煤矿开采矿井涌水量预测方法现状及发展趋势

煤矿开采矿井涌水量对于煤矿防治水以及安全高效生产具有重要意义。详细阐述了矿井涌水量预测方法,并对其预测过程进行了较为详细的论述与分析。指出矿井涌水量预测方法存在的问题,针对存在的问题,提出了未来应建立多因素综合模型,将传统的单一模型进行扩大,提高适用范围和预测精度;建立基于大数据的预测,将矿井涌水量与大数据有机结合,通过大数据分析涌水量的特征预测矿井涌水量;进行系统理论综合分析,将矿区涌水量作为一个系统,从时空序列中提取地下水变化特征,为涌水量的预测提供支撑。     

基于人工神经网络的大海则煤矿单井矿井水定量预测

生产矿井未采矿体涌水量预测是保障矿井安全生产的基础工作。本文在充分分析大海则矿井涌水量影响因素基础上,利用人工神经网络理论,建立矿井涌水量的BP网络模型。人工神经网络模型具有增强专家系统的容错能力,当神经网络中少量的神经元发生失效或错误时,不会对系统整体功能带来严重的影响。通过该模型的网络预测,经大海则矿井现场验证：利用BP神经网络预测矿井涌水量其结果真实程度较高,是比较理想的预测方法和手段。     

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.     

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.     

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。     

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     

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。     

矿井涌水量预测三维数值模拟

为了准确预测矿井涌水量,保障煤矿安全生产,以鄂尔多斯巴彦淖井田为例,采用地下水三维数值模拟理论和方法,通过对研究区水文地质模型的概化,建立了巴彦淖井田矿井涌水量预测的地下水三维非稳定流数值模拟模型,并结合矿井生产进度,以工作面月回采进度为单位,模拟预测了丰水期和平水期两种情况下,各工作面不同进度期地下水位分别疏降至2煤层底时的涌水量。结果表明:在前10个进度期内,工作面最大涌水量为1 328 m3·h-1,正常涌水量为1 134m3·h-1.实践证明:该方法不但能正确刻画矿井水文地质条件,而且还能将矿井涌水量预测和矿井生产进度紧密结合起来,具有较高的精度。     

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.     

灰色系统多变量关联分析在判断矿井突水水源中的应用

运用灰色系统理论对实际矿井中突水的水质情况进行多变量关联分析与计算,据其关联度分析水的来源与相互间的联系,为防治矿井交水提供了科学依据。     

矿井突水量预测的数学模型

本文应用查德(L.A.Zadch)于1978年提出的可能性理论进行矿井突水量预测,介绍了突水量预测的原理和方法,根据焦作矿区17个突水点资料建立了矿井突水量预测的数学模型。最后,以焦作矿区6个回采工作面突水点为实例进行了预测应用,图3,表9,参2。     

矿坑涌水可利用量研究

为缓解矿区供排水矛盾,合理利用矿区水资源,文章以安徽省淮北平原某煤矿为研究对象,建立了与矿床开发利用方案相适应的地下水流数值模拟模型;利用经过识别后的数值模型,对矿坑涌水量进行了预测,得到预测期内正常矿坑涌水量将由7 100m3/d逐渐衰减至5 106m3/d;在此基础上,考虑到不确定性因素的影响,依据渗透系数的空间随机分布特征,探讨了矿坑涌水量预测结果的不确定性。结果表明:当保证率为90%时,预测初期可利用的水量为3 924m3/d,20a后逐渐递减为2 672m3/d。所得结果为制定矿区水资源综合利用方案提供了可参考的依据。     

酸性矿坑水的水文地球化学成因和其对水质污染的防治方法

本文主要讨论普遍分布的煤矿和各种硫化矿山在矿山开采中所排放的酸性矿坑水的水文地球化学成因和对水质产生影响的可能途径。为了减少酸性矿坑水对水质的污染,最终探讨了防治结合的治理方法。图1,表4,参5。     

城门山铜矿地下水数学模型和疏干预测

城门山铜矿是一个大型的铜矿，矿体埋藏在江西省九江市的赛湖的湖底，水文地质条件复杂．该矿床从５０年代发现以来直到现在尚未开采，其中一个主要原因就是“湖水能否倒灌，地下水能否疏干？没有查清．本文建立了复杂的水文地质条件下岩溶水流下的数学模型，计算了各种充水来源所占的份额，分析了产生湖底圳陷和湖水倒灌的呵能性及其对露天采矿场疏干的影响．论证了城门山铜矿“水可治，矿可开”．     

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。     

灰色理论在预测深埋型矿井涌水量中的应用

煤矿地下水动态的预测预报始终存在着计算过程复杂、计算量大、且难以兼顾影响矿井充水的各种因素、精度较低的特点：灰色系统理论则具有高度的概括性、简单的计算过程和极佳的预测精度，因此在工程界得到了广泛的应用。然而，用于矿井涌水量预测的不多，文章以灰色理论GM(1，1)模型为基础、在这方面进行了尝试，效果甚佳。     

一种矿井突水量预测的近似方法

为了了解东滩矿3煤开采顶板的突水水量大小，采用了先将非稳定流化为稳定流计算出稳定涌水量，再根据突水点最大突水量与稳定涌水量的倍数关系，将稳定涌水量通过比拟方法换算为最大突水量的近似计算方法，同时给出了预测模型的检验结果，并对矿区3煤顶板预测突水点进行了水量预测。     

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。     

济北矿区建设水循环型生态煤矿区的研究

煤矿区排水量大,水质好,是一种优质、稳定的中水水源。在分析济(宁)北矿区水资源和水环境数据的基础上,以实现矿区水资源循环利用为目的,提出了适合矿区矿井水和生活污水的处理工艺;研究了矿井排水在矿区内循环利用及纳入社会化中水系统的可行性。对矿区内中水资源进行了水量平衡分析,提出了矿区中水的利用模式,确定了"水循环"型煤矿区建设的基本途径。