煤与瓦斯突出IGSA-SVM预测模型及其应用

摘要

随着煤矿开采深度的增加和开采强度的增大，煤矿瓦斯问题也越来越严重，解决矿井瓦斯灾害刻不容缓。煤与瓦斯突出是煤矿最为严重的灾害之一，严重威胁着井下作业人员的生命安全，因此，对突出事故的精准预测与防治是一项非常重要的工作。
　　本文对目前国内外主要瓦斯突出预测方法进行了梳理，在翻阅大量文献和事故报告的基础上，将煤与瓦斯突出影响因素分为6个一级因素和12个二级因素，进一步探讨了煤与瓦斯突出过程中各影响因素所起的作用，为煤与瓦斯突出的预测工作提供了一定的理论基础。
　　在万有引力算法(GSA)、支持向量机(SVM)和差分进化算法(DE)的相关理论的基础上，进一步改善了GSA算法前期全局搜寻能力和后期局部搜寻能力较弱的不足，将DE算法的群体搜寻与协同搜寻能力的变异思维引入了万有引力算法，提出改进的万有引力算法(IGSA)，并与支持向量机相结合，建立了IGSA-SVM煤与瓦斯突出预测模型。利用所建立的预测模型，以多个煤矿具有代表性的实测数据为研究对象，对用传统单一指标预测法判定具有突出危险性的区域进行了重新预测，并与SVM模型和GSA-SVM模型预测结果相比较，结果表明：IGSA-SVM煤与瓦斯突出预测模型比SVM模型和GSA-SVM模型具有更高的预测准确率和更广的适用性等优点。
　　选取屯兰煤矿掘进工作面和沙曲煤矿回采工作面的煤与瓦斯突出实测数据作为研究对象，根据煤矿地质条件和突出影响因素的分析，最终确定屯兰煤矿掘进工作面筛选出煤的坚固性系数(f)、钻孔瓦斯涌出初速度(q0)、瓦斯放散初速度(p)、钻屑瓦斯解吸指标(K1)和最大钻屑量(S)5个突出预测指标，而沙曲煤矿回采工作面筛选出最大钻屑量(S)、煤的坚固性系数(f)、钻屑瓦斯解吸指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q0)4个突出预测指标，并将其作为预测模型的输入数据。通过预测模型数值模拟，输出结果与实际结果测量结果相符，说明运用该方法来预测煤与瓦斯突出是可行的。本文建立的IGSA-SVM突出预测模型与传统的预测方法相比，不仅可以实现煤与瓦斯突出的高精度预测，而且为保障煤矿的安全生产奠定了坚实的基础。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 煤与瓦斯突出国内外研究现状

1.3 存在的主要问题

1.4 研究的主要内容与方法

第二章 煤与瓦斯突出的影响因素与机理分析

2.1 煤与瓦斯突出案例及其影响因素分类

2.2 煤与瓦斯突出的基本规律

2.3影响煤与瓦斯突出的主要因素及其作用机理分析

2.4 煤与瓦斯突出预测指标的分析

2.5 本章小结

第三章 基于IGSA-SVM的煤与瓦斯突出预测模型的研究

3.1 万有引力算法

3.2 支持向量机理论

3.3 基于GSA-SVM的煤与瓦斯突出预测模型的建立

3.4 基于IGSA-SVM的煤与瓦斯突出预测模型的建立

3.5 本章小结

第四章 基于IGSA-SVM煤与瓦斯突出预测模型的应用

4.1屯兰煤矿掘进工作面突出危险性预测指标研究

4.2沙曲煤矿回采工作面突出危险性预测指标研究

4.3本章小结

第五章 主要结论与展望

5.1 主要结论

5.2 不足与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文