基于DRN-BiLSTM模型的矿井涌水量预测

针对矿井涌水量预测中存在的深度学习模型预测精度不高和适用性不强的问题，提出了一种基于深度残差网络（Deep Residual Network, DRN）和双向长短记忆网络（Bidirectional short and long memory network, BiLSTM）的矿井涌水量预测方法。首先，将矿井涌水量数据进行小波分解和归一化处理，得到趋势项数据和细节项数据；其次，采用DRN网络方法对趋势项数据进行预测，采用BiLSTM网络方法对细节项数据进行预测；最后，将2部分预测结果进行重构得到矿井涌水量预测结果。研究结果表明：DRN-BiLSTM模型相比于单一模型预测精度更高，说明该模型具有更好的泛化性。     

解析法和数值法在矿井涌水量预测中的比较北大核心

如何准确预测矿井涌水量,对煤矿的安全生产和经济效益影响重大。以巴彦淖井田矿井涌水量预测为例,分别采用解析法和数值法,对先期开采地段范围内2-1煤层的涌水量进行了预测。通过对预测结果分析比较,总结了两种方法各自的适用条件,并推荐采用数值法预测结果作为最终的矿井涌水量。实践表明,数值法在矿井涌水量预测中具有较高的精度。     

基于VMD-BiLSTM组合模型的矿井涌水量时间序列预测方法研究

矿井涌水量的精准预测对确保煤矿安全生产和保护地下水环境具有重要作用。为提高矿井涌水量时间序列预测精度,构建了一种基于变分模态分解（VMD）与引入贝叶斯算法优化双向长短期记忆网络（BiLSTM）的矿井涌水量组合预测模型。首先,利用VMD将矿井涌水量时序数据分解为多个子序列,然后将分解所得各子序列分别输入到BiLSTM模型中,引入贝叶斯算法优化各模型的超参数,最后,将各子序列的预测结果进行叠加求和得到最终预测值,并与其他模型的预测结果进行对比分析。结果表明,本模型在单步预测中优势较为明显,在多步预测中的表现也相当不俗,预测精度可以达到生产需求,验证了该模型在矿井涌水量时序预测方面的有效性和适用性。     

解析法和数值法在矿井涌水量预测中的比较

如何准确预测矿井涌水量,对煤矿的安全生产和经济效益影响重大。以巴彦淖井田矿井涌水量预测为例,分别采用解析法和数值法,对先期开采地段范围内2-1煤层的涌水量进行了预测。通过对预测结果分析比较,总结了两种方法各自的适用条件,并推荐采用数值法预测结果作为最终的矿井涌水量。实践表明,数值法在矿井涌水量预测中具有较高的精度。     

BP神经网络在煤矿井下涌水量预测中的应用

矿井涌水量受到多种因素的共同影响,具有非线性和高度复杂性的特点。根据黄陵一号煤矿井下涌水量影响因素及2014—2018年的涌水量数据,采用2种不同的输入神经元的方法创建神经网络预测模型,用已知数据对创建好的模型进行训练,得到拟合精度较好的模型,并用得到的神经网络模型对涌水量进行预测,最后与实际值进行比较。结果表明,2种神经网络模型的预测结果精度都较好,但预测精度有差异,用涌水量影响因素为输入神经元的模型在短期预测精度上低于涌水量组合作为输入神经元的模型;而在长期预测方面,涌水量影响因素为输入神经元的模型预测精度高于涌水量组合作为输入神经元的模型。     

鹤岗富力煤矿矿井涌水量特征及预测

在深入分析鹤岗矿区富力煤矿矿井涌水量的现状、组成、特征的基础上,针对矿井涌水量呈现出无规律性等的问题,建立了矿井涌水量的GM(1,1)模型,结果显示GM(1,1)模型预测结果与实际值误差小,预测精度较高。应用建立GM(1,1)模型,对矿井涌水量进行了预测,解决了矿井涌水量组成复杂、预测困难等问题,为煤矿防治水工作提供了重要参考依据。     

东欢坨矿水文地质特征分析及涌水量计算

为明确东欢坨矿水文地质特征并对矿井涌水量的预测,基于煤田地质勘探资料、采掘及钻孔数据,系统研究了研究区整体的井田水文地质特征、充水水源及充水通道特征。对矿井的涌水量分别用改进的大井法和灰色模型进行预测,其中灰色模型涌水量预测结果与矿井往年涌水量相近,符合矿井实际涌水量情况。     

基于灰色马尔柯夫和BP模型的矿井涌水量预测

矿井涌水量的预测是煤矿水害防治的前提条件。鉴于灰色系统GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时存在预测精度偏低的缺陷,根据刘桥二矿的矿井涌水量数据,分别建立了灰色马尔柯夫组合模型和灰色BP网络组合模型,并分别对该矿井2007年1月至3月的涌水量进行了预测。结果表明,二者的预测精度都较高,且灰色BP网络模型预测精度优于灰色马尔柯夫模型。     

长沟峪煤矿矿井涌水量预测研究

鉴于矿井涌水影响因素的复杂性,建立了基于BP神经网络矿井涌水量预测模型,并运用该模型对长沟峪煤矿+141水平涌水量进行预测。通过预测结果可知,该模型具有较高的精度,将对预测该矿矿井涌水量起到一定的指导作用,并为矿井水利用规划的制定奠定了基础。     

基于灰色理论的矿井涌水量预测

以济宁三号煤矿为研究背景,针对同一个井田、相同开采工艺条件下,不同时期矿井涌水量变化具有离散性和随机性的特点,利用灰色理论中的GM(1,1)灰色模型,建立矿井涌水量和时间的函数关系,并通过最小二乘法、残差检验、光滑性检验、精度检验和MATLAB软件对该灰色模型进行求解和检验,从而预测了研究区2015~2017年的矿井涌水量,为矿井防治水工作提供了依据。     

基于灰色神经网络的矿井涌水量预测

针对矿井涌水系统的复杂性和随机性,提出采用神经网络修正灰色残差模型对矿井涌水量进行预测,既利用GM(1,1)模型能较好预测涌水量发展趋势的特点,又利用神经网络对于复杂非线性系统的优越性,保证了模型的精度,克服了单个模型所存在的不足。结果表明,该模型方法在矿井涌水量的预测中是可行的。     

复杂水文地质条件下矿井涌水量预测研究

充分认识和准确概化矿井水文地质条件决定了矿井涌水量预测的准确性,文章通过对研究区地质、物探资料的分析研究,认为研究区内构造对地下水运移起着控制作用,南北边界形成不同的水文地质边界条件,上下含水层在断裂构造处具有很强的水力联系。引入映射理论,利用直线隔水边界附近的井流模型对矿井涌水量进行预测,并结合矿井开采特征和实际观测资料进行了验证,预测结果具有较强的指导意义。     

基于优化GM(1,1)模型的矿井涌水量预测及算法实现

针对矿井涌水量预测过程中受各种因素的影响,预测精度较低的问题,基于GM(1,1)模型提出优化GM(1,1)模型。分别建立GM(1,1)模型及优化GM(1,1)模型,并对某矿2002—2010年矿井平均涌水量进行模拟计算,结果显示优化GM(1,1)模型模拟精度较高。利用MATLAB设计优化GM(1,1)模型的计算程序,解决了计算过程复杂、计算量大的问题。     

基于分形和支持向量机矿井涌水量的预测

针对矿井涌水量预测问题,提出一种新的非线性预测方法。首先利用分形理论对矿井涌水量的时间序列进行相空间重构,应用自相关系数法确定最小嵌入维数,并以最小嵌入维数作为支持向量机的输入节点,根据支持向量机原理建立矿井涌水量的预测模型。将河南鹤壁四矿1982-1997年的矿井涌水量作为时间序列的训练样本,在Matlab环境下,利用所建立的预测模型预测不同嵌入维数时2000和2001年的矿井涌水量。结果表明：与其他维数相比,当嵌入维数为4时,井筒涌水量的预测值误差最小,预测精度最高。为检验该方法预测的可靠性,分别将不同维数下井筒、巷道和工作面涌水量1988-2001年的预测值与观测值进行对比,发现预测值与观测值较一致。〓     

赵各庄矿矿井涌水量预测方法分析

针对赵各庄矿矿井涌水量预测,结合矿井开采实际,对矿井涌水量的多种预测及计算方法进行分析和总结。通过比较预测涌水量与实际涌水量的误差情况,分析总结各预测方法精度,并进行实用性评价,对于误差大于30%的预测方法,分析产生误差原因,探讨改进措施。结果表明,相关分析法和时间序列法比较适合预计类似赵各庄矿这样开采年代久远、有多年观测资料的矿井涌水量,为水文地质条件相似的设计矿井或采区矿井矿井涌水量预测提供参考。     

基于Visual Modflow的矿井涌水量数值模拟预测研究

为了准确预测陕北某矿2煤顶板的矿井涌水量,在综合分析矿井地质条件、水文地质条件的基础上,结合采掘计划,考虑采掘先后顺序对地下水系统的影响,运用Visual Modflow软件建立数值模型,预测在地下水干扰流场下的矿井涌水量。并将模拟预测结果与矿井现有实测涌水量进行对比,结果表明:基于Visual Modflow并考虑采掘顺序的矿井涌水量数值模拟结果比较接近实测涌水量,验证了方法的准确性。     

基于GMS实体建模的新疆某煤矿涌水量预测分析

为准确预测新疆北疆某煤矿涌水量,探讨不同方案的预测精度,基于水文钻孔等资料,利用GMS中Solid模块、Modflow模块构建出与实际相符的计算模型。对矿区首采区和二采区进行了不考虑采掘次序、仅考虑采掘次序、同时考虑采掘次序和采掘进程、大井法等4种方案的涌水量预测计算,并与实测涌水量进行对比分析。研究表明:同时考虑采掘次序和采掘进程因素时的矿区涌水量预测精度最高,矿区总涌水量为实际排水量的108.1%,不考虑采掘次序、仅考虑采掘次序和大井法的预测精度依次减小,分别是实际排水量的109.2%、127.4%和185.3%。同时考虑采掘次序和采掘进程因素时首采区涌水量预测结果为1 189m~3/d,二采区涌水量预测结果为1 347m~3/d,该方案的预测思路可为相似地质条件的矿井的涌水量预测提供借鉴。     

多元回归分析在矿井涌水量预测中的应用

为了提高矿井涌水量预测的精度,基于多元回归分析法,以可能影响涌水量的累计采空面积、累计煤炭产量、累计采掘进尺、采厚为主要影响因子,对涌水量进行预测研究。利用SPSS软件分析相关程度、Matlab软件绘制散点图,并对其进行了多元非线性回归分析,得到了矿井涌水量的非线性预测公式。通过矿井实例进行验证,结果表明使用多元回归分析法对矿井涌水量的预测具有较高的精确度。     

煤矿涌水量计算方法研究与应用——以榆树田煤矿为例

在矿井生产与建设中,矿井涌水量是一项十分重要的影响因素,是矿井建设防排水系统以及制定防治水措施的重要依据;因涌水量的影响因素相对较多,并且影响涌水量大小的原因较为复杂多变,故根据矿井实际情况,选择合理的涌水量计算方法十分重要。本次研究以榆树田煤矿涌水量预测为例,在分析总结榆树田煤矿水文地质条件的基础上,分别采用水文地质比拟法及大井法,对榆树田煤矿向斜北翼与南翼涌水量进行预测,为后续矿井开采提供理论依据。通过对比分析预测结果认为：比拟法较大井法预测结果更为准确;固定数值预测动态变化的涌水量存在一定误差,建议对矿井涌水量进行长期动态监测,及时修正或预测更接近实际的矿井涌水量。     

矿井涌水量的时间序列分析-水文地质比拟法预测

为研究水文地质勘探资料匮乏的矿井在不同时间节点上涌水量的预测方法,在香山煤矿的水文地质条件基础上,利用Eviews软件强大的时间序列分析能力,采用自激励门限自回归模型建立了矿井涌水量的非线性即时预报模型,并通过水文地质比拟法的应用,实现了对矿井涌水量短期内的即时性预测和长时间段的总体性预测。结果表明:该预测方法精度较高,同时水文地质比拟法可以有效弥补门限自回归预测长度有限的不足,使得预测的时间范围得到延伸,也显示出该方法对水文地质勘探资料匮乏的矿井涌水量预测具有较强的适应性。