深井底板突水判别和预测系统开发研究
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摘要
随着煤炭开采逐步向深部发展,在复杂的水文地质环境下,深井底板突水危险性将更加突出,安全回采深部煤炭资源的控制难度大大增加。本文从因素分析、数学模型和系统程序为一体的研究方法,对深井底板突水的主控因素、判别模型和预测系统进行了研究。
计算了深井临界深度,分析了各因素在深井底板突水中的作用,建立了深井底板突水评价指标体系。
运用层次分析法选出深井底板突水的主控因素,建立了层次分析法自动调整模型程序解决动态判断矩阵的整体一致性难以满足的难题。通过建立隶属度和隶属函数实现了各因素信息数据的归一处理,构建了基于模糊神经网络的深井底板突水判别模型,选择合适的网络结构参数规避了神经网络自身的缺点,选取工程实例验证了模糊神经判别模型的可靠程度。
通过灰色关联分析验证了层次分析法得到的主控因素,应用熵值调整法确定了各主控因素在突水过程中的贡献权重。依据肖芳淳教授的灰色物元分析理论,分别构建了深井煤层底板突水最优灰色物元和线性灰色物元判别模型,通过工程样本验证模型确定了危险区、脆弱区和安全区的阈值。
以最优灰色物元和线性灰色物元判别模型为基础,采用VB6.0开发了深井底板突水组合灰色物元判别系统。系统分为信息管理、突水评判、系统维护和系统服务四个模块。系统功能相对完善,且具有简易性、实用性和可靠性,从而使深井底板突水的预测结果相对科学和客观。
With the gradual development of deep coal, the hazard of deep seam mining floor water-bursting is more sigificiant in a complex hydrogeological environment and to mine the deep coal seam safely is much more difficult then before. In this paper, the integrated approaches of factorial analysis, mathematical model and system program were adopted to study the main factors, discriminant model and prediction system.
The critical depth of deep mine was calculated and each factorial function of water-bursting was analysed, then assessment index system was derived.
By AHP(analytic hierarchy process), it got the main factors of deep-well floor water bursting. The AHP automatical adjusting model program was built to solve the question that the dynamical judgement matrix's globe consistece is usually hard to satisfy. Every factor's information data were normalized by the membership function or membership grade, the FNN (fuzzy neural network) distinguishment model was taken out. Choosing the proper network's paramater was used to avoiding neural network its weakness, its reliability was tested by the engineering projects.
The chosen main factors were verified by the grey relevance analysis, the contribution weights was ascertained by the entropy adjusting the ancient. According to professor Xiao Fangchun's grey matter-element analysis theory, the linear grey matter-element model and optimal grey matter-element model were established. By the means of the engineering projects, the thresholds of safe zone, vulnerable zone and dangerous zone were ascertained.
Based on the linear grey matter-element and optimal grey matter-element model, the discrimination system for deep seam mining floor water-bursting combined grey matter-element is exploited by VB 6.0. It can be divided into the four parts:information management, water-bursting judgement, system maintenance and system service. Its function was comparely perfect and has character of simplicity, practicality and reliability, the prediction result was much comparely scientific and objective.
计算了深井临界深度,分析了各因素在深井底板突水中的作用,建立了深井底板突水评价指标体系。
运用层次分析法选出深井底板突水的主控因素,建立了层次分析法自动调整模型程序解决动态判断矩阵的整体一致性难以满足的难题。通过建立隶属度和隶属函数实现了各因素信息数据的归一处理,构建了基于模糊神经网络的深井底板突水判别模型,选择合适的网络结构参数规避了神经网络自身的缺点,选取工程实例验证了模糊神经判别模型的可靠程度。
通过灰色关联分析验证了层次分析法得到的主控因素,应用熵值调整法确定了各主控因素在突水过程中的贡献权重。依据肖芳淳教授的灰色物元分析理论,分别构建了深井煤层底板突水最优灰色物元和线性灰色物元判别模型,通过工程样本验证模型确定了危险区、脆弱区和安全区的阈值。
以最优灰色物元和线性灰色物元判别模型为基础,采用VB6.0开发了深井底板突水组合灰色物元判别系统。系统分为信息管理、突水评判、系统维护和系统服务四个模块。系统功能相对完善,且具有简易性、实用性和可靠性,从而使深井底板突水的预测结果相对科学和客观。
With the gradual development of deep coal, the hazard of deep seam mining floor water-bursting is more sigificiant in a complex hydrogeological environment and to mine the deep coal seam safely is much more difficult then before. In this paper, the integrated approaches of factorial analysis, mathematical model and system program were adopted to study the main factors, discriminant model and prediction system.
The critical depth of deep mine was calculated and each factorial function of water-bursting was analysed, then assessment index system was derived.
By AHP(analytic hierarchy process), it got the main factors of deep-well floor water bursting. The AHP automatical adjusting model program was built to solve the question that the dynamical judgement matrix's globe consistece is usually hard to satisfy. Every factor's information data were normalized by the membership function or membership grade, the FNN (fuzzy neural network) distinguishment model was taken out. Choosing the proper network's paramater was used to avoiding neural network its weakness, its reliability was tested by the engineering projects.
The chosen main factors were verified by the grey relevance analysis, the contribution weights was ascertained by the entropy adjusting the ancient. According to professor Xiao Fangchun's grey matter-element analysis theory, the linear grey matter-element model and optimal grey matter-element model were established. By the means of the engineering projects, the thresholds of safe zone, vulnerable zone and dangerous zone were ascertained.
Based on the linear grey matter-element and optimal grey matter-element model, the discrimination system for deep seam mining floor water-bursting combined grey matter-element is exploited by VB 6.0. It can be divided into the four parts:information management, water-bursting judgement, system maintenance and system service. Its function was comparely perfect and has character of simplicity, practicality and reliability, the prediction result was much comparely scientific and objective.
引文
1.谢和平,彭苏萍,何满朝.深部开采基础理论与工程实践[M],北京：科学出版社,2005,15-17
2.王永红,沈文.中国煤矿水害预防及治理[M],北京：煤炭工业出版社,2007
3.杜计平,汪理会.煤矿特殊开采方法[M],徐州：中国矿业大学出版社,2005
4.张大顺,郑世书,孙亚军,等.地理信息系统技术在煤矿水害预测中的应用[M],徐州：中国矿业大学出版社,1994
5.施龙青,韩进.底板突水机理及预测预报[M],徐州：中国矿业大学出版社,2004
6.张文泉.矿井突水灾害的动态机理及综合判测和预报软件开发研究[D],青岛：山东科技大学,2004
7.王连国.煤层底板突水非线性动力学特征研究[D],泰安：山东科技大学,2000
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10.王延福,庞西岐,靳德武,等.岩溶矿井煤层底板突水系统的非线性特征初步分析[J],中国岩溶,2000,19(1)：81-89
11.高延法,施龙清,娄华君,等.底板突水规律与突水优势面[M],徐州：中国矿业大学出版社,1999
12.刘伟韬.底板突水预测专家系统研究[D],泰安：山东科技大学,1994
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15.杨纶标,高英议.模糊数学方法及其应用[M],广州：华南理工大学出版社,2006
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21.白海波.奥陶系顶部岩层渗流力学特性及作为隔水关键层应用研究[D],徐州：中国矿业大学,2008
22.张志龙.中厚松散层下防砂(塌)煤柱合理留设研究[D],淮南：安徽理工大学,2005
23.余继光,郭文兵,李小双,等.温度因子对深部开采影响的研究现状与展望[J],煤炭科技,2007,4
24.武强,张志龙,马积福.煤层底板突水评价的新型实用方法Ⅰ—主控指标体系的建立[J],煤炭学报,2007,32(1)：42-47
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