山脚树矿矿压监测与数据分析

介绍了山脚树矿某工作面的概况及对其进行矿压监测的目的、内容及注意事项,给出了矿压监测方案并进行了矿压数据收集和分析。通过监测和分析,可采取有效的处理措施来保证安全开采,同时矿压监测分析结果对于了解和掌握同一采区的其他工作面矿压显现规律、合理选择和改进支架有积极的指导意义。     

关联规则在冲击矿压灾害分析中的应用研究

冲击矿压是深部开采不可回避的主要矿井灾害之一。由于冲击矿压影响因素多、数据量大、随机性强的特性,利用FP-Growth算法对冲击矿压影响因素进行关联规则挖掘。挖掘结果表明,硬厚顶板是影响冲击矿压的第一要素,厚顶板、大采深是引发冲击矿压的主要原因,而煤层厚度与冲击矿压并不直接相关,厚度增大可能缓和冲击危险。     

关联规则在冲击矿压灾害分析中的应用研究

冲击矿压是深部开采不可回避的主要矿井灾害之一。由于冲击矿压影响因素多、数据量大、随机性强的特性．利用FP—Growth算法对冲击矿压影响因素进行关联规则挖掘。挖掘结果表明．硬厚顶板是影响冲击矿压的第一要素,厚顶板、大采深是引发冲击矿压的主要原因,而煤层厚度与冲击矿压并不直接相关．厚度增大可能缓和冲击危险。     

基于可变时序移位Transformer-LSTM的集成学习矿压预测方法

现有的矿压预测模型多为依赖固定长度时序序列特征的单一预测模型,难以准确捕捉矿压时序数据的复合特征,影响矿压预测的准确度。针对该问题,提出一种基于可变时序移位Transformer-长短时记忆（LSTM）的集成学习矿压预测方法。基于拉依达准则和拉格朗日插值法,剔除矿压监测数据中的异常值,插入缺失值,并进行归一化预处理;提出可变时序移位策略,划分不同尺度的矿压时序数据,避免固定长度时序序列可能存在的数据偏移问题;在此基础上,构建基于Transformer-LSTM的集成学习矿压预测模型,通过结合注意力机制和准确的时序特征表示能力,多层次捕捉矿压变化规律的动态特征,采用集成学习的投票算法,联合预测矿压数据,克服单一预测模型的局限性。实验结果表明：采用集成学习的投票算法可降低矿压预测平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）的波动性,有效减小不同尺度特征序列对矿压预测结果的敏感性影响;Transformer-LSTM模型在2个综采工作面顶板矿压数据集上预测结果的MAE较Transformer模型分别提高了8.9%和9.5%,RMSE分别提高了12.7%和16.5%,且高于反向传播（BP）神...     

克隆选择遗传算法在冲击矿压预测中的应用

针对传统预测冲击矿压方法存在网络训练时间较长、容易陷入局部极小值、容易早熟等问题,提出了采用克隆选择遗传算法预测冲击矿压的方法,详细介绍了克隆选择遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的基本步骤,并利用Matlab7.1在PC机上建立网络模型进行仿真实验,仿真结果表明,该方法有效提高了冲击矿压预测的准确性。     

急倾斜煤层分段开采冲击矿压防治工程研究

针对某煤矿工作面急倾斜煤层分段开采矿压冲击的问题,研究与分析了分段开采时上覆岩的垮落特点、分段开采的冲击机理,提出了利用防控动载、静载力源的卸压防治技术预防矿压灾害的方案,通过煤层顶板深孔爆破实现动载防控,底板钻孔爆破实现静载防控。在某工作面实施该矿压防控方案,结果表明,实施矿压防控措施后,开采作业中矿震发生的次数以及总能量均逐渐减少,矿压防控效果良好。     

特厚煤层综放工作面矿压显现规律分析

采用现场矿压观测和RFPA数值模拟方法对耿村煤矿易自燃特厚煤层综放工作面矿压显现规律进行了分析研究。结果表明,耿村煤矿12170综放工作面存在比较剧烈的矿压显现,老顶存在较明显的周期来压现象,老顶周期来压平均步距为16.06 m;整个工作面全长范围内,老顶来压具有明显的不一致性,即中下部和下部来压强度大,上部和中上部来压强度小;综放支架在回采过程中支护阻力充足,其可靠性较好,能够适应2-3特厚煤层综放开采的要求;RFPA数值模拟结果与现场矿压观测结果一致,表明了RFPA数值模拟方法应用于矿压显现规律分析的有效性。     

基于矿压监测动态特征的瓦斯突出预警系统设计

根据采煤工作面突出灾害发生规律与动态安全信息采集技术,设计了采煤工作面基于矿压监测动态特征的瓦斯突出预警系统。该系统能够自动获取海量矿压监测实时数据,实现了采煤工作面煤与瓦斯突出危险性的智能分析与实时预警,同时还具备日常矿压数据资料高效管理功能。系统在现场试验中取得了较好的应用效果。     

基于MapGIS的建设项目压覆矿产资源管理信息系统研究

分析了当前城镇化和工业化进程中,提高建设项目压覆矿产资源管理能力的时代背景,针对提高压矿审查工作管理水平制定了压矿管理软件的建设原则,开发思路,对系统的实施从数据库设计到系统功能模块的设计给出了主要的实现方案。     

矿压显现观测数据的时间序列分析

正确分析和处理矿山压力观测数据以了解和掌握矿压显现规律,对于保证煤矿安全生产具有重要意义。文章首先对原始的矿压显现观测数据进行预处理,得出各数据间存在的统计相关性,然后采用时间序列分析方法,分别对矿压显现数据进行平稳化处理、正态性检验和正态性处理、建立模型并最终得出模型的预测。预测结果表明,采用时间序列分析方法分析矿压显现规律是一种可行的研究方法,且预测的步长越大,误差越大。     

深井大采高工作面矿压显现规律分析

本文以某矿深井大采高工作面为工程背景，分析了工作面周期来压期间矿压显现规律，研究成果为类似条件下工作面安全高效生产提供了借鉴。     

矿压缺失数据插值算法研究

提出了一种基于粒子群的三次样条插值算法,详细阐述了该算法应用于矿压缺失数据插值时的实现步骤和基本流程。该算法具有三次样条插值方法良好的分段光滑性,同时具有粒子群算法参数少、易于实现的优点。对相同地点不同工作面、不同地点不同工作面的矿压缺失数据插值的应用实例分析表明,该算法对矿压缺失数据的插值是有效的;与目前几种常用的缺失数据插值方法的比较结果表明,该算法更加准确、有效。     

浅埋深综放工作面矿压显现规律及控制研究

现有工作面矿压规律研究主要是针对浅埋深大采高工作面矿压规律和顶板结构进行研究,针对浅埋深综放工作面强矿压显现规律和控制技术研究较少。针对该问题,以某煤矿42202工作面为研究背景,采用工作面支架监测和微震监测相结合的实测方法,研究了工作面的强矿压显现规律:42202工作面的初次来压步距为60m,周期来压步距为18～26m,来压时支架动载系数高达1.58,片帮深度达1 100mm,立柱下缩量为50～80mm,强矿压导致工作面压架,来压时中部压力大、两侧小,表明工作面来压时矿压显现较为剧烈;微震事件主要集中在工作面超前位置及辅运巷,日累计能量与日频次变化趋势基本相同。分析了浅埋深综放工作面的强矿压机理,指出浅埋深综放工作面强矿压显现的主要原因是采场覆岩高位关键层形成的砌体梁结构与低位关键层形成的悬臂梁结构发生联动失稳效应。针对强矿压显现问题,提出了水压致裂的顶板弱化措施,采取水压致裂措施后,支架工作阻力最大值由59.1MPa下降到50.1MPa,降低了约15%;深孔最大应力降低了15%,浅孔最大应力降低了32%,表明水压致裂对顶板弱化和减弱巷道围岩应力有较显著作用。     

基于贝叶斯算法优化的CatBoost矿压显现预测

通过传统的监测手段获取矿压数据并采用统计学或机器学习算法对矿压进行预测已不能满足矿山智能化发展要求,需要寻求新的方法提升矿压数据监测及矿压预测的准确性和实时性。基于三维相似物理模型试验,搭建分布式光纤监测系统,沿模型走向和高度2个方向预埋分布式光纤,在模拟工作面开采过程中采集来压数据,并引入光纤布里渊频移平均变化度作为判断是否来压的指标;通过对光纤监测数据进行噪声去除、归一化及相空间重构等预处理,将一维初始监测数据转换为三维数据;使用贝叶斯算法对CatBoost算法进行迭代参数寻优,在达到最大迭代次数后将最优参数组合装载到CatBoost算法中,通过训练得到矿压显现预测模型。结果表明：贝叶斯算法比传统网格搜索法的迭代次数更少、误差更小;与随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）和极值梯度提升树（XGBoost）算法相比,CatBoost算法的预测精度更高、泛化能力更强;基于贝叶斯算法优化的CatBoost矿压显现预测模型能准确预测出测试集中的3次来压,且整体预测趋势与实测值较为吻合,平均绝对误差为0.009 1,均方根误差为0.007 7,决定系数为0.933 9。     

时间窗设置对综采工作面矿压预测精度的影响研究

综采工作面矿压预测对保障煤矿安全开采具有重要意义。深度学习领域的长短时记忆网络已被证实可以提高综采工作面矿压预测的精度。然而，时间窗设置（包括历史数据长度和预测数据长度）直接影响长短时记忆网络模型的预测性能。为此研究时间窗设置对矿压预测精度的影响。首先，采用长短时记忆网络的深度学习方法对平煤股份八矿14160综采工作面矿压数据进行训练，建立矿压预测模型。其次，研究用于预测的历史数据长度对模型预测性能的影响，确定最佳历史数据长度。再者，研究在精度允许范围内的最长预测数据长度。最后，采用最佳时间窗设置，对模型的预测精度进行分析。实验结果表明，时间窗设置对预测结果有显著影响，通过优化时间窗设置可提高综采工作面矿压预测的精度。     

钢弦频率测定仪在矿压观测中的应用

钢弦频率测定仪在矿压观测中的应用刘东（长春煤炭科学研究所）１前言目前，我国煤矿顶板事故在各种事故中占居首位，因此．为保证煤矿安全生产减少事故停产工时，必须研制出理想的矿压观测仪器。钢弦频率测定仪具有工作性能稳定．价格低廉等优点．将其安装在井下矿压观测...     

KJ765(A)矿用顶板压力监测系统

<正>KJ765(A)矿用顶板压力监测系统由天地(常州)自动化股份有限公司研制推出。该系统是基于以太网平台建立、可实现全矿井矿压在线监测的综合监测系统,支持多元矿压参数监测,每个测区内可兼容支架工作阻力、顶板离层、围岩应力、锚杆/索支护应力多元参数监测,实现了复杂环境条件下的煤矿顶板自动监测和分析。     

综采工作面区域网格化分区方法及其应用

针对综采工作面生产的精细化管理需求,提出了一种综采工作面区域网格化分区方法。以综采工作面空间区域及作业循环图表为依据,在静态层面将综采工作面区域划分为回风端头区域、头三角煤区域、中部采煤区域、尾三角煤区域和进风端头区域;结合生产过程中割煤、移架和推溜3个工序,进一步对中部采煤区域进行动态分区,划分为割煤区域、移架区域、推溜区域和过渡区域。以综采工作面矿压特征分析为例,说明了网格化分区后的矿压特征分析结果相对工作面整体区域矿压特征分析结果具有更强的针对性。     

赵庄矿煤层注水治理强矿压预评价研究

为了评估采用煤层注水治理赵庄矿3号煤层强矿压的效果,开展了煤层注水治理强矿压的预评价研究。对3号煤层试样含水率、吸水率、普氏系数等注水参数进行实验测试,分析3号煤层注水的可行性;测试分析试样浸水前后的抗压强度绝对变化量和变化速率,分析煤层注水卸压预期效果,并提出注水方案。分析结果表明,3号煤层符合注水条件,且浸水后,煤岩样物理性质发生改变,抗压强度大幅度降低,具有较理想的预期卸压效果。     

基于三量协同监测的采场来压识别预警系统研发

根据《2013-2017年度全国煤矿安全事故案例汇编》,煤矿矿压监测单纯依靠应力监测和人工测距,存在工作量大、值班人员多、稳定性低的现状。对近几年煤矿采场来压、支架工作阻力、顶底板移近量、活柱下缩量监测进行了研究,创新性地研究了基于三量协同监测采场来压识别和预警系统。该系统能对顶板周期来压时间、步距、强度、支架倾角、支柱移近速率及升降状态等作记录分析,并对下一周期来压进行预测,减少了顶板监测人员数量,提高了劳动效率,实现了减员增效。该研究成果对贯彻落实《关于开展"机械化换人、自动化减人"科技强安专项行动的通知(安监总科技[2015]63号)》起到积极、有效的推进作用,并对煤矿采场矿压研究理论、控制技术及顶板灾害预测相关科研课题起到抛砖引玉效应,具有广阔的市场前景。