预测,适当选择样本容量和排除干扰可以提高预测精度。     

边坡位移预测中的相空间重构技术综述

边坡位移时间序列是边坡失稳预测中一个重要的参数,本文采用相空间重构技术的混沌时间序列分析法,对其进行了分析,并对时滞系数和嵌入维数等关键参数的确定方法进行了论述。研究表明,这是一种有较好前途的研究方法。     

基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法

对煤矿监测监控系统采集到的瓦斯历史数据进行特征分析,通过小数据量法判定瓦斯时间序列为混沌时间序列.利用混沌时间序列的特性确定RBF神经网络的输入节点个数.提出了基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法.该方法将小波的多分辨率特性与RBF神经网络相结合,以提高预测精度.仿真结果表明,该方法不仅能预测出瓦斯时间序列的变化趋势,还可以保证预测值的精度,预测值与真实值对比,绝对误差最大为0.1%,且92个采样点的预测值与真实值相一致.     

基于混沌理论的掘进工作面煤与瓦斯突出特征研究

煤与瓦斯突出是一种极其复杂的动力现象,属于非线性动力系统在时空演化过程中的灾变行为。探索煤与瓦斯突出的规律性,对预防煤与瓦斯突出具有非常重要的理论和实践意义。为此,针对某掘进工作面的2组瓦斯涌出数据,应用非线性理论对其进行研究,探索煤与瓦斯突出预测的新方法。首先对经过预处理的时间序列进行相空间重构,分析了时间序列的混沌特征量,证明其混沌特性,并根据时间序列的混沌特征量提出了此时间序列的最大可预测时间。在此基础上,建立了基于混沌特征量的神经网络突出预测模型。     

基于多变量混沌时间序列的冲击地压预测

考虑到冲击地压的混沌特征及其监测数据含噪且长度有限,基于多变量时间序列重构和GRNN模型来预测冲击地压监测变量。给出了多变量时间序列相空间重构理论和GRNN混沌预测原理,并提出采用遗传算法同时确定最佳重构参数和GRNN的光滑因子以保证预测精度。在Matlab2010a仿真环境下,将本文方法用于Lorenz系统以验证对含噪且长度有限的混沌序列的适用性,最后对微震能量和电磁辐射两类数据进行预测研究。结果表明：即使历史数据有限,多变量混沌序列预测方法也能提前预测出多个监测变量,从而实现冲击地压预报。     

灰色混沌时间序列方法及其应用

模型含有混沌特性，因此不能对系统的长期演化进行预测，但在短期预测中仍有较高精度。定义了一类灰色混沌时间序列，使其可以拆分成若干个满足灰色建模的时间序列。根据这一定义，对银山铅锌矿尾矿坝浸润线进行了模型与Lyapunov指数的耦合分析。结果表明，当观测数据为非等时序列，采用灰色混沌时间序列进行分析比较有效；计算得到的浸润线最大LyapunDv指数与其演化结果吻合，可以用来指导尾矿坝安全管理。     

工作面多变量瓦斯体积分数时间序列预测模型

为了有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的工作面瓦斯体积分数预测,基于贝叶斯网络方法、混沌相空间重构技术与高斯过程回归模型,研究了瓦斯体积分数时间序列分析与预测的方法.应用贝叶斯网络方法提取与工作面瓦斯体积分数时间序列有较强关联特征的样本数据集,构建了多变量瓦斯体积分数时间序列预测模型;采用混沌相空间重构技术来实现多变量瓦斯体积分数时间序列样本空间重构;应用高斯过程回归模型进行工作面多变量瓦斯体积分数预测,以预测值及其置信区间来表达对工作面未来瓦斯体积分数动态变化的预测.实例分析表明:应用该方法得到的预测结果,其预测精度较单变量瓦斯体积分数时间序列预测有较大提升,并且预测区间在相同置信水平下达到了最优,能够较好的反映工作面瓦斯体积分数的动态变化状况.     

矿井涌水量时间序列混沌特性的Lyapunov指数的计算与判别

矿井涌水量时间序列包含矿区地下水系统长期演化的信息。根据相空间重构技术,首先采用自相关函数法和虚假邻点法,确定最佳延迟时间和最佳嵌入维数。重构相空间后,再利用Wolf提出的从单变量时间序列中提取Lyapunov指数的方法。该文分别计算了湖南湘中涟邵煤田大水岩溶矿区4个矿井涌水量时间序列的Lyapunov指数,按照混沌特性判别准则,4个矿井涌水量时间序列均存在明显的混沌特性。这不仅为今后矿区地下水系统的非线性研究提供了理论依据,而且为矿井涌水量预测模型的选择提供了有力的依据。     

基于最大Lyapunov指数的冲击地压预测模型

冲击地压的拟合预测方法是对监测数据在未来一定时期的变化和走势规律进行预测，传统的数理统计预测模型把冲击地压监测序列认为是由于外在随机因素引起的，而冲击地压观测时序大多是一个貌似随机的非线性混沌序列，随机过程理论并不完全适合冲击地压时序的预测．最大Lyapunov指数作为量化动力系统对初始轨道的指数发散和估计系统的混沌量，是系统的一个很好的预报参数，本文在对观测序列相空间重构的基础上，基于最大Lyapunov指数对冲击地压工作面观测时序建立了预测模型，并与传统的数理统计预测方法进行了对比分析．通过对冲击危险区域的电磁辐射日平均值序列及顶板下沉速度序列等实例的预测运算和分析，得到冲击地压的最大Lyapunov指数预测模型达到了较高的预测精度，是完全可行的．     

海潮及滨海含水层地下水位变化的拟合与预测

海潮及受其影响的海岸带地下水位具有复杂的周期性变化和趋势性变化。该文建立趋势项与周期项之和的数学模型来描述水位的实际变化。用线性函数拟合其趋势项,用傅立叶级数拟合其周期项,用频谱分析和最小二乘法确定周期项函数。用实测水位和计算水位的误差平方和检验拟合结果。结果表明拟合效果好。所建立的数学模型可以用来对海潮和岸边地下水位变化进行预测,预测水位总体上能较好地反映实测水位的变化特点,适宜于较短时间的预测。     

矿区地下水系统演化混沌特性的Lyapunov指数判别

系统的特征指数--Lyapunov指数在表征系统的混沌性质方面起着重要的作用, 是定量描述系统对初始条件敏感程度的参数.根据Pacard和Takens提出的相空间重构技术,首先确定延迟时间和最佳嵌入维数,重构相空间后,再利用Wolf提出的从单变量中提取Lyapunov指数的方法,分别计算了湖南湘中涟邵煤田大水岩溶矿区4个矿井涌水量时间序列的Lyapunov指数,按照混沌特性判别准则,结果表明,在开采条件下,各矿区地下水系统的演化存在明显的混沌特性,这不仅为矿区地下水系统的深入研究提供了理论依据,而且为矿井涌水量预测模型提供了有力的依据.     

突水作用下地下水位降落漏斗演变过程分析

煤矿开采对地下水疏排必然产生区域性的地下水降落漏斗,大型突水和开采疏排点的转移将造成漏斗演变。针对突水和开采主要作用下的地下水位降落漏斗演变过程,采用地下水由高水位流向低水位的理论,以裴沟煤矿2011—2020年的突水、开采及水位变化资料为基础,研究局部地下水径流改变与主要因素的关系,发现发生大型底板突水后将破坏和改变原来的地下水径流方向,径流补给的波及范围由近及远,水位降深初始以垂向发展为主,之后横向扩展速率增大,地下水位降落漏斗经历形成—加剧—稳定—转移的演变过程,当补给和排泄达到相对稳定状态后,漏斗中心将随开采区域集中疏排点的改变而转移,演变成“一主多辅”的多中心漏斗形态。预测未来几年裴沟矿区和郑州矿区因区域疏排量减小将造成煤矿开采区水位逐步抬升和漏斗逐渐被填平,是突水点附近水害威胁严重区域合格规划开采时间和布置灾害治理工程较为重要的科学依据。     

陕北沙漠区浅埋厚煤层开采潜水位及生态响应

煤炭开采造成上覆岩层破裂、移动，破坏了矿区含（隔）水层结构，改变了地表水及地下水循环演化状态，对浅表层生态环境造成严重影响，引发一系列环境地质问题。为深入研究沙漠地区厚煤层开采给潜水位及生态环境造成的影响，以毛乌素沙漠金鸡滩矿为例，对水文地质条件进行了研究，采用数值模拟的方法，模拟了沙漠区厚煤层开采潜水位的变化，并通过采动潜水位监测数据验证了预测结果。调查分析了研究区及周边地表生态环境现状，预测采后潜水位基本满足植物生长需求，对生态环境影响不大。     

滨海金矿涌水危险评价及涌水量混沌预测研究

针对涌水危险评价中的不确定性及随机性问题,以水文地质条件中10个因素作为评价指标,建立了滨海金矿涌水危险的云模型并进行评价。基于评价结果,对危险中段的涌水量时间序列进行相空间重构;分析了涌水量相点距离演变规律,建立了涌水安全预警机制;结合重构相空间,建立了涌水量RBF神经网络预测模型。研究表明:云模型的评价结果准确可靠;相空间重构揭示了系统的混沌特性,最邻近相点演化放大了涌水量变化的细微特征,为涌水安全预警机制的建立提供了依据;混沌RBF神经网络实现了涌水量的短期精确预测,可为井下安全开采提供技术保障。