矿井巷道摩擦阻力系数预测模型研究

矿井通风摩擦阻力系数在矿井通风管理和设计中有着重要的作用,为准确预测巷道摩擦阻力系数,以实测数据为研究对象,提出2种机器学习预测模型。以锚杆间排距、锚杆外露长度、巷道周长、巷道长度、巷道断面积、巷道负压、巷道风速和巷道摩擦阻力系数为输入参数,对巷道摩擦阻力系数进行了预测。研究结果表明,巷道周长与巷道断面积、巷道风速相关性分别为0.99,0.54,巷道长度与巷道负压的相关性为0.53,巷道断面积与巷道风速的相关性为0.54,巷道摩擦阻力系数与其余因素之间的相关性较弱。随机森林、Ada Boost预测模型,预测误差率最大分别为3.0%、2.950%,最大相对误差分别为0.03,0.0295,平均相对误差分别为0.64%、0.65%。2种算法预测准确率均为97%以上,对矿井巷道摩擦阻力系数预测具有良好的适用性和可靠性。