水力致损煤岩比能耗特征及预测模型研究

采用相似材料与模型试验方法,以水泥、河砂、添加剂(丁腈橡胶粉、聚苯乙烯颗粒)等为原料,构造了典型煤岩相似材料,研究了泵压、切割次数、靶距及横移速度对水力致损煤岩比能耗影响特征,并基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN),构建了水力致损煤岩比能耗预测模型。在试验条件下得到:水力致损煤岩比能耗与泵压呈反比关系,且随泵压增加渐近于固定值26.0 J/cm~3;比能耗随切割次数增加表现为类"抛物线"状变化,最低比能耗对应切割次数为4;靶距小于4.0 mm时比能耗变化率较小,靶距大于7.5 mm时比能耗呈指数递增;比能耗随横移速度增加呈现先减后增的变化趋势,当横移速度为5.5 mm/s时比能耗处于最小值。所构建POS-BPNN水力侵彻煤岩比能耗模型的预测值与试验值具有显著的正相关性,可决系数为0.949 7;通过包括平均绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差的综合指标体系,从多维度检测了所建模型的预测精度,表明该模型可以描述比能耗与水力冲孔参数之间的内在联系与规律。