基于岭回归改进规范变量分析的微震事件实时判识

微震事件判识是煤矿微震监测的基础。现有的微震监测技术大多基于单物理量变化规律而开发,在处理含有大量噪声和干扰信号的煤矿微震数据时易产生误判情况。针对该问题,基于岭回归算法改进规范变量分析(CVA)的损失函数,实现稀疏化建模,以提升模型泛化能力。采用岭回归改进CVA对多通道煤矿微震监测数据进行融合分析,进而实时判识复杂微震监测数据状态。采用模拟数据和实际煤矿微震监测数据对岭回归改进CVA进行实验验证。在基于模拟数据的实验中,随着噪声方差由5×10^-6增大至5×10^-2,岭回归改进CVA的判识准确率较CVA提升了0.6%～5.4%,误报率和漏报率之和较CVA下降4.8%～17.3%。在基于实际微震监测数据的实验中,岭回归改进CVA对20个通道的微震监测数据融合分析结果能够反映出微震信号处于波动状态,验证了该方法具备微震事件实时判识能力,平均判识准确率为97.14%,较CVA高2.39%,误报率与漏报率之和为31.06%,较CVA降低0.07%,错误率为2.86%,较CVA降低2.4%。     

基于梯度提升决策树的露天矿边坡多源信息融合与稳定性预测

准确预测边坡稳定性对于减少滑坡次数和降低边坡维护成本至关重要。岩质边坡作为一种典型的岩体工程,在灾害的孕育和发展过程中,工程岩体内部会产生新的裂隙,或旧裂隙发展。随着岩体内部裂隙的发展,岩体物理参数不断发生变化,因此通过监测边坡岩体的物理参数变化对岩质边坡稳定性进行预判已成为一种重要的预测手段。而传统的单一监测信息虽然能够直观地反映滑坡趋势,但其存在局部性和滞后性,并不能完整反映边坡所处的状态。基于涵盖了边坡内部和表面的微震、应力和位移等3种异构信息,提出一种利用多源监测信息融合技术对边坡进行稳定性预测分析的方法:针对大孤山露天矿边坡的实际地质条件,通过有限元强度折减法得到边坡不同状态下监测信息的变化规律,并利用梯度提升决策树(GBDT)模型对监测信息进行融合,建立了边坡稳定性预测的非线性模型,并与不同融合算法进行对比,得到如下结论:(1)将梯度提升决策树和有限元强度折减法相结合,可以实现边坡的位移、应力和微震等异构信息的融合,并以大孤山铁矿西北帮边坡实际监测数据验证了所提方法的有效性;(2)与其他融合算法进行比较表明,GBDT模型在预测精度和模型解释能力方面具有优越的性能,可以很好地...     

煤岩单轴压缩破坏PFC2D数值反演模拟研究

煤岩材料作为一种天然非均匀不连续材料,实验室里很难获得其可重复性实验结果.文章基于PFC2D离散元软件,采用数值实验反演煤岩材料参数,得到煤岩材料变形破坏的主控参数.利用软件模拟煤岩单轴压缩变形破坏过程,对比数值模拟结果和实验室实验结果,验证了数值反演模拟对于研究煤岩类天然材料变形破坏的可行性数值模拟结果,可以为工程实际应用提供理论及数据支持.     

移动坐标下采面煤壁瓦斯涌出模型及无因次分析

为研究采煤工作面煤壁瓦斯涌出规律,结合工作面不断推进的特点,建立了移动坐标下采面煤壁瓦斯涌出数学模型,研究了该模型的无因次形式,运用Visual Basic语言编制了数值解算软件。通过数值解算得出了采面煤壁无因次瓦斯压力、含量的分布规律及无因次瓦斯比流量的变化规律,分析了瓦斯无因次曲线的实际应用,为现场工程技术人员提供一种快速确定采面煤壁瓦斯涌出参数的实用方法。