基于CEEMDAN-BO-BiGRU的矿井涌水量预测研究

为提高矿井涌水量预测的准确度，基于涌水量数据的不稳定性及随机性，提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、贝叶斯优化(BO)与双向门控循环单元(BiGRU)相结合的矿井涌水量预测模型(CEEMDAN-BO-BiGRU)。该模型通过CEEMDAN将涌水量数据分解为多个较平稳的固有模态分量(IMF)和残差分量(Res)，过滤数据噪声，提取数据不同时间尺度波动特征，降低预测误差。利用贝叶斯优化对BiGRU模型多个超参数进行迭代寻优，进一步提高模型的预测精度。之后对各分量进行超前1至3步预测预测，最终将各分量预测结果加和得到涌水量多步预测结果。以小庄煤矿矿井涌水量数据进行试验，并将CEEMDAN-BO-BiGRU预测结果与CEEMDAN-BiGRU、BiGRU、BP、SVM进行对比实验，结果表明采用CEEMDAN-BO-BiGRU组合网络模型对矿井涌水量预测结果更准确，该方法对涌水量的短时预测提供了一种新思路。     

亭南煤矿涌水量时间序列预测研究

矿井水害是影响煤矿安全高效开采的主要地质因素之一,而矿井涌水量的准确预测对煤矿防治水工作具有重要的意义。本文使用时间序列分析软件（SPSS）对亭南煤矿2007年1月-2019年12月月度涌水量数据分析,建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,并利用该模型对2020年1月-2020年6月的涌水量数据进行预测,结果表明：与实际涌水量最大相对误差为2.306%,最小相对误差仅为0.464%,模型精度较高,能够很好地对亭南煤矿涌水量进行预测。     

基于特定水化学特征的矿井涌水量构成比例分析

为了解决煤矿开采过程中难以准确掌握矿井涌水量构成比例问题,采用常规水化学分析法对矿井各充水含水层不同平面位置的水化学特征差异进行了分析,结合对相似程度较高的不同充水含水层进行不同配比的水样混合试验分析,确定出各充水含水层的特征离子为K++Na+和SO2-4.根据溶解度大的特征离子在水样混合前后遵守质量守恒原理,通过构建并求解以矿井涌水量构成比例为未知数的多元一次方程式预测的各涌水量占比与实测的各涌水量占比基本吻合。考虑到代表各个充水含水层特征离子含量的水样数据较少和同一含水层同一平面位置不同剖面上水质可能存在差异,应尽可能多地获取各个充水含水层不同平面和不同剖面位置上的水质资料,以求更客观真实地获得矿井涌水量构成比例。     

矿井涌水量回归模型预测方法研究

涌水量预测一直是矿井防治水工作中重要部分,准确的预测可以预防矿井水害的发生。本文应用传统ARIMA模型对某矿过去近20年涌水量数据进行拟合建立数学回归模型,并在此基础上,考虑多因素众变量的影响,提取出涌水量数据中的趋势-循环因子、季节影响、波动因素,重新建立起数学回归模型,对两种不同方式所建立起的模型进行对比分析,结果表明:考虑多因素的季节加法模型预测结果更贴合实际,能够更好地为矿井生产服务。为矿井涌水量预测精度的提升提供了新思路和新方法。     

重庆大竹堡子山煤矿巷道涌水量预测

本文利用现已有生产水平涌水考察资料及涌水量预测方法,分析了堡子山煤矿巷道涌水量的原因,并结合大量的现场实测数据（见表1）为基础,对堡子山煤矿开采水平巷道涌水量预测,可为类似矿井巷道涌水量预测提供参考。     

矿井涌水量预测的灰色数值模型研究

研究了描述矿井涌水系统的灰色数值模型,提出了求解这类模型的一整套灰色数值算法,论证了灰色数值算法对灰信息传递的正确性和模拟结果的合理性。在理论分析的基础上,选择了矿井涌水量预测实例,分别就水文地质条件概化与灰化、灰色数值模型建立、模型识别和预测等问题进行了比较系统的分析研究,指出运用灰色数值模型预测矿井涌水量时,只有使疏降水位“灰带”的上界低于矿井生产的设计安全水位,才能保证矿井生产的安全。     

基于人工神经网络的矿井涌水量预测

应用人工神经网络理论,提出了矿井涌水量预测的新方法,并将其与自回归时序模型进行了比较验证。结果表明,运用神经网络方法进行矿井涌水量预测,精度高,自适应性强,在数据不十分充足的情况下,效果尤其好于自回归模型。     

基于人工神经网络的矿井涌水量预测

应用人工神经网络理论,提出了矿井涌水量预测的新万法.并将其与自回归时序模型进行了比较验证,结果表明,运用神经网络方法进行矿井涌水量预测,精度高,自适应性强,在数据不十分充足的情况下,效果尤其好于自回归模型.     

矿井涌水量时间序列ARIMA预测模型

为对矿井涌水量进行准确预测,以矿井涌水量历史时序数据为基础,提出一种综合自回归移动平均模型.建模时首先需要对涌水量时间序列进行平稳化处理,根据拖尾、截尾情况及BIC数值初步确定一个模型,进行参数估计、假设检验,并作出必要调整,反复循环,直至获得较为满意的ARIMA模型.以东欢坨矿1991年1月到2014年4月月度涌水量进行实验分析,最终建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,利用该模型进行预测,最大误差为2.1829%,最小误差仅为0.2885%,模型精度较高,能够很好地满足实际工程需要.研究结果表明:ARIMA模型对矿井涌水量短期预测是可行的.     

矿井涌水量预测方法探讨

为研究矿井涌水量,在对比分析预计与实际矿井涌水量的基础上,指出80%以上的矿山的预计涌水量与实际相差超过50%,并分析了影响预计结果与实际不符的主控因素。在分析矿井涌水量现行主要预测方法的特点和优、劣势的基础上,给出不同阶段适用的预测方法,并结合工程实例进行分析。此外,对如何准确预测钻孔涌水量与大井法预测中存在的问题及解决方案进行了探讨。最后,给出了对矿井涌水量预计的几点认识。     

煤层开采地表沉陷监测及预测技术现状及发展趋势

煤矿开采地表沉陷监测及预测对于煤矿地表治理及环境保护具有重要意义。详细阐述了煤矿地表沉陷监测及预测方法,并对其监测及预测过程进行了较为详细的论述与分析。指出地表沉陷监测及预测存在的问题,针对存在的问题,提出了未来基于互联网+技术以及CCD和GPS组合传感器技术,对矿区监测数据进行实时监测并进行数据处理,对处理后的数据实时传送到数据中心,数据中心根据监测结果实时调整监测区域达到最优监测效果;未来地表沉陷预测发展应考虑开采地质条件、开采工艺、开采深度、开采厚度等因素对于地表沉陷的影响,在预测的过程中确定因素的影响程度,合理选择预测方法,提高预测精度。     

松藻矿区石壕井田东翼Ⅱ区煤层涌水量预测

利用涌水量预测方法,分析了石壕煤矿技改扩能后,矿井设计生产能力由90万t／a,提高到180万t/a的生产能力。利用现有生产水平涌水量的参考资料,对开采东翼Ⅱ区煤层-200标高水平开采提高到矿井生产能力180万t／a的涌水量预测。可供类似矿井涌水量预测提供参考。     

采煤工作面瓦斯涌出量预测技术现状及发展趋势

煤矿瓦斯涌出量准确预测对于煤矿瓦斯抽采钻孔布置与瓦斯防治具有重要意义。详细阐述了八种瓦斯涌出量预测方法,并对其预测过程进行了较为详细的论述与分析。指出煤矿瓦斯涌出量预测存在的问题,针对存在的问题,提出了未来加强瓦斯地质规律研究,结合多因素综合分析瓦斯生成、运移以及赋存规律,对于准确预测煤矿瓦斯涌出量具有重要意义;综合煤矿瓦斯涌出量主要影响因素,采用多种数学、生物遗传学理论,为瓦斯涌出量预测提供理论支持。     

矿井涌水量预测方法及适用性评价

本文在广泛阅读国内外相关文献的基础上,从分布参数法和集中参数法的角度出发,深入地综述和剖析了现有矿井涌水量预测的方法。同时以新汶矿区为实例,运用数值法、解析法和比拟法对矿井涌水量进行预计。与实测数据对比,对预测方法的特点及适用性进行了评价。评价结果表明,对于研究区水文地质资料详实的情况下可利用数值法进行预测。对于研究区资料不够丰富时,可采用数值法进行模拟进行预测,同时利用解析法进行对比。对于新建的矿井,水文地质参数不足时,可使用水文地质比拟法进行预测。这种评价对于类似条件矿井涌水量预测方法选择具有一定的指导意义。     

基于组合赋权的煤矿透水应急救援能力评价

煤矿透水事故应急救援能力对于煤矿透水事故发生后的应急救援具有重要意义。煤矿透水应急救援能力的影响因素较多,并且各因素具有一定的模糊性和不确定性,导致在安全评价时无法得到合适的指标权重。据此给出了一种组合赋权的方法,通过引入拉格朗日函数,建立决策模型;引入欧氏距离函数,建立主客观权重和偏好系数关系;通过层次分析法与熵权法获得更加合理的组合权重,并运用到模糊综合评价中。运用提出的组合赋权-模糊综合评价模型对黑龙江某煤矿透水应急救援能力进行评价,评价结果为“优”,符合工程实际。结果表明：组合赋权能够获得合理的煤矿透水事故应急救援能力指标权重,可了解应急救援中真实存在的问题,从而有针对性地提升应急救援能力指标。基于组合赋权的模糊综合评价模型具有较好的科学性和准确性,在工程应用上有良好的实用价值。     

基于微服务与机器学习的煤矿安全监测系统

煤矿安全监测监控系统种类繁多、架构不一、信息不共享、功能无互助、监测数据难以得到有效利用,煤矿安全生产缺少可靠的数据支撑。为此,设计了一种基于微服务架构的安全监测系统,将信息管理与自动监测各业务系统统一,构建成一个灵活、稳健、高效的系统平台,以适应大数据分析与挖掘应用。通过基于Hadoop构建的煤矿安全监测大数据平台,实现对海量环境监测数据的分布式存储、选择性抽取和高效计算。通过对生产环境监测数据的集成和深入挖掘,建立机器学习模型,自动识别安全隐患并推荐相应的处理措施,起到对煤矿环境安全综合研判和科学决策的辅助作用,推动实现煤矿安全管理的智能化。     

降水充水类型矿井涌水量预测方法研究

矿井涌水量是影响煤矿安全生产的主要因素之一,它直接影响到矿井水文地质条件的复杂程度,关系到对矿床的经济技术评价,因此有效的矿井涌水量预测成为了矿井安全生产的重要因素。为了更有效地预测矿井涌水量,针对降水充水类型的矿井以古书院矿为例,通过分析近五年降水量和涌水量资料,利用回归分析法推导出二者定量关系式,并对近20年的降水量采用水文频率分析法分析得出平水年、丰水年的平均降水量,以此作为因变量,根据推导出的降水量和涌水量函数关系式,分别预测矿井的正常涌水量和最大涌水量,达到有效预测的目的。     

基于富水性分布的矿井奥灰含水层涌水量动态预测

矿井涌水量数值预测的精度与虚拟疏放孔布设的位置与时间密切相关,为提高矿井涌水量预测的精度,以蔚州矿区某矿井为例,建立基于地理信息系统(geographic information system,GIS)多源信息的奥灰含水层富水性分区评价模型,并将该分区评价结果导入到涌水量数值模型当中,根据矿井工作面的采掘衔接计划,通过在强富水区分阶段布设虚拟疏放孔,从而预测出研究区涌水量的动态结果.实例应用表明:本文方法提高了矿井涌水量预测的精度与实用性,对有效制订矿井疏排水方案,保障矿井安全生产具有重要的理论指导意义和实用价值.     

浅埋煤层开采矿井涌水量计算方法研究

矿井涌水量预计主要侧重于计算方法和适用条件方面的研究,很少考虑采掘过程及采后影响效应对矿井涌水量影响,基于浅埋煤层顶板出水机理及矿井涌水特征,将矿井涌水量分为固定和变化水量两部分,并依据各自的特点,提出与之配套的水量计算方法。同时,在分析首采面、次采面等各工作面间涌水相互干扰的情况下,针对不同水力边界条件,对工作面水量计算公式的适用条件进行分析。在实践中,该矿井涌水量计算方法条理清晰、分类明确、实用性强。     

基于灰色系统理论的煤矿瓦斯涌出量预测研究

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型,对矿井瓦斯涌出量进行预测预报。采用残差识别方法修正GM(1,1)模型进行瓦斯涌出量预测,预测精度更高。利用灰色灾变预测理论,对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究,建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型,并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测。