基于GM(1,1)模型的矿井底板涌水量预测

开采二1煤层的许多矿井都受到底板承压水的威胁,由于矿井底板涌水量受地质与水文地质条件和人为开采活动的综合影响,是具有大量不确定因素的灰色系统.采用灰色理论GM(1,1)模型将各个涌水量影响因素赋予"灰色"的概念,用灰数据映射方法来处理随机因素并发现其中隐含的规律,建立了矿井底板涌水量的预测方法并通过了残差合格模型的检验.应用结果表明,该方法可以对矿井底板涌水量做出定量预测,能够为采矿生产过程中排水系统的设计、疏放和注浆加固方案的制定提供决策依据.     

矿井涌水量灰色GM(1,2)预测模型

基于矿井涌水量序列具有明显的随机性和灰色特征,建立涌水量GM(1,2)预测模型,以克服灰色GM(1,1)模型对于随机波动大的长序列预测效果差的缺点。以王行庄煤矿为例,针对2012年7月至2013年12月王行庄煤矿18个月的涌水量资料,考虑与之密切相关的L7-8灰岩含水层水位降深,建立了矿井涌水量GM(1,2)预测模型;预测了2014年1—4月的涌水量;并与GM(1,1)预测模型进行模型精度与预测精度的比较。结果表明:GM(1,2)模型的预测精度达到了97.44%,GM(1,1)模型的预测精度为92.60%,GM(1,2)模型明显提高了矿井涌水量的预测精度。     

基于CEEMD_GRU模型的矿井涌水量预测

为了提高矿井涌水量的预测精度,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合的矿井涌水量预测模型(CEEMD_GRU).首先,通过CEEMD算法将一维涌水量数据分解为多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和一个残差余量,本征模态函数分量反映涌水量数据在不同时间尺度的波动特征,残差余量反映数据长期变化的趋势特征;然后,针对各分量分别建立GRU神经网络模型,将对一维数据的研究转换为对其分解后多维子分量的研究,训练学习各分量的时序变化规律并进行预测;最后,将预测结果融合得到最终涌水量预测值.将CEEMD_GRU与反向传播(back propagation,BP)、支持向量机(support vector machine,SVM)、GRU神经网络进行了对比实验,结果表明,基于CEEMD_GRU的均方根误差平均降低了60.8％,该研究为进一步提高矿井涌水量预测精度提供了思路.     

矿井涌水对大气降水响应的非线性研究

矿井涌水量是煤矿安全生产的一个重要基础性指标,深部矿井涌水量与地表水、地下水之间的定量关系一直是水文过程研究的一个难点问题。本文采用Mann-Kendall检验法、R/S分析法、GM(1,2)模型和现场分析等方法,以平煤七矿为例,研究矿井涌水量对降水量变化的响应。结果表明:降水量序列Hurst指数为0.367 7,该序列具有反持续性,其平均循环周期为5个月;涌水量序列Hurst指数为0.897 3,该序列具有正持续性,其平均循环周期为20个月;降水量对矿井涌水量的影响滞后1.5～3个月。以此为基础建立矿井涌水量的GM(1,2)预测模型,预测精度达到了94.25%。该模型对同类型矿井涌水量预测具有借鉴价值。     

矿井涌水量的中长期混沌预测

针对目前采煤矿井涌水量预测模型误差较大的问题,利用混沌理论对矿井涌水量进行混沌特征辨识,在此基础上,建立矿井涌水量中长期混沌预测模型。以平煤十二矿为例,对矿井涌水量序列(时间尺度为月)进行分析,其中最大Lyapunov指数为0.161 1,大于0,说明该序列具有混沌特征。计算了时间延迟(τ=12月)和嵌入维数(m=9),对涌水量序列进行相空间重构,建立了矿井涌水量中长期混沌预测模型(预测周期为6个月)。与实测结果对比,模型的预测精度达到了99.37%。该预测模型为矿山多季度安全生产计划的制定及水害防治提供了科学依据。     

矿井涌水量R/S灰色预测模型

基于矿井涌水量序列具有灰色和分形的特征,建立R/S灰色预测模型,以克服R/S方法无法进行定量预测以及灰色模型对于随机波动大的长时间序列预测效果差的缺点。以成庄煤矿为例,针对2008年1月—2013年12月矿井涌水量进行R/S分析,确定Hurst指数和平均循环周期,并在一个周期内进行灰色预测。结果表明:成庄矿涌水量序列的Hurst指数为0.839,涌水量有持续增加的趋势,其平均循环周期为18个月;与2014年1—4月实测涌水量对比,R/S灰色预测模型的预测精度为92.56%,高于灰色预测模型,为中长期时间序列的矿井涌水量预测提供了更有效的新方法。     

矿井涌水量重标极差法等维预测模型

目前,矿井涌水量预测方法较多,但预测效果并不十分理想.为了提高预测的精度和速度,鉴于重标极差法对复杂系统演变分析和预测具有的独特优势,建立基于MATLAB的重标极差法涌水量等维预测模型,采用试算法确定涌水量时间序列的后续最佳取值.利用平顶山天安煤业股份有限公司八矿的涌水量资料对模型进行验证,结果表明:该矿涌水量时间序列的Hurst指数H=0.968,涌水量序列均具有很强的持续性;平均循环周期为17个月;建立的模型预测精度达到了98.43％,说明此模型对该矿涌水量的预测十分有效.利用MATLAB软件编写的重标极差法预测涌水量的程序,避开了繁琐的计算,提高了预测速度和精度.     

基于相空间重构和支持向量机的矿井涌水量预测

针对矿井涌水量典型的非线性特征,应用相空间重构与支持向量机耦合方法进行预测。将矿井涌水量的时间序列作相空间重构,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。实例计算表明:与其他维数相比,当嵌入维数为4时,矿井涌水量的预测精度最高,说明引入最小嵌入维数是正确的。为检验该方法预测的可靠性,分别采用最小二乘法、指数函数法、相空间重构与支持向量机耦合法对实际矿井涌水量观测值进行回归预测。结果表明,非线性方法的预测效果比线性方法更佳。不同核函数预测结果证实RBF是最优的。     

煤矿井下涌水量灰色灾变预测

利用灰色灾变理论,对韩王矿历年矿井涌水量资料进行了分析、整理．建立了煤矿井下涌水量灰色灾变时间预测模型,并对矿井灾害涌水量发生时间进行了预测．预测精度较高,结果符合实际要求,为煤矿井下水害防治提供了一种有效的方法．     

煤矿井下涌水量灰色灾变预测

利用灰色灾变理论,对韩王矿历年矿井涌水量资料进行了分析、整理.建立了煤矿井下涌水量灰色灾变时间预测模型,并对矿井灾害涌水量发生时间进行了预测.预测精度较高,结果符合实际要求,为煤矿井下水害防治提供了一种有效的方法.     

支持向量机在矿井突水水源识别中的应用

为了正确地识别矿井突水水源,基于水化学成分对水源判别的重要性,选择K^＋ ＋Na^＋、Ca2^＋、Mg2^＋、Cl^-、SO4^2-、HCO3^-这6项指标作为特征向量,建立了矿井突水水源的支持向量机识别模型．此方法不仅结构简单,而且技术性能尤其泛化能力与BP神经网络相比有明显提高,能有效地识别矿井突水水源的类别,为防治水工作提供决策依据．     

Evolution and modeling of mine water inflow and hazard characteristics in southern coalfields of China: A case of Meitanba mineOA

In this paper, the hydrogeological characteristics in the southern coalfields of China are first briefly outlined. Then, taking the Meitanba mine as an example, the evolution and modeling of mine water inflow are studied. Finally, the hazard characteristics related to mine water and mud inrush are analyzed. The results show that the main mine water sources in the Meitanba mine area are groundwater, surface water and precipitation. The evolution of mine water inflow with time indicates that the w...     

矿井排水资源化利用技术

朝川矿一井涌水量约为800 m3/h,通过分析井下涌水水源及排水口水质特征,矿井排水系轻度工业污水,并依此提出了＂优质优用,劣质劣用＂的分水质处理资源化利用的技术措施.矿井水资源化利用不但保证了矿区生产和生活用水,而且为焦化厂提供了充足的生产用水,为企业节约了大量资金,取得显著的环境效益、社会效益和经济效益.     

Influential factors and control of water inrush in a coal seam as the main aquifer

In this paper, a combination of field measurement, theoretical analysis and numerical simulation were used to study the main control factors of coal mine water inrush in a main aquifer coal seam and its control scheme. On the basis of revealing and analyzing the coal seam as the main aquifer in western coal mine of Xiao Jihan coal mine, the simulation software of PHASE-2D was applied to analyze the water inflow under different influencing factors. The results showed that water inflow increases logarithmically with the coal seam thickness, increases as a power function with the permeability coefficient of the coal seam, and increases linearly with the coal seam burial depth and the head pressure; The evaluation model for the factors of coal seam water inrush was gained by using nonlinear regression analysis with SPSS. The mine water inrush risk evaluation partition within the scope of the mining field was obtained,through the engineering application in Xiao Jihan coal mine. To ensure the safe and efficient production of the mine, we studied the coal mine water disaster prevention and control measures of a main aquifer coal seam in aspects of roadway driving and coal seam mining.     

贵州丰乐铁矿矿床充水因素及矿区涌水量预测

在概述研究区水文地质条件的基础上,分析了贵州丰乐铁矿矿床充水因素,并采用大井法对矿区涌水量进行了预测．研究认为,上覆和下伏含水层中的地下水是矿区的直接补给源,地表水和大气降雨为间接补给源;矿坑总涌水量预测为1829．90m^3／d．     

多孔介质含水层疏水引起的地表下沉研究

研究含水层疏水及采矿引起的地表下沉对地面建（构）筑物的保护有重要意义。本文以孔隙弹性理论为基础,对多孔介质含水层疏水引起的地表下沉进行了分析,同时应用有限元方法耦合计算了多孔介质含水层疏水及采矿引起的地表下沉。     

塔源二支线矿坑涌水量预测

根据矿山多年地质勘查资料,通过分析矿床的水文地质条件和矿坑充水因素,对塔源二支线铅锌矿矿坑的涌水量进行估算分析。     

Mechanism of mine water-inrush through a fault from the floor

The mechanism of mine water inrushes in coal mines in China differs considerably from that in other countries. In China, most water inrushes occur from floor strata, where the water-inrush sources are karstic limestone aquifers. Our study describes the mechanism of mine water inrushes through a fault in the mine floor using principles of strata mechanics and the path of water inrush from an aquifer to the working face. A criterion to judge whether a ground water inrush will occur through a fault or not is also described, together with a case history of water inflow in the Feicheng coalfield, China.     

非线性方法在矿井突水水源判别中的应用研究

给出了灰色关联分析及BP神经网络进行判别分析的数学原理和模型．为了有效判别矿井突水水源，基于水化学指标对水源判别的重要性，选择K^＋＋Na^＋，Ca^2＋，Mg^2＋，Cl^-，SO4^2＋，HCO3^-这6项指标作为评价因子．利用峰峰矿业集团梧桐庄煤矿若干水样进行模糊聚类分析，建立含水层评判标准；选取12个典型样本作为训练样本对BP网络进行训练；用2种方法对3个典型水样进行水源判别，并与实际突水水源进行对比．结果表明：BP神经网络与灰色关联分析均能有效判别矿井突水水源，但各有其优缺点，选择何种判别方法可视水化学资料状况而定．     

谢一矿涌水量预算及巷道底板突水评估

通过比拟法预算矿井涌水量,以及通过安全隔水厚度计算和突水系数计算来评价矿井生产中底板承压水是否具有突水现象,从而有针对性地制定切实可行的安全技术措施,防止水害事故的发生。